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模糊数学方法

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    发表于 2004-9-27 19:14 |只看该作者 |正序浏览
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    模糊数学方法2 m6 q3 c; |( l( S% K+ i 在自然科学或社会科学研究中,存在着许多定义不很严格或者说具有模糊性的概念。这里所谓的模糊性,主要是指客观事物的差异在中间过渡中的不分明性,如某一生态条件对某种害虫、某种作物的存活或适应性可以评价为“有利、比较有利、不那么有利、不利”;灾害性霜冻气候对农业产量的影响程度为“较重、严重、很严重”,等等。这些通常是本来就属于模糊的概念,为处理分析这些“模糊”概念的数据,便产生了模糊集合论。2 [- s+ j/ x8 ^6 S! a+ [7 u 根据集合论的要求,一个对象对应于一个集合,要么属于,要么不属于,二者必居其一,且仅居其一。这样的集合论本身并无法处理具体的模糊概念。为处理这些模糊概念而进行的种种努力,催生了模糊数学。模糊数学的理论基础是模糊集。模糊集的理论是1965年美国自动控制专家查德(L. A. Zadeh)教授首先提出来的,近10多年来发展很快。1 v9 o9 I3 }! ?5 u' f4 Z% \* Y$ w& N# H 模糊集合论的提出虽然较晚,但目前在各个领域的应用十分广泛。实践证明,模糊数学在农业中主要用于病虫测报、种植区划、品种选育等方面,在图像识别、天气预报、地质地震、交通运输、医疗诊断、信息控制、人工智能等诸多领域的应用也已初见成效。从该学科的发展趋势来看,它具有极其强大的生命力和渗透力。5 W9 Y* S; a( Q1 a: p9 }, H$ Q) a" H 在侧重于应用的模糊数学分析中,经常应用到聚类分析、模式识别和综合评判等方法。在DPS系统中,我们将模糊数学的分析方法与一般常规统计方法区别开来,列专章介绍其分析原理及系统设计的有关功能模块程序的操作要领,供用户参考和使用。: f5 i7 f; C+ F m! r8 i6 ^7 Q http://www.jmyz.com/kz/sx/jiaoshileyuan/shuxueyingyong/Ä£ºýÊýѧ·½·¨.doc
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    最大的特点就是没有特点

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