دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش:
نویسندگان: Hsien-Chung Wu
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
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.
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>
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.
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:
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.
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