人工智能-模糊系统

Question

我有一些练习试题和答案如下：

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然而，我不知道为什么问题1(突出显示)的解决方案以1-...开头--有人能解释一下吗？是否所有NOT / ¬解决方案都以1-...开头，如果是的话，

非常感谢。

Answer 1

这个表示法有点混乱，因为它是模糊集合论和模糊逻辑的混合。在这里，not A可能是指模糊集A的补语(除了A以外的任何补语，有时写成A，在字母A或A^C上加上一个栏)(稍后与导师确认)。

函数\mu_A (LaTeX语法，我不知道，在这里如何输入希腊符号)是一个函数，它为集合A.I.e. \mu_A(x) = 0.6指定了包含的等级，\mu_A(X)= 0.6表示x包含在等级为0.6的A中(与x成为A元素的概率相似，但不完全相同)。\mu_A(x) =0表示x不是A的一个元素。

因此，如果A中x的包含级是某个值v，则A中包含级的自然定义(这里写为not A)是1-v (这也类似于概率论:如果一个元素在某个集合A中的概率为v，则A的补中的元素的概率为1-v)。

因此，包含函数\mu_{not A}可以定义为\mu_{not A} =1- \mu_A。

该定义与并(max)和相交(min)一致，使得集合论的一般规律仍然正确(就像德摩根定律:A和B的并集的补充是A和B: not( A ) = (not A)\相交(not ))的相交。