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  • 时间:2018-11-12 17:20
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(广科新闻网讯)由万博体育manbetx最新外语外贸万博体育manbetx最新徐俊教员翻译的《恍惚聚集论初步》英文版已由世界著名出书社Springer和香港中华科教出书社结合出书排印,译著于2018年2月出书。该书中文版由万博体育manbetx最新财经万博体育manbetx最新院长曹炳元教学及外校的林浩然教员、廖运章教学编著,万博体育manbetx最新外语外贸万博体育manbetx最新徐俊教员编译,管理万博体育manbetx最新王佩华副教学校正,版权页上有万博体育manbetx最新英文名称。

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是的简称,德国Springer-Verlag(斯普林格)出书社是世界上最大的科技出书社之一,它有着170多年生长汗青,以出书学术性出书物而闻名于世,它也是最先将纸本期刊做成电子版排印的出书商。

翻译的进程也就是深造人工智能(Artificial Intelligence)的进程。要让机器人领有“聪明”,需求依托恍惚数学的算法来完成。依托恍惚聚集来完成恍惚控制,能够优化计算机的运算进程,使机器人反映更快、更有“智能”。

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  (图为:恍惚数学创始人、美国加州大学L.A.Zadeh教学与林浩然教员)

  著名控制论专家、美国加州大学教学扎德(L.A.Zadeh)于1965年起首提出恍惚集(Fuzzy sets)的观点,奠基了恍惚性实际的根蒂根基。这一实际因为在处置庞杂零碎特别是有人干涉干与的零碎方面具有简捷而无力的上风,敏捷遭到宽泛注重。几十年来,在权势巨子不间断的质疑声中,这个畛域从实际到应用,从软技巧到硬技巧都取患有丰硕的结果。此书的目次以下:

  Fuzzy Sets Theory Preliminary

  0 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  xix
0.1 Defects in Sets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .xix
0.2 Sets Expanded to Fuzzy Sets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .xix
0.3 Enhancing Intelligence by Mathematics Development . . . . . . . .xx
0.4 Artificial Intelligence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .xx
0.5 Can a Machine Think? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .xxi
0.6 Can a Washing Machine Think? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .xxii
0.7 Artificial Intelligence Development Prospects . . . . . . . . . . .xxii
0.8 Can Computer Intelligence Exceed Human Brain? . . . . . . . . . . .xxiii

  1 Human Brain, Computer and Fuzzy Mathematics . . . . . . . . . . . .  1

  1.1 Fuzzy Mathematics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1
    1.1.1 Old or Not Old . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1
    1.1.2 How Many Grains is in a Pile of Sand? . . . . . . . . . . . .   1
    1.1.3 Fuzziness is Everywhere, Visible at Any Time . . . . . . . .  2
1.2 Birth of Fuzzy Mathematics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2
   1.2.1 Mathematics Started from “Fuzzy” . . . . . . . . . . . . . . . 3
   1.2.2 Economic Development and Mathematics Development . . . . . .  3
   1.2.3 Traditional Mathematics Cannot Solve Fuzzy
      Phenomena . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  3
     1.2.3.1 Bald Paradox . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   3
     1.2.4 Computer Limitation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  4
     1.2.4.1 Early Computer is Not as Smart as a Baby;
          Robot Turnkeys . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
     1.2.5 Structure and Thinking of Human Brain . . . . . . . . . . . .  5
     1.2.5.1 Human Brain; Nerve Cells . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
     1.2.5.2 Synapses—Powerful “Circuit” Switches . . . . . . . . . .  6

  1.2.6 Birth of Fuzzy Mathematics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  10
1.2.6.1 How to Teach a Computer to Recognize
                     Handwriting: a and d—Found by Prof. Zadeh . . . 10

  1.3 Sets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  11
1.3.1 Concept and Characteristics . . . . . . . . . . . . . . . . .  11
1.3.2 Representation of Sets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   11

  1.4 Fuzzy Sets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  12
1.4.1 Concepts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   12
    1.4.1.1 Visual Images of Sets and Fuzzy Sets . . . . . . . . . 12
    1.4.1.2 Searching with Keywords is Fuzzy
       Technology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  14
1.4.2 Membership Function and Membership Degree . . . . . . . . .  14
    1.4.2.1 Sets—Characteristic Function; Fuzzy
             Sets—Membership Function . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.4.3 Representation of Fuzzy Sets . . . . . . . . . . . . . . . . .  15
1.4.4 Determination of Membership Functions . . . . . . . . . . . .  19
    1.4.4.1 Fuzzy Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   19
1.4.5 Operations of Fuzzy Sets . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   24
1.4.6 Fuzzy Operators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   31
1.4.7 Cut Sets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   34
Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   38

  2 Matrix, Fuzzy Relation and Fuzzy Matrix . . . . . . . . . . . . .   41
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   41
  2.1.1 Matrix Represents a Form; Matrix Describes
       a Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   41
  2.1.2 Matrix Describes a Relation . . . . . . . . . . . . . . . .   42
2.2 The Concept of a Matrix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   43
2.3 Matrix’s Addition, Subtraction and Multiplication . . . . . .   44
  2.3.1 Matrix’s Addition and Subtraction . . . . . . . . . . . . .   45

  2.3.2 Multiplication of a Number and a Matrix . . . . . . . . . .   46
2.3.3 Multiplication of Matrices . . . . . . . . . . . . . . . . .   47

  2.4 Relation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   52
2.4.1 The Concept of Relation . . . . . . . . . . . . . . . . . .   52
2.4.2 Relation Representation . . . . . . . . . . . . . . . . . .    53

  2.5 Fuzzy Relation and Fuzzy Matrix . . . . . . . . . . . . . . . . .  54

  2.6 Operations of Fuzzy Relation . . . . . . . . . . . . . . . . . .   57

  2.7 Synthesis of Fuzzy Relation . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  59
2.7.1 Origin of Synthesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .     59
2.7.2 Definition and Operations of Synthesis . . . . . . . . . .   60

  Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .    71

  3 Fuzzy Control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  73

  3.1 Fuzzy Control Full-Automatic Washing Machine . . . . . . . . .   73

  3.1.1 Laundry Conditions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   74

  3.1.2 Structure and Sensors of Fuzzy Control Full-Automatic

  Washing Machine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .    75

  3.2 A Brief Introduction to Fuzzy Control Theory . . . . . . . . .   80

  3.3 Fuzzification of Precise Amount . . . . . . . . . . . . . . . . .   84

  3.4 Fuzzy Inferences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .86

  3.5 Defuzzification of Fuzzy Amount . . . . . . . . . . . . . . . . .   95

  Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   108

  4 Fuzzy Statistics and Fuzzy Probability . . . . . . . . . . . . . . . .  109

  4.1 Random Phenomena and Fuzzy Phenomena . . . . . . . . . . . . . .   109

  4.2 Fuzzy Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   111

  4.2.1 demo Methods to Fuzzy Statistics . . . . . . . . . . . . .   112

  4.2.2 Fuzzy Data and Operations . . . . . . . . . . . . . . . . .  114

  4.2.3 Descriptive Statistics of Fuzzy Data . . . . . . . . . . .   116

  4.3 Fuzzy Probability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   121

  4.3.1 Fuzzy Probability Theory . . . . . . . . . . . . . . . . . .   121

  4.3.2 Probability of Fuzzy Events . . . . . . . . . . . . . . . .  122

  Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .    134

  5 Fuzzy Linear Programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  135

  5.1 Ordinary Linear Programming and Fuzzy Linear Programming . . . 135

  5.2 Binary FLP and Graphics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   136

  5.3 Application and Excel Solutions to Binary FLP . . . . . . . . .   140

  Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   148

  References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  149