1.模糊集
模糊這個(gè)概念來(lái)源于顯示世界中常見(jiàn)的模糊線性，比如“下雨”難以精確的描述常見(jiàn)的自然現(xiàn)象，因?yàn)樗赡馨l(fā)生在任何地方，有不同的強(qiáng)度等等，因此是一種模糊現(xiàn)象
2. 隸屬度函數(shù)
若對(duì)論域（研究的范圍）U中的任一元素x，都有一個(gè)數(shù)A(x)∈[0，1]與之對(duì)應(yīng)，則稱A為U上的模糊集，A(x )稱為x對(duì)A的隸屬度。當(dāng)x在U中變動(dòng)時(shí)，A( x)就是一個(gè)函數(shù)，稱為A的隸屬函數(shù)。隸屬度A(x)越接近于1，表示x屬于A的程度越高，A(x)越接近于0表示x屬于A的程度越低。用取值于區(qū)間(0，1)的隸屬函數(shù)A(x)表征x 屬于A的程度高低。隸屬度屬于模糊評(píng)價(jià)函數(shù)里的概念：模糊綜合評(píng)價(jià)是對(duì)受多種因素影響的事物做出全面評(píng)價(jià)的一種十分有效的多因素決策方法，其特點(diǎn)是評(píng)價(jià)結(jié)果不是絕對(duì)地肯定或否定，而是以一個(gè)模糊集合來(lái)表示。
3. 模糊集的結(jié)構(gòu)
模糊集的結(jié)構(gòu)取決于兩個(gè)方面：恰當(dāng)?shù)恼撚蚝秃线m的隸屬函數(shù)，對(duì)隸屬函數(shù)的描述是主觀的，這意味著不同的人描述同一個(gè)概念，得出的隸屬函數(shù)可能大不相同
4. 最大隸屬度原則
第一,是窮盡性原則,即對(duì)象總體中所有分子都能歸類。
第二,是排它性原則,即對(duì)象總體中任何一個(gè)分子都不能同時(shí)歸屬于兩個(gè)或者更多的類類。
5. 模糊集的運(yùn)算
模糊計(jì)算以模糊集理論為基礎(chǔ)，它可以模擬人腦非精確、非線性的信息處理能力，在許多應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)都有用途。人們通常可以用“模糊計(jì)算”籠統(tǒng)地代表諸如模糊推理（FIS，Fuzzy Inference System）、模糊邏輯（Fuzzy Logic）、模糊系統(tǒng)等模糊應(yīng)用領(lǐng)域中所用到的計(jì)算方法及理論。在這些系統(tǒng)中，廣泛地應(yīng)用了模糊集理論，并揉和了人工智能的其他手段，因此模糊計(jì)算也常常與人工智能相聯(lián)系。
6. 模糊邏輯
模糊邏輯是建立在多值邏輯基礎(chǔ)上，運(yùn)用模糊集合的方法來(lái)研究模糊性思維、語(yǔ)言形式及其規(guī)律的科學(xué)
7. 模糊推理系統(tǒng)
fis是指模糊推理系統(tǒng)，又稱為模糊系統(tǒng)，是以模糊集合理論和模糊推理等技術(shù)為基礎(chǔ)具有處理模糊信息能力的系統(tǒng)。
Fuzzy inference system（FIS）（模糊推理系統(tǒng)）（FIS）
模糊推理系統(tǒng)以模糊理論為主要計(jì)算工具可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的非線性映射而且其輸入輸出都是精確的數(shù)值因此具有廣闊的應(yīng)用前景。
8. 多因子評(píng)價(jià)
運(yùn)用多個(gè)指標(biāo)對(duì)多個(gè)參評(píng)單位進(jìn)行評(píng)價(jià)的方法，稱為多因素綜合評(píng)價(jià)方法，或簡(jiǎn)稱多因素評(píng)價(jià)法。其基本思想是將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為一個(gè)能夠反映綜合情況的指標(biāo)來(lái)進(jìn)行評(píng)價(jià)。如不同國(guó)家經(jīng)濟(jì)實(shí)力，不同地區(qū)社會(huì)發(fā)展水平，小康生活水平達(dá)標(biāo)進(jìn)程，企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)等，都可以應(yīng)用這種方法。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据挖掘之模糊集与模糊逻辑的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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