
【計】 fuzzy quantity
在漢英詞典語境中,"模糊量"指代具有不确定邊界或難以精确量化的數值概念,其核心特征體現在以下兩個維度:
一、數學與邏輯學範疇 模糊量理論由控制論專家L.A. Zadeh于1965年提出,通過隸屬度函數建立事物屬性的漸進式量化模型(來源:IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics)。例如溫度區間劃分中,"溫暖"的隸屬度函數可表示為: $$ mu_{text{溫暖}}(x) = begin{cases} 0 & x leq 15℃ frac{x-15}{5} & 15℃ < x < 20℃ 1 & x geq 20℃ end{cases} $$
二、語言學應用領域 作為自然語言處理的關鍵要素,模糊量詞包含三大類型:
牛津英語詞典(第10版)将此類詞彙歸類為"gradable quantifiers",強調其語義邊界具有語境依賴性。實際應用中需結合具體場景确定量化區間,如醫學研究中"顯著差異"的判定标準與商業報告存在本質區别(來源:Journal of Applied Linguistics)。
模糊量是語言學和數學中描述不确定或非精确數值的重要概念,其核心特征在于通過模糊性表達量的不确定性。以下從定義、分類、數學表示及應用四個維度進行詳細解析:
一、定義與語言特性 模糊量指因客觀世界複雜性、認知局限性和語言符號有限性,導緻無法用精确數值描述的量值範疇。例如"大約100人""溫度偏高"等表達,既傳遞了量級信息,又保留了判斷彈性空間。
二、分類體系(語言學視角) 根據《現代漢語模糊量研究》,模糊量可分為四大子類:
三、數學表達形式 在模糊數學中,模糊量可定義為: $$ A = {(x, mu_A(x)) mid x in X} $$ 其中$X$為數集,$mu_A(x)$為隸屬度函數,滿足$int mu_A(x)dx=1$。其運算規則包括:
四、實際應用領域
該概念在人工智能、自動控制等領域具有重要價值,體現了人類處理不确定信息的獨特認知方式。如需深入了解模糊數學運算規則,可參考的模糊向量擴展内容。
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