fuzzy membership的意思|示意
模糊成员
fuzzy membership的用法详解
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英语单词fuzzy membership的用法讲解
Fuzzy membership是以J.C.NITZBERG的“模糊集”理论为基础建立的一种数学方法，模糊集的理讣是指，一个元素可以属于多个集合，其属于某一集合的程度可以是数值型的，而不仅仅是绝对的属与不属。而Fuzzy membership则是指根据这一程度，将一个元素与多个集合之间的联系以数值表示出来，比如说一个元素属于A集合的程度可以是0.7，属于B集合的程度可以是0.3。
Fuzzy membership在实验中得到了广泛的应用。比如说，在机器学习领域，当要根据某些输入的参数值，而分类时，可以考虑将每个参数值与几个标准集合之间的关系，给出Fuzzy membership，最后综合这些Fuzzy membership，来得出一个最接近该参数值的分类。
另外，Fuzzy membership还可以用于改善分类结果的准确性。比如实验中发现，在某些参数上，它们之间的关系非常复杂，无法根据参数值给出绝对的分类结果，而用Fuzzy membership来给出参数之间的关系，就可以得出更为准确的分类结果。
总的来说，Fuzzy membership是一种非常有用的理论，它可以用于机器学习，分类，改善分类结果等多个领域。使用合理，则可以取得良好的效果。
'fuzzy membership相关短语
1、 fuzzy membership function 模糊隸属函數,属函数
2、 fuzzy membership functions 模糊隶属函数,函数
3、 fuzzy membership degree 模糊隶属度
4、 fuzzy membership value Fuzzy隶属度
5、 Bi-Fuzzy Membership 双模糊隶属度
6、 fuzzy membership region 模糊隶属带
7、 spatial fuzzy membership 空间隶属度