
n. 模糊性;模糊度
在學術及技術領域中,“fuzzyness”(正确拼寫應為“fuzziness”)指代事物屬性或分類的模糊性,即無法用傳統二元邏輯(非此即彼)清晰界定界限的狀态。該概念源自1965年加州大學伯克利分校Lotfi A. Zadeh教授提出的模糊集合理論,現廣泛應用于人工智能、控制工程、語言學等領域。
數學與計算機科學
模糊性描述集合元素隸屬度的連續性,例如“高溫”的隸屬函數可表示為:
$$ mu_{高溫}(x) = frac{1}{1 + e^{-k(x - T)}} $$
其中$T$為溫度阈值,$k$為斜率調節參數。這種建模方式被應用于空調控制系統。
認知語言學
人類語言中約70%的詞彙具有模糊性邊界(如“青年”與“中年”),劍橋大學語言學研究指出這種特性增強了自然語言表達的靈活性。
圖像處理
數字圖像中的模糊程度通過點擴散函數量化,國際光學工程學會将模糊性作為圖像複原算法的核心評估指标。
"Fuzzyness"(或更标準的拼寫為fuzziness)是一個名詞,主要表示模糊性、不清晰性的特性。以下是詳細解釋:
語言學
語言中的模糊性(semantic fuzziness)是常見現象,例如“高”“矮”等詞彙的界定存在主觀性。
例句:The fuzziness of language is one of its important features.(語言的模糊性是其重要特征之一。)
技術與設計
在洗衣機等家電中,“FUZZY”模式表示智能模糊控制,能根據衣物材質、重量等自動調節程式。
感官描述
可形容視覺或觸覺的模糊感,如照片失焦(fuzzy pictures)或毛茸茸的觸感(fuzzy blanket)。
如需更多例句或專業領域用法,可參考詞典來源(如、2)。
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