模糊理论（一）

今天上课老师讲述了下fuzzy theory（模糊理论），对它的概念和一些小的实例有了一点了解，它是用数学模型来描述语意式的模糊资讯的方法，它在一些决策分析，预测，以及生产规划方面很有用处。
fuzzy set（模糊集合）是运用归属函数的大小来决定抉择的机制，它没有固定的数学的表达式，而对于模糊，我可以举个例子，对于我们中国人，身高大于180cm，就是高个子，而对于美国人，大于190cm才算是高个子，所以对于身高来决定一个人是高是矮还是中等，标准时不同的，无法用固定不变的数学表达式来表示，所以对于一些数学家来说，他们觉得模糊理论不靠谱，无法证明正确与否，但是，在一些问题上运用模糊理论，对于问题的解决很有帮助，现在不少的实际问题也是这么解决的，但是使用者也无法证明自己运用的方法一定是最好的，这就是模糊的意义。
在运用的过程中，主要是根据以往的数据，包括在不同的范围的取值的情况、或者出现的次数等等条件，来建构出我们的归属函数，当有新的数据需要进行判定的时候，根据我们得出的归属函数的取值来得到我们所需有的相应的值，在实际应用中会经常运用到三角形、梯形的数学model，然后对相应的函数计算，得到需要的预测结果。