INTRODUCTION 1.1 About fuzzy logic

INTRODUCTION
1.1 About fuzzy logic Over the past few decades, fuzzy logic has been used in a wide range of problem domains. Although the fuzzy logic is relatively young theory, the areas of applications are very wide: process control, management and decision making, operations research, economies and, fot this paper the most important, pattern recognition and classification. Dealing with simple ‘black’ and ‘white’ answers is no longer satisfactory enough; a degree of membership (suggested by Prof. Zadeh in 1965) became a new way of solving the problems. A fuzzy set is a set whose elements have degrees of membership. A element of a fuzzy set can be full member (100% membership) or a partial member (between 0% and 100% membership). That is, the membership value assigned to an element is no longer restricted to just two values, but can be 0, 1 or any value in-between. Mathematical function which defines the degree of an element's membership in a fuzzy set is called membership function. The natural description of problems, in linguistic terms, rather than in terms of relationships between precise numerical values is the major advantage of this theory.
An idea to solve the problem of image classification in fuzzy logic manner as well as comparison of the results of supervised and fuzzy classification was the main motivation of this work. Behind this idea was also the question if the possible promising results can give the answer to the question of diminishing the influence of person dealing with supervised classification.
1.2 Algorithm In this paper, a priori knowledge about spectral information for certain land cover classes is used in order to classify SPOT image in fuzzy logic manner. More specifically

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แนะนำ 1.1 เกี่ยวกับตรรกศาสตร์คลุมเครือกว่าสามทศวรรษ ตรรกศาสตร์ได้ถูกใช้ในโดเมนของปัญหาที่หลากหลาย แม้ว่าตรรกศาสตร์คลุมเครือนี้เป็นทฤษฎีที่ค่อนข้างหนุ่ม ด้านโปรแกรมประยุกต์มีมาก: การควบคุม จัดการและตัดสินใจ งานวิจัย เศรษฐกิจและ fot กระดาษนี้สำคัญสุด รูปแบบการรับรู้และการจัดประเภทการ จัดการกับคำตอบ 'สีดำ' และ 'สีขาว' อย่างไม่พอใจพอ ระดับของสมาชิก (แนะนำ โดยศาสตราจารย์ Zadeh ในปี 1965) เป็น วิธีใหม่ของการแก้ปัญหา เซตวิภัชนัยเป็นชุดองค์ประกอบมีองศาของสมาชิก องค์ประกอบของชุดเอิบสามารถสมาชิกเต็มรูปแบบ (สมาชิก 100%) หรือสมาชิกบางส่วน (ระหว่าง 0% และ 100% เป็นสมาชิก) นั่นคือ ค่าสมาชิกที่กำหนดให้กับองค์ประกอบจะไม่จำกัดแค่สองค่า ได้สามารถเป็น 0, 1 หรือมีค่าระหว่าง ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่กำหนดระดับขององค์ประกอบของสมาชิกในเซตวิภัชนัยเรียกว่าฟังก์ชันสมาชิก ธรรมชาติคำอธิบายของปัญหา ในแง่ภาษาศาสตร์ ไม่ ใช่ในแง่ ของความสัมพันธ์ระหว่างค่าตัวเลขที่แม่นยำเป็นประโยชน์สำคัญของทฤษฎีนี้ ความคิดในการแก้ปัญหาของการจัดประเภทภาพในลักษณะตรรกศาสตร์และการเปรียบเทียบผลของการแบ่งประเภทที่ชัดเจน และมีแรงจูงใจหลักของงานนี้ได้ เบื้องหลังความคิดนี้ ถูกยังถามถ้าผลลัพธ์ว่าได้สามารถให้คำตอบกับคำถามของอิทธิพลของบุคคลลดลงจัดการกับประเภทมีการ 1.2 Algorithm In this paper, a priori knowledge about spectral information for certain land cover classes is used in order to classify SPOT image in fuzzy logic manner. More specifically

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทนำ
1.1 เกี่ยวกับตรรกศาสตร์ในช่วงไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมาตรรกศาสตร์ถูกนำมาใช้ในหลากหลายของโดเมนปัญหา แม้ว่าตรรกะคลุมเครือค่อนข้างทฤษฎีหนุ่มพื้นที่การใช้งานที่มีความกว้างมาก: การควบคุมกระบวนการการจัดการและการตัดสินใจการดำเนินงานวิจัยเศรษฐกิจและ fot กระดาษนี้ที่สำคัญที่สุดการจดจำรูปแบบและการจัดหมวดหมู่ การจัดการกับง่าย 'สีดำ' และ 'สีขาว' เป็นคำตอบที่ไม่น่าพอใจพอ; ระดับของการเป็นสมาชิก (เสนอโดยศ. Zadeh ในปี 1965) กลายเป็นวิธีการใหม่ของการแก้ปัญหา ชุดเลือนเป็นชุดที่มีองค์ประกอบมีองศาของการเป็นสมาชิก องค์ประกอบของชุดเลือนสามารถเป็นสมาชิกเต็มรูปแบบ (สมาชิก 100%) หรือสมาชิกบางส่วน (ระหว่าง 0% และ 100% สมาชิก) นั่นคือค่าสมาชิกได้รับมอบหมายให้เป็นองค์ประกอบไม่ จำกัด เพียงแค่สองค่าอีกต่อไป แต่อาจจะเป็น 0, 1 หรือค่าใด ๆ ในระหว่าง ฟังก์ชั่นทางคณิตศาสตร์ที่กำหนดระดับของการเป็นสมาชิกขององค์ประกอบในชุดเลือนเรียกว่าฟังก์ชั่นสมาชิก คำอธิบายธรรมชาติของปัญหาในแง่ภาษาศาสตร์มากกว่าในแง่ของความสัมพันธ์ระหว่างค่าตัวเลขที่แม่นยำเป็นประโยชน์ที่สำคัญของทฤษฎีนี้.
ความคิดที่จะแก้ปัญหาของการจัดหมวดหมู่ของภาพในลักษณะตรรกศาสตร์เช่นเดียวกับการเปรียบเทียบผลของการภายใต้การดูแล และการจำแนกเลือนเป็นแรงจูงใจหลักของงานนี้ ที่อยู่เบื้องหลังความคิดนี้ก็ยังมีคำถามถ้าผลที่มีแนวโน้มเป็นไปได้ที่จะให้คำตอบกับคำถามของการลดลงอิทธิพลของบุคคลที่เกี่ยวข้องกับการจัดหมวดหมู่ภายใต้การดูแล.
1.2 อัลกอริทึมในงานวิจัยนี้มีความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับข้อมูลสเปกตรัมสำหรับการเรียนปกที่ดินบางที่ใช้ในการ สั่งการจำแนกภาพ SPOT ในลักษณะตรรกศาสตร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ
1.1 ตรรกะคลุมเครือกว่าทศวรรษที่ผ่านมา ตรรกศาสตร์คลุมเครือ ถูกใช้ในหลากหลายของโดเมนปัญหา แม้ว่าตรรกศาสตร์คือทฤษฎีค่อนข้างหนุ่ม พื้นที่ของการใช้งานที่กว้างมาก : การควบคุมกระบวนการผลิต การจัดการ และการตัดสินใจ การดำเนินการวิจัย เศรษฐกิจ และ แก้กระดาษนี้สำคัญที่สุด การยอมรับรูปแบบและการจำแนกการจัดการกับคำตอบง่าย ' สีดำ ' และ ' สีขาว ' ไม่น่าพอใจเพียงพอ ระดับของสมาชิก ( เสนอโดย ศ. zadeh ในปี 1965 ) เป็นวิธีใหม่ในการแก้ไขปัญหา ชุดแบบเป็นชุด ที่มีองค์ประกอบมีองศาของสมาชิก องค์ประกอบของฟัซซี่เซตสามารถเป็นสมาชิกเต็มรูปแบบ ( เป็นสมาชิก 100% ) หรือบางส่วนของสมาชิก ( ระหว่าง 0% และการเป็นสมาชิก 100% ) นั่นคือเป็นสมาชิกค่ากำหนดให้องค์ประกอบไม่ จำกัด เพียงสองค่า แต่จะเป็น 0 , 1 หรือค่าใด ๆระหว่าง ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่กำหนดระดับขององค์ประกอบสมาชิกแบบฟัซซี่เซตเรียกว่าฟังก์ชันสมาชิก อธิบายธรรมชาติของปัญหาในแง่ภาษาศาสตร์มากกว่าในแง่ของความสัมพันธ์ระหว่างแม่นยำตัวเลขค่าเป็นประโยชน์หลักของทฤษฎีนี้
มีความคิดที่จะแก้ปัญหาของภาพหมวดหมู่ในลักษณะตรรกะคลุมเครือ รวมทั้งการเปรียบเทียบผลของการนิเทศแบบเป็นแรงจูงใจหลักของงานนี้ที่อยู่เบื้องหลังความคิดนี้คือคำถาม ถ้าเป็นไปได้ที่สัญญาผลลัพธ์ที่สามารถให้คำตอบสำหรับคำถามของ diminishing อิทธิพลของบุคคลที่เกี่ยวข้องกับการจัด .
1.2 ขั้นตอนวิธีในกระดาษนี้ ระหว่างความรู้เกี่ยวกับสเปกตรัมข้อมูลการเรียนครอบคลุมที่ดินบางถูกใช้เพื่อแยกจุด ภาพในลักษณะแบบฟัซซี่ มากขึ้นโดยเฉพาะ