퍼지 수
Fuzzy number
퍼지 숫자는 하나의 단일 값을 지칭하는 것이 아니라 가능한 값의 연결된 집합을 지칭한다는 점에서 정규의 실제 숫자를 일반화한 것이며, 여기서 각각의 가능한 값은 0과 1 사이의 자체 가중치를 가진다.[1] 이 무게를 멤버십 함수라고 한다. 따라서 퍼지 번호는 실제 선의 볼록하고 정규화된 퍼지 집합의 특별한 경우다.[2] 퍼지 논리가 부울 논리의 확장(절대 진리와 거짓만을 사용하고, 그 사이에는 아무것도 사용하지 않는 것)인 것처럼 퍼지 숫자도 실수의 확장이다. 퍼지 숫자로 계산하면 매개변수, 특성, 기하학, 초기 조건 등에 불확실성을 통합할 수 있다. 퍼지 숫자에 대한 산술 계산은 퍼지 산술 연산을 사용하여 구현된다.[3] 퍼지 산술 연산은 (1) 구간 산술 접근방식과 (2) 확장 원리 접근방식으로 수행할 수 있다.[4]
퍼지 수는 퍼지 구간과 같다.[5] 솜털의 정도는 퍼지 스프레드라고도 하는 a-컷에 의해 결정된다.[citation needed]
참고 항목
참조
- ^ Dijkman, J.G; Haeringen, H van; Lange, S.J de (1983). "Fuzzy numbers". Journal of Mathematical Analysis and Applications. 92 (2): 301–341. doi:10.1016/0022-247x(83)90253-6.
- ^ 마이클 한스, 2005년 응용 퍼지 산술, 공학 응용의 도입. 스프링거, ISBN 3-540-24201-5
- ^ Alavidoost, M.H.; Mosahar Tarimoradi, M.H.; Zarandi, F. "Fuzzy adaptive genetic algorithm for multi-objective assembly line balancing problems". 34: 655–677. doi:10.1016/j.asoc.2015.06.001.
{{cite journal}}: Cite 저널은 필요로 한다.journal=(도움말) - ^ Gerami Seresht, N.; Fayek, A.R. "Computational method for fuzzy arithmetic operations on triangular fuzzy numbers by extension principle". 106: 172–193. doi:10.1016/j.ijar.2019.01.005.
{{cite journal}}: Cite 저널은 필요로 한다.journal=(도움말) - ^ Kwang Hyung Lee (30 November 2006). First Course on Fuzzy Theory and Applications. Springer Science & Business Media. pp. 130–. ISBN 978-3-540-32366-2. Retrieved 23 August 2020.
