Teorin om fuzzy uppsättningar presenteras i avsnittettillämpad matematik, som ägnas åt metoder för att analysera osäkra data som beskriver osäkerheten i verkliga händelser och processer med hjälp av begreppen uppsättningar utan tydliga gränser.
Klassisk uppsättningsteori definierartillhörandet av ett visst element till en viss befolkning. Samtidigt accepteras begrepp i ett binärt uttryck som tillhörande, dvs. det finns ett tydligt villkor: elementet i fråga tillhör antingen eller tillhör inte uppsättningen.
Ställ in teori om fuzzinessDet ger en graderad förståelse för elementets tillhörighet till en specifik uppsättning, och graden av dess tillhörighet ska beskrivas med motsvarande funktion. Med andra ord, övergången från att tillhöra en given uppsättning av vissa element till icke-tillhörighet sker inte plötsligt, utan gradvis med hjälp av en sannolikhetsstrategi.
Tillräcklig erfarenhet av utländska och inhemskaForskare vittnar om opålitligheten och bristen på den probabilistiska strategin som används som ett verktyg för att lösa problem av en strukturerad typ. Användningen av statistiska metoder för att lösa denna typ av problem leder till en betydande snedvridning av det ursprungliga uttalandet om problemet. Det är de brister och begränsningar som är förknippade med tillämpningen av klassiska metoder för att lösa problem med en lösligt strukturerad form som är en följd av "inkompatibilitetsprincipen", som formuleras i teorin om fuzzy set utvecklat av L. A. Zade.
Därför en del utländska och inhemskaForskare har utvecklat metoder för att bedöma risk och effektivitet för investeringsprojekt med hjälp av fuzzy set theory tools. I dem kom sannolikhetsfördelningsmetoden att ersätta metoden för sannolikhetsfördelning, som beskrivs av medlemskapsfunktionen för ett fuzzy typnummer.
Grunderna för uppsättningsteori är baserade påverktyg som är relevanta för beslutsmetoder under osäkra förhållanden. När du använder dem antas det att de initiala parametrarna och prestandaindikatorerna för målorienteringen formaliseras som en vektor för ett fuzzy intervall (intervallvärden). Hit i varje sådant intervall kan kännetecknas av graden av osäkerhet.
Använda aritmetik när du arbetar med sådantfuzzy intervaller, experter kan vara resultatet av ett fuzzy intervall för ett specifikt mål. Baserat på initial information, erfarenhet och intuition kan experter ge kvalitativa och kvantitativa egenskaper för gränserna (intervall) för de möjliga värdena i regionen och parametrarna för deras möjliga värden.
Setteori kan användas aktivti praktiken och i teorin om systemhantering, inom ekonomi och ekonomi för att lösa problem, med förbehåll för osäkerheten i huvudindikatorerna. Till exempel är apparater som kameror och vissa tvättmaskiner utrustade med fuzzy styrenheter.
I matematik, setteori föreslagit av L.A.Zade, låter dig beskriva otydliga kunskaper och begrepp, arbeta med dem och dra duniga slutsatser. Tack vare metoderna för att konstruera otydliga system baserade på denna teori med datorteknik, utvidgas användningsområdet för datorer betydligt. Nyligen är hantering av fuzzy uppsättningar ett av de produktiva forskningsområdena. Användbarheten av fuzzy control manifesteras i en viss komplexitet av tekniska processer från analysläget med hjälp av kvantitativa metoder. Dessutom används fuzzy set management i kvalitativ tolkning av olika informationskällor.
