Fuzzy centroids APK

Wie wahrscheinlich in den meisten Bereichen der Anwendung der Mathematik hat sich die Konstruktion von Fuzzy-Methoden nicht in einer natürlichen Sprache entwickelt. Aus diesem Grunde ist es bequem mit der Ausübung eine Übersetzung der grundlegenden Konzepte und Prinzipien der Fuzzy-Logik in einer Umgangssprache zu beginnen.
Auf jede Art von gesellschaftlichem Phänomen zu modellieren, die Definition der einzelnen Domänen ist ein Aspekt von grundlegender Bedeutung. Im Allgemeinen werden die Domänen der Modelle als Mengen exprimiert wird; Sätze in der Weise zu verstehen, in der sie in dem Grunde Mengenlehre allgemein erörtert werden, von Venn-Diagrammen dargestellt.
In der „normalen“ setzt, gehören die Elemente, oder nicht zu dem Satz gehören; es gibt keine Zwischenzustände. Aber es ist eine andere Art von Sätzen, die die Regeln einer anderen Art der mathematischen Logik folgt: Fuzzy-Sets. Das Hauptmerkmal, das diese andere Art von Sätzen unterscheidet, ist, dass es, dass die Mitgliedschaft ihrer Elemente akzeptiert wird, kann in gewissem Maße gegeben werden, die nicht notwendigerweise vollständig oder kategorisch. Das heißt, unter der Logik der Fuzzy-Sets kann ein Element zu einem Satz gehört, beispielsweise in einem Grad von 0,75 (oder 75%). Dies kontrastiert mit den kategorischen Regeln gehören, die für die traditionellen Mengen gehalten werden, wo nur ein Element gehören kann (das heißt, 100% gehört), oder nicht, gehört (dh, 0% gehört).
Mathematisch ausgedrückt, schreiben wir, dass eine Fuzzy-Menge X in einem Raum F assoziiert mit jedem Element x ⸦ X ein Grad der Zugehörigkeit F (x) ⸦ [0, 1], die den Grad, zu dem das Element X dem Konzept, dass F repräsentiert.
Wenn zum Beispiel das Kriterium „Relevanz der Firma“ modelliert wird, und, wenn x eine Firma ist, dann in Fuzzy-Logik-F (x) den Grad, in dem X die befriedigt Begriff „Relevanz der Firma“.
Es gibt eine breite Palette von Anwendungen von Fuzzy-Logik in allen Wissensgebieten. Insbesondere ist es sehr nützlich, die Bewertungen in qualitativen Skalen darstellen, da diese Art von Messungen im allgemeinen auf Nenn Variablen beruhen; das heißt, die Modalitäten der eine Variable mit Worten Sizing: groß, klein, breit, tief, etc. Die Möglichkeit der Analyse von Fuzzy-Bedingungen durch sprachliche Ausdrücke dargestellt ist einer der Bereiche, in denen Fuzzy-Logik mehr wesentlich zur Systemtheorie beiträgt.
Diese App konzentriert sich ausschließlich auf die Anwendung von Fuzzy-Logik auf die Methodik Zentroide zu definieren. So werden wir uns auf den Zweck der Beschreibung beschränken analytisch die durch Schwer Modelle unter der Fuzzy-Logik genommen Form, das heißt, in Anerkennung der Tatsache, dass die Forschung in den Wirtschaftswissenschaften wird von Menschen gemacht, Menschen mit komplexen Ideen und Vorstellungen, in der Regel nicht kategorisch .
Die Art des Ausdrucks der Entscheidungsfunktion wird das Profil des Entscheiders auszudrücken. Es ist beabsichtigt, dass diese in der Struktur des Modells berücksichtigt werden.
Eine einfache Möglichkeit, vielleicht die elementarste, die Entscheidungsfunktion zu modellieren ist die minimalen Betreiber zu berücksichtigen, und es auf den Grad der Zugehörigkeit von x in jedem der Fuzzy-Sets; das ist:
D (x) = Minj [Cj (x)].
die in einer bestimmten Anzahl von Werten von x zur Folge haben kann, da das Minimum nicht eindeutig sein kann. Allerdings können wir als x nehmen * der Wert von x, der den größten D (x).
Mit mathematischen Ressourcen wie die oben genannten, eine große Kombination von Kriterien für die Entscheidungen kann nun in Betracht gezogen werden. Sie können von der Modellierung des Problems der Bestimmung von Schwerpunkten sehr unterschiedliche Weise konfigurieren. Die Bildschirme zeigen, wie die Parameter einzuführen zur Bestimmung der Fuzzy-Zentroide und ihrer Nachbarschaft.