설정 이론 : 그 범위

이론의 퍼지 집합 IS 발표에서 섹션의 응용 수학, 이는 전용에 대한 방법의 분석의 불확실성, 기술 불확실성의 실제 사건과 프로세스를 사용하여 개념의 세트 명확한 경계.

고전 집합 이론은 주어진 집합의 특정 요소의 구성원을 정의합니다. 이 경우, 회원에서 진 측면, 즉의 개념을 받아 들여 명확한 조건이나 속하거나 속하지 않는 문제의 요소가있다.

명확성의 부족에 대한 설정 이론은 등급을 매긴 이해 세트에 특정 요소를 공급 제공하고, 액세서리의 정도가 적절한 기능을 사용하여 설명 할 수 있습니다. 즉, 특정 요소의 주어진 집합에 속하는 속하지 않는으로의 전환은 확률 적 접근법을 사용하여, 점차적으로 갑자기 발생하지 않지만합니다.

외국 및 국내 연구자의 충분한 경험을 약하게 구조화 된 유형의 문제를 해결하기위한 도구로 사용 신뢰성과 확률 적 접근 방법의 부적절 함을 시사한다. 이 유형의 문제를 해결하기위한 통계적 방법의 사용은 문제를 본래 제제의 상당한 왜곡을 이끈다. 이 단점 및 반 구조적 형태 문제 해결의 고전적 방법의 사용과 관련된 제한은 LA가 개발 퍼지 집합 이론으로 제형 "호환성의 원리」의 결과 인 자데.

따라서 일부 외국 및 국내 연구자들은 추정 방법 개발 투자의 위험 프로젝트와 퍼지 집합 이론의 도구를 사용의 효율성을. 이들은 확률 분포 방식을 대체한다, 상기 퍼지 형의 멤버십 함수로 설명하는 할당 가능하다.

집합 이론의 기초가 관련이있는 도구를 기반으로 의사 결정의 방법 불확실한 환경이다. 그들의 사용 형식화 초기 파라미터 및 성능 추정 대상 방향 퍼지 구간 (구간 값)의 벡터로한다. 이러한 각각의 구간과 접촉 불확실성의 정도에 의해 특징 지어 질 수있다.

이러한 간격 퍼지 작업시 연산을 사용하여, 전문가는 특정 목표 퍼지 간격으로 획득 될 수있다. 기반에 대한 초기 정보, 경험, 직관, 전문가 캔주고 정성 및 정량 특성의 경계 (간격)의 가능한 값의 필드와 매개 변수의 가능한 값.

설정 이론은 적극적으로 실천과에서 사용할 수있는 제어 이론 , 불확실성의 과제를 해결하기 위해 금융 및 경제 시스템의 기본 지표를 제공했다. 예를 들어, 카메라, 일부 세탁기 등의 기술, 퍼지 컨트롤러를 장착.

수학에서, 이론 LA에 의해 제안 된 세트 자데는 퍼지 지식과 개념을 설명을 조작하고 모호한 결론을 만들 수 있습니다. 컴퓨터 기술의 도움으로 퍼지 시스템을 구성하는 방법에 따라이 이론 덕분에 크게 향상 응용 프로그램 컴퓨터를. 최근, 관리 퍼지 집합이 연구의 가장 효과적인 분야 중 하나입니다. 퍼지 제어의 복잡성의 유용성은 정량적 기법을 이용하여 위치를 분석함으로써 특정 프로세스 드러난다. 또한 퍼지 집합은 정보의 다양한 소스의 고품질 해석의 관리에 사용됩니다.