오덴 (1979)은 정신 언어 이론에 퍼지 세트 이론의 사용을 설명합니다. 그는 양식의 비교를 고려 : “이는 새의 더 나은 예입니다: 독수리 또는 펠리컨?”, 그리고이 질문에 대한 답변 후 (예를 들어, 독수리가 선택), 즉, 확인, 특정 레이블, 말,”펠리컨은 “사실”입니다; 그런 다음 두 번째 질문이 묻습니다 : “얼마나 많은 새가 펠리컨보다 독수리입니까?”. 두 번째 질문은 설명이 있는 멤버 자격 할당을 추출하는 것입니다. 여기에, 당신은 더 나은 퍼지 로직을 사용하지 않을 때 특정 상황이있습니다 : 카테고리 이론의 핵심 구성 요소로 설정 멤버 자격을 사용하는 것은 퍼지 세트에 일반화 될 수있다. 퍼지 세트 이론의 도입 직후 1968년에 시작된 이 접근법[15]은 21세기에 “고갱 카테고리”의 개발로 이어졌습니다. [16] [17] 이러한 범주에서는 두 개의 값값 세트 멤버자격을 사용하는 대신, 보다 일반적인 간격이 사용되고, L-퍼지 세트에서와 같이 격자일 수 있다. [17] [18] 고전 집합 이론에서 집합의 요소 의 구성원은 이중 조건에 따라 이진 용어로 평가됩니다. 대조적으로, 퍼지 세트 이론은 집합의 요소의 구성원의 점진적 평가를 허용; 이것은 실제 단위 간격 [0, 1]에서 평가되는 멤버 자격 함수의 도움으로 설명됩니다. 퍼지 세트는 고전 세트의 표시기 함수 (일명 특성 함수)가 퍼지 세트의 멤버 자격 함수의 특별한 경우이므로 후자는 값 0 또는 1만 가져가는 경우 클래식 세트를 일반화합니다. [3] 퍼지 세트 이론에서, 고전적인 양원세트는 일반적으로 선명한 세트라고합니다. 퍼지 세트 이론은 정보가 불완전하거나 생물 정보학과 같이 부정확한 광범위한 도메인에서 사용될 수 있습니다. [4] 퍼지 로직은 제어 이론에서 AI에 이르기까지 다양한 분야에 적용되었습니다.
컴퓨터가 사실이거나 거짓이 아닌 데이터 간의 차이를 결정할 수 있도록 설계되었습니다. 인간의 추론 과정과 비슷한 것입니다. 작은 어두운 처럼, 일부 밝기, 등등. 아래 제공 된 다이어그램을 참조하십시오. 퍼지 시스템에서 는 값이 0에서 1 숫자로 표시된다는 것을 보여줍니다. 이 예제에서 1.0은 절대 진리를 의미하고 0.0은 절대 거짓을 의미합니다. 퍼지 수학은 퍼지 세트 이론과 퍼지 논리와 관련된 수학의 분기를 형성한다. 그것은 로피 아스커 자데의 정액 작품 퍼지 세트의 출판 후 1965 년에 시작되었다. [1] 집합 X의 퍼지 서브셋 A는 A:X→L이며, 여기서 L은 간격[0,1]이다.
이 함수를 멤버 자격 함수라고도 합니다. 멤버 자격 함수는 L = {0,1}에 대해 정의된 하위 집합의 특성 함수 또는 표시기 함수의 일반화입니다. 보다 일반적으로 퍼지 하위 집합 A의 정의에서 완전한 격자 L을 사용할 수 있습니다. [2] 우리는 연합 / 퍼지 `OR`관계가 작동하는 방법을 이해하기 위해 다음과 같은 표현을 고려하자 – 퍼지 논리는 L.A. Zadeh에 의해 개발 된 퍼지 세트 이론을 기반으로하는 방법입니다 보다는 정확한 지식보다는 정확한 지식을 표현 선명한 방법으로 표현됩니다. 퍼지 집합은 요소 값의 범위가 0에서 1 사이일 수 있는 멤버 자격 함수로 표시됩니다. 요소 값이 True 또는 False일 수 있는 기존의 선명한 이중 논리(부울 논리)와는 달리 어느 정도는 진실입니다.
