ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Mathematical Foundation of Fuzzy Sets

دانلود کتاب پایه ریاضی مجموعه های فازی

Mathematical Foundation of Fuzzy Sets

مشخصات کتاب

Mathematical Foundation of Fuzzy Sets

ویرایش:  
نویسندگان:   
سری:  
ISBN (شابک) : 1119981522, 9781119981527 
ناشر: Wiley 
سال نشر: 2023 
تعداد صفحات: 417
[419] 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 3 Mb 

قیمت کتاب (تومان) : 50,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 3


در صورت تبدیل فایل کتاب Mathematical Foundation of Fuzzy Sets به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب پایه ریاضی مجموعه های فازی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب پایه ریاضی مجموعه های فازی



مبانی ریاضی مجموعه‌های فازی

با این راهنمای ساده و کاربردی، خود را با مبانی منطق فازی آشنا کنید

< p>بسیاری از زمینه های مورد مطالعه با اطلاعات نادرست یا درجات بالای عدم قطعیت تعریف می شوند. هنگامی که این عدم قطعیت از تصادفی بودن ناشی می شود، روش های آماری احتمالی سنتی برای رسیدگی به آن کافی هستند. با این حال، اشکال روزمره بیشتر ابهام و عدم دقت، به جعبه ابزار مرتبط با «مجموعه‌های فازی» و «منطق فازی» نیاز دارند. رشته‌های مهندسی و ریاضی مرتبط با هوش مصنوعی، تحقیق در عملیات و نظریه تصمیم‌گیری در حال حاضر به شدت توسط نظریه مجموعه‌های فازی هدایت می‌شوند.

مبانی ریاضی مجموعه‌های فازی معرفی می‌کند. خوانندگان به پیشینه نظری و تکنیک های عملی مورد نیاز برای اعمال منطق فازی در مسائل مهندسی و ریاضی. این مبانی ریاضی مجموعه های فازی و همچنین لبه برش فعلی عملیات مجموعه فازی و محاسبات را معرفی می کند و مقدمه ای گرد برای این زمینه ضروری از ریاضیات کاربردی ارائه می دهد. نتیجه می تواند به عنوان یک کتاب درسی یا به عنوان یک مرجع ارزشمند برای محققان و متخصصان فعال استفاده شود.

مبانی ریاضی مجموعه های فازی پیشنهاد می کند:< /span>

  • پوشش تفصیلی عملیات مجموعه، فازی سازی عملیات واضح، و موارد دیگر
  • ساختار منطقی که در آن هر فصل با دقت بر روی نتایج قبلی بنا می‌شود
  • ساختار بصری، که به بخش‌های "پایه" و "پیشرفته" تقسیم می‌شود. تسهیل استفاده در دروس یک یا دو ترم

مبانی ریاضی مجموعه های فازی برای دانشجویان تحصیلات تکمیلی ضروری است و دانشگاهیان در مهندسی و ریاضیات کاربردی، به ویژه کسانی که در هوش مصنوعی، نظریه تصمیم گیری، تحقیقات عملیاتی و زمینه های مرتبط کار می کنند.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Mathematical Foundations of Fuzzy Sets

Introduce yourself to the foundations of fuzzy logic with this easy-to-use guide

Many fields studied are defined by imprecise information or high degrees of uncertainty. When this uncertainty derives from randomness, traditional probabilistic statistical methods are adequate to address it; more everyday forms of vagueness and imprecision, however, require the toolkit associated with 'fuzzy sets' and 'fuzzy logic'. Engineering and mathematical fields related to artificial intelligence, operations research and decision theory are now strongly driven by fuzzy set theory.

Mathematical Foundations of Fuzzy Sets introduces readers to the theoretical background and practical techniques required to apply fuzzy logic to engineering and mathematical problems. It introduces the mathematical foundations of fuzzy sets as well as the current cutting edge of fuzzy-set operations and arithmetic, offering a rounded introduction to this essential field of applied mathematics. The result can be used either as a textbook or as an invaluable reference for working researchers and professionals.

Mathematical Foundations of Fuzzy Sets offers thereader:

  • Detailed coverage of set operations, fuzzification of crisp operations, and more
  • Logical structure in which each chapter builds carefully on previous results
  • Intuitive structure, divided into 'basic' and 'advanced' sections, to facilitate use in one- or two-semester courses

Mathematical Foundations of Fuzzy Sets is essential for graduate students and academics in engineering and applied mathematics, particularly those doing work in artificial intelligence, decision theory, operations research, and related fields.



فهرست مطالب

Cover
Title Page
Copyright
Contents
Preface
Chapter 1 Mathematical Analysis
	1.1 Infimum and Supremum
	1.2 Limit Inferior and Limit Superior
	1.3 Semi‐Continuity
	1.4 Miscellaneous
Chapter 2 Fuzzy Sets
	2.1 Membership Functions
	2.2 α‐level Sets
	2.3 Types of Fuzzy Sets
Chapter 3 Set Operations of Fuzzy Sets
	3.1 Complement of Fuzzy Sets
	3.2 Intersection of Fuzzy Sets
	3.3 Union of Fuzzy Sets
	3.4 Inductive and Direct Definitions
	3.5 α‐Level Sets of Intersection and Union
	3.6 Mixed Set Operations
Chapter 4 Generalized Extension Principle
	4.1 Extension Principle Based on the Euclidean Space
	4.2 Extension Principle Based on the Product Spaces
	4.3 Extension Principle Based on the Triangular Norms
	4.4 Generalized Extension Principle
Chapter 5 Generating Fuzzy Sets
	5.1 Families of Sets
	5.2 Nested Families
	5.3 Generating Fuzzy Sets from Nested Families
	5.4 Generating Fuzzy Sets Based on the Expression in the Decomposition Theorem
		5.4.1 The Ordinary Situation
		5.4.2 Based on One Function
		5.4.3 Based on Two Functions
	5.5 Generating Fuzzy Intervals
	5.6 Uniqueness of Construction
Chapter 6 Fuzzification of Crisp Functions
	6.1 Fuzzification Using the Extension Principle
	6.2 Fuzzification Using the Expression in the Decomposition Theorem
		6.2.1 Nested Family Using α‐Level Sets
		6.2.2 Nested Family Using Endpoints
		6.2.3 Non‐Nested Family Using Endpoints
	6.3 The Relationships between EP and DT
		6.3.1 The Equivalences
		6.3.2 The Fuzziness
	6.4 Differentiation of Fuzzy Functions
		6.4.1 Defined on Open Intervals
		6.4.2 Fuzzification of Differentiable Functions Using the Extension Principle
		6.4.3 Fuzzification of Differentiable Functions Using the Expression in the Decomposition Theorem
	6.5 Integrals of Fuzzy Functions
		6.5.1 Lebesgue Integrals on a Measurable Set
		6.5.2 Fuzzy Riemann Integrals Using the Expression in the Decomposition Theorem
		6.5.3 Fuzzy Riemann Integrals Using the Extension Principle
Chapter 7 Arithmetics of Fuzzy Sets
	7.1 Arithmetics of Fuzzy Sets in R
		7.1.1 Arithmetics of Fuzzy Intervals
		7.1.2 Arithmetics Using EP and DT
			7.1.2.1 Addition of Fuzzy Intervals
			7.1.2.2 Difference of Fuzzy Intervals
			7.1.2.3 Multiplication of Fuzzy Intervals
	7.2 Arithmetics of Fuzzy Vectors
		7.2.1 Arithmetics Using the Extension Principle
		7.2.2 Arithmetics Using the Expression in the Decomposition Theorem
	7.3 Difference of Vectors of Fuzzy Intervals
		7.3.1 α‐Level Sets of A˜⊖EPB˜
		7.3.2 α‐Level Sets of A˜⊖DT⋄B˜
		7.3.3 α‐Level Sets of A˜⊖DT⋆B˜
		7.3.4 α‐Level Sets of A˜⊖DT†B˜
		7.3.5 The Equivalences and Fuzziness
	7.4 Addition of Vectors of Fuzzy Intervals
		7.4.1 α‐Level Sets of A⊕EPB˜
		7.4.2 α‐Level Sets of A⊕DTB˜
	7.5 Arithmetic Operations Using Compatibility and Associativity
		7.5.1 Compatibility
		7.5.2 Associativity
		7.5.3 Computational Procedure
	7.6 Binary Operations
		7.6.1 First Type of Binary Operation
		7.6.2 Second Type of Binary Operation
		7.6.3 Third Type of Binary Operation
		7.6.4 Existence and Equivalence
		7.6.5 Equivalent Arithmetic Operations on Fuzzy Sets in R
		7.6.6 Equivalent Additions of Fuzzy Sets in Rm
	7.7 Hausdorff Differences
		7.7.1 Fair Hausdorff Difference
		7.7.2 Composite Hausdorff Difference
		7.7.3 Complete Composite Hausdorff Difference
	7.8 Applications and Conclusions
		7.8.1 Gradual Numbers
		7.8.2 Fuzzy Linear Systems
		7.8.3 Summary and Conclusion
Chapter 8 Inner Product of Fuzzy Vectors
	8.1 The First Type of Inner Product
		8.1.1 Using the Extension Principle
		8.1.2 Using the Expression in the Decomposition Theorem
			8.1.2.1 The Inner Product A˜⊛DT⋄B˜
			8.1.2.2 The Inner Product A˜⊛DT⋆B˜
			8.1.2.3 The Inner Product A˜⊛DT†B˜
		8.1.3 The Equivalences and Fuzziness
	8.2 The Second Type of Inner Product
		8.2.1 Using the Extension Principle
		8.2.2 Using the Expression in the Decomposition Theorem
		8.2.3 Comparison of Fuzziness
Chapter 9 Gradual Elements and Gradual Sets
	9.1 Gradual Elements and Gradual Sets
	9.2 Fuzzification Using Gradual Numbers
	9.3 Elements and Subsets of Fuzzy Intervals
	9.4 Set Operations Using Gradual Elements
		9.4.1 Complement Set
		9.4.2 Intersection and Union
		9.4.3 Associativity
		9.4.4 Equivalence with the Conventional Situation
	9.5 Arithmetics Using Gradual Numbers
Chapter 10 Duality in Fuzzy Sets
	10.1 Lower and Upper Level Sets
	10.2 Dual Fuzzy Sets
	10.3 Dual Extension Principle
	10.4 Dual Arithmetics of Fuzzy Sets
	10.5 Representation Theorem for Dual‐Fuzzified Function
Bibliography
Mathematical Notations
Index
EULA




نظرات کاربران