поддержка
проекта:
разместите на своей странице нашу кнопку!И мы
разместим на нашей странице Вашу кнопку или ссылку. Заявку прислать на
e-mail
код нашей кнопки:
Нечеткое множество
Нечеткое множество - относительно новое для математики понятие. Оно
возникло, когда начали изучать объекты, которые не дают возможности
описывать их как обычные четкие множества, использовавшиеся до этого
времени. Например, встречаясь с множеством "высокие люди", мы не в
состоянии четко определить, что именно понимается под понятием "высокий
человек". Это понимание зависит от многих чисто человеческих факторов, а
также от ряда других (антропологических, например) особенностей. Высокий
вьетнамец, конечно, не будет высоким среди негров из племени масаи,
славящихся весьма высоким средним ростом, а житель 17-го в. в России,
никогда не видевший современных акселератов, конечно, считал бы высоким
человеком того, чей рост был бы около 170 см.
Это означает, что нечеткие множества обладают размытыми границами. На
рисунке показаны три области, связанные с нечеткими множествами. Внутри
показана та часть множества, элементы которой безусловно принадлежат
этому множеству (например, люди с ростом более 200 см). Во внешней
области находятся элементы, относительно которых твердо можно сказать,
что они не являются элементами данного множества (например, люди, чей
рост не превышает 145 см). А средняя часть содержит элементы, о
принадлежности которых к множеству можно говорить лишь с некоторой долей
уверенности (например, людей с ростом 168 см часть опрашиваемых может
отнести к множеству "высокие люди", а другая часть опрашиваемых
исключить из этого множества).
Нечеткие множества в обычной жизни встречаются на каждом шагу. "Старые
люди", "большой город", "хорошая погода" - вот примеры множеств
подобного типа.
Принадлежность к таким множествам определяется с помощью специальной
функции прилежности. С ее же помощью определяются привычные для обычных
множеств операции сечения, объединения и дополнения множеств,
позволяет строить специальную нечеткую мат( тику, одним из создателей
которой стал американский ученый JI. Заде. Такая математика играет
большую роль в теории принятия решений в искусственном интеллекте.
