4.1 Fuzzy logicFuzzy logic was firs

4.1 Fuzzy logic
Fuzzy logic was first introduced and applied by Zadeh (1965), and has evolved as a robust and effective tool to
handle vagueness, impreciseness, or uncertainty in data. In many problems, uncertainty and vagueness are due to a
lack of data. This theory is particularly applicable in cases where the problems are too complex to define precisely,
but are easily controllable and operable by human inference, the help of past experience and inherent expertise.
Various researchers such as Zadeh (1965, 1968, 1973, 1975, 1978), Mamdani and Gains (1981), and Lee (1990) have
extended the application of fuzzy systems and their various attributes. Based on fuzzy sets, Mamdani (1974) was
first to propose an architecture that has been successfully applied to diverse areas, from medical applications to
plant layout (Wilhelm et al. 1987, Raoot and Rakshit 1991, 1993). In this theory, all the values are defined by a
membership function. A membership function is a curve that defines how each point in the input space is mapped to
a membership value (minimum 0 to maximum 1). The membership function itself can be an arbitrary curve whose
shape can be defined, based on simplicity, convenience, speed and efficiency. The following discussion provides a
basic insight into the mathematical aspects of fuzzy set theory.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

4.1 ตรรกศาสตร์ตรรกศาสตร์ก่อนนำมาใช้ และใช้ Zadeh (1965), และมีพัฒนาเป็นเครื่องมือที่แข็งแกร่ง และมีประสิทธิภาพในการจัดการ vagueness, impreciseness หรือความไม่แน่นอนในข้อมูล ในปัญหาต่าง ๆ ความไม่แน่นอนและ vagueness จะครบกำหนดขาดข้อมูล ทฤษฎีนี้จะเกี่ยวข้องโดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่ปัญหาซับซ้อนเกินกว่าที่กำหนดได้แม่นยำแต่จะควบคุมได้อย่างง่ายดาย และ operable ข้อมนุษย์ ความช่วยเหลือผ่านประสบการณ์และความเชี่ยวชาญโดยธรรมชาตินักวิจัยต่าง ๆ เช่น Zadeh (1965, 1968, 1973, 1975, 1978 แชมป์ร่วม), Mamdani และกำไร (1981), และลี (1990) ได้ขยายแอพลิเคชันของระบบที่ชัดเจนและคุณลักษณะต่าง ๆ ขึ้นอยู่กับชุดเอิบ Mamdani (1974) ได้ก่อนการนำเสนอสถาปัตยกรรมที่ได้ถูกนำไปใช้กับพื้นที่มีความหลากหลาย จากโปรแกรมประยุกต์ทางการแพทย์โรงงานเค้า (วิลเฮล์ม et al. 1987, Raoot และ Rakshit 1991, 1993) ในทฤษฎีนี้ กำหนดค่าทั้งหมดโดยการฟังก์ชันสมาชิก ฟังก์ชันสมาชิกเป็นเส้นโค้งที่กำหนดวิธีแมปแต่ละจุดในพื้นที่เข้าไปค่าสมาชิก (0 ต่ำสุด 1 สูงสุด) ฟังก์ชันสมาชิกเองเป็นการกำหนดเส้นโค้งที่รูปร่างสามารถกำหนด ขึ้นอยู่กับความเรียบง่าย สะดวก ความเร็ว และประสิทธิภาพการ การสนทนาต่อไปนี้ให้เป็นความเข้าใจพื้นฐานในด้านคณิตศาสตร์ของเอิบตั้งทฤษฎี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4.1 ตรรกศาสตร์คลุมเครือ
ตรรกศาสตร์คลุมเครือเป็นครั้งแรกและใช้โดย zadeh ( 1965 ) และมีการพัฒนาที่แข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพเครื่องมือจัดการความไม่ impreciseness

, , หรือความไม่แน่นอนในข้อมูล ในปัญหาต่างๆ มากมาย และความชัดเจนเนื่องจากมี
ขาดข้อมูล ทฤษฎีนี้สามารถใช้ได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่ปัญหามีความซับซ้อนเกินไปที่จะกำหนดแน่นอน
แต่จะควบคุมได้ง่าย และ operable โดยการอนุมานของมนุษย์ ช่วยให้ประสบการณ์ที่ผ่านมาและความเชี่ยวชาญแท้จริง .
นักวิจัยต่างๆ เช่น zadeh ( 1965 , 1968 , 1973 , 1975 , 1978 ) แมมดานิและกำไร ( 1981 ) และ ลี ( 1990 ) ได้ขยายการใช้ระบบ fuzzy
และคุณลักษณะต่าง ๆของพวกเขา ขึ้นอยู่กับชุดแมมดานิฟัซซี่ ,
( 1974 )แรกที่นำเสนอสถาปัตยกรรมที่ได้รับการใช้ประสบความสำเร็จในหลากหลายพื้นที่ จากการใช้งานทางการแพทย์

ผังโรงงาน ( Wilhelm et al . 1987 raoot และ rakshit 1991 , 1993 ) ในทฤษฎีนี้ ค่าทั้งหมดถูกกำหนดโดย
สมาชิกฟังก์ชัน สมาชิกฟังก์ชันเป็นเส้นโค้งที่กำหนดวิธีการที่แต่ละจุดในพื้นที่แมปใส่

( 0 สมาชิกค่าต่ำสุดสูงสุด 1 )ฟังก์ชันสมาชิกเองสามารถเป็นหนึ่งที่มีรูปร่างโค้ง
สามารถนิยามบนพื้นฐานของความเรียบง่าย เพื่อความสะดวก รวดเร็ว และมีประสิทธิภาพ การสนทนาต่อไปนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกในด้านคณิตศาสตร์
พื้นฐานของทฤษฎีฟัซซี่เซต .