https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E6%A8%A ... B%E8%BE%91
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模糊邏輯[維基百科]
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姚敏 著:《計算機模糊信息處理技術》,上海科學技術文獻出版社,1999
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小安安小老兒按:小的有一個猜想..量子力學..
百年的很多問題..可能..要活用..近百年..
才發展出來的...糢糊邏輯...糢糊數學..
甚至...糢糊機率..等等...新的數學..
加入...量子力學...才有可能..
解決...目前實驗...己發現的..
單一電子...沒有半徑..沒有體積..
沒有大小[相關資料..youtube.
google..可以找的到]..
因為...糢糊數學...大量活用在..
電腦上...和網路上[包括..
電腦搜尋...等等]..未來..的量子電腦[硬體]..
和量子運算...量子演算法[軟體]..等等..
也可能..要接著...目前電腦..
己大量...使用...糢糊數學...而在量子電腦..
未來..也可能...要大量...繼續..
使用..糢糊數學..[由於...人工智能..
大量使用...糢糊數學][因此量子電腦..
加上人工智能...使用...糢糊數學..是..
很自然合理的][而量子電腦..不論..硬體..
或軟體...都是要使用..量子力學的//..
這樣反過來想...量子力學中的..
很多百年困惑...[例如..近年..實驗..
確定的...電子...沒有大小..沒有半徑.
沒有體積[YOUTUBE.GOOGLE]
[這樣的實驗結果...從糢糊數學的..
角度...來看...很適合..活用..
糢糊數學...來進行..對這一類的..
量子力學...困境...進行研究]
[近年...己發展出...糢糊機率的..
新數學..發展]]][所以...很有可能..
量子力學的...機率詮釋...
[包括...考慮...電子雲..
和近年實驗發現...電子..
沒有大小..沒有半徑..沒有體積..]
[顯然...這些微觀現象..
很明顯的...用新發展出來的..
糢糊機率...有可能..可以
活用來...研究...電子的..
相關實驗...和近百年..
量子力學的...大量..
實驗...和計算相合..但..
在物理意義.和微觀現象..詮釋上的..
量子力學...百年大量謎團.]
[很可能...活用...糢糊邏輯..
糢糊數學...糢糊機率..]
[對從事...量子力學..研究的朋友..
可能...有參考的價值]
[也許有助於...對微觀現象的..
困惑..有所澄清和了解..也有助於..
量子力學...百年各種..計算上和詮釋上的..
種種困難..也許..有小助益]]
[這一份文字..無條件..公開貼出..
私下寄送][希望..對有些朋友..
有一點啟發..或參考價值]
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對不起..小的有精神病..
對量子力學...了解有限..
這裡..無條件提供..
朋友..進一步探索..
會公開貼出...私下寄送
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https://www.tw.coupang.com/products/%E6 ... 3b-10UYTEc
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模糊機率與統計
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英語
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巴克利,詹姆斯·J.
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作者/出版社
詹姆斯·J·巴克利/施普林格
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https://www.airitilibrary.com/Article/D ... 0913344217
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機率模糊推論系統於時序預測的應用
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Probabilistic Fuzzy Inference Systems in Time Series Prediction
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蘇伯達
元智大學/工程學院/電機與資訊工程研究所/碩士(1996年)
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http://tkuir.lib.tku.edu.tw:8080/dspace ... 032002.pdf
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混合模糊隨機資訊在倒推起訖表之研究 A Study of Hybrid Information on O-D Trip Table Estimation 計畫編號:NSC-90-2415-H032-002 執行期限:90/8/1-91/7/31 主持人:劉士仙 私立淡江大學交通管理學系暨運輸科學研究所副教授
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https://www.math.sinica.edu.tw/media/pdf/d181/18102.pdf
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模糊理論簡介 楊敏生
[台灣中央研究院數學研究所]
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https://www.airitilibrary.com/Article/D ... 0611310356
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二維模糊集合之機率解釋
魏孟櫻
======指導教授 :李穎===========
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摘要
模糊集理論因未能滿足傳統邏輯定律,且基本運算的選擇缺乏準則,其理論基礎常受到質疑。採用機率結構可使得模糊集合遵守邏輯定律,模糊集合的交集、聯集運算可依照模糊集合彼此關係而決定,不再只是採用某組特定運算。過去已有對於一維模糊集合的機率解釋之研究,但二維模糊集合之機率解釋仍付之闕如。本文提出將二維模糊集合視為擴大樣本空間中事件的方法,並說明模糊關係矩陣(即二維模糊集合之歸屬函數)如何對應到六種條件機率,並分別討論其特性。應用實例較為常見的一種模糊關係,為明確函數的延伸。我們討論其在模糊推論系統中的應用方式,並指出其在模糊關係矩陣合併及模糊關係方程式求解之特性。