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5.5.1 模糊数学的基本知识

模糊推理是利用模糊性知识进行的一种不确定性推理，

研究的事件本身有明确而确定的含义，只是由于发生的条件不充分，使得在条件与事件之间不能出现确定的因果关系，从而在事件的出现与否上表现出不确定性。

在人工智能的应用领域中，知识及信息的不确定性大多是由模糊性引起的，这就使得对模糊推理的研究显得格外重要。

论域：所讨论的全体对象，用 U 等表示。
元素：论域中的每个对象，常用a,b,c,x,y,z表示。
集合：论域中具有某种相同属性的、确定的、可以彼此区别的元素的全体，常用A，B等表示。
元素a和集合A的关系：a属于A或a不属于A，即只有两个真值 “真”和“假”。

模糊逻辑给集合中每一个元素赋予一个介于0和1之间的实数， 描述其属于一个集合的强度，该实数称为元素属于一个集合的隶属度。集合中所有元素的隶属度全体构成集合的隶属函数。

A 并 B:取隶属度的最大值
A 交 B:取隶属度的最小值
补集：1-隶属度

举例（例题）

公式理解：用来计算两个集合中元素隶属度的析取，也就是求最小值的过程

一个论域到另一个论域
举例理解：
论域u到论域V的模糊关系R

举例：

举例：