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模糊数学答案(白鱼)

张世龙2021年12月21日 19:23天道酬勤470

你好,我是@疯子。 今天我们来谈谈数学学科,也就是“模糊数学”。

“鱼和熊掌不可兼得”这句谚语似乎还是有道理的。 但是,谁能说如果有鱼就不能得到耙子,如果有耙子就不能得到鱼呢? 如果有一群人,有人买耙子,有人买鱼,在派对上一起享受,那么鱼和耙子不都可以得到吗? 只是带来了一个问题,在你吃的食物中,到底吃了多少鱼,吃了多少耙子? 例如,30%是吃的熊掌,70%是吃的鱼,不管怎样,这种情况下,鱼和熊掌都能好好地兼顾。

其实,我们现在的事情不是“非黑即白”,而是很多不确定的组合。 我可以大胆地说。 由少数商家选择。 高数商的人都需要。 只是分配比率多寡的问题。 在今天的文章中,我要向大家普及新的数学学科——模糊数学!

mldzm听到这个名字,可能会想为什么这个学科这么奇怪。 数学不是应该准确严谨吗? 为什么会有模糊的数学呢? 这不是矛盾吗? 当然,也有别的声音。 普通数学在研究确定性,已经这么烧脑了。 那么,要研究模糊数学,这么多模糊的东西不是会更复杂吗? 说到这里,首先请不要被“含糊”这个词欺骗。 其实《模糊数学》真的很简单,很实用。

《模糊数学》是目前数学领域最年轻的学科,诞生于1965年。 距离现在不过是50多年的历史。 对于老几何学、经典微积分和近代概率论这位前辈来说,那只能算是“jzdlz”。 除了在大学研究课题的人以外,在社会上研究数学的人,要筛选出本心不多的研究数学领域的人,找到研究模糊数学的人,是更难得的动物。 但是,正在读这篇文章的你,知道像我这样奇怪的事情。 我不仅在研究《模糊数学》,还在《模糊数学》指导我的工作和生活。

那么,模糊数学是怎么回事呢? 让我先举个简单的例子。 你觉得一个年轻人有多高? 个子可以高吗? 综合大家的意见,我认为身高超过175的话,个子就可以了吧。 那么,有人举起来,174不是高个子吗? OK,如果你同意的话,还有人会再抬杠。 173、172……是不是很高? 说实话,这样找碴儿,真是没完没了。 概率论中有“假设检验”,设定“真与假”的边界。 在哪里可以推翻“高大”的边界呢? 我们可以把边界强制分成160个。 也就是说,如果身高是160,我们就一票否决。 他并不是个子很高。

那么,从160.01到174.99是个尴尬的范围。 个子高的话可以举起来,但是个子不高的话可以拒绝。 这个时候,模糊数学就能解决我们的问题。 我们建立了数学模型,用x表示身高,f(x )表示他不是高个子的人。 那么,身高大于175时,f(x )=1; 身高小于160时,f(x )=0。 这很容易理解吧? 在这个尴尬的范围内,根据身高,列出线性函数f(x )=)=(x-160 )/15,并根据x的值求解。 如果身高为173,则f(x )=0.9333; 如果身高170,f(x )=0.6667身高162,那么f(x )=0.1333!

由此可知,越接近175,f(x )越接近1。 距离175越远,f(x )就越接近0。 这个问题解决了。 到底173个子高吗? 可以计算,但不是100%。 属于高个子的人的程度是0.9333。 在模糊数学中,给一个名字,就会变成“隶属度”。 也就是说,身高173的人所属度为0.9333。 明白了吗? 那么,162个子高吗? 也可以认为他在计算,但是所属度很低,为0.1333。 本来不是黑就是白的概念,这样瞬间数值化就清楚了。 整理一下公式吧:

同样,如果我们要找工作的话,目标是找月薪5000元的工作。 mldzm在结束一家公司的面试后,给我扔了橄榄枝。 月薪4800元。 你想做这份工作吗? 或者,相差200元也有点远,月薪4950元怎么样? 有人说:“不行,没有5000份工作,我宁可不干。” 真好啊。 这是你的自由。

未必如此,有时必须以此为硬性界线,但其实这个价格可以商量。 但是,4800可以是指4700也可以是4600吗? 那当然是没完没了的,所以自己也设定了隶属函数f(x ),底线,比如4700,低于4700就绝对没商量过。 也可以在4700到4999的范围内进行咨询。 具体的数学模型,你可以

按照我前面给的公式,照葫芦画瓢。

当然,以上我所介绍的,仅仅是模糊数学中最简单的部分,其实模糊数学的应用范围可广呢!记得当年读大学的时候,《模糊数学》就是我最喜欢的一门课,没有之一!大家知道,它的魅力有多大吗?当下的大数据算法,比如说人脸识别、千人千面等,其底层逻辑就是概率论、统计分析等工具;但是,我相信这些同样可以用模糊数学算法再做一遍。

模糊数学可以用在什么方面呢?模糊识别,其实我们自己不知不觉也在用这个算法,比如说看到一个人穿着西装,我们就能估计,他肯定大多数都在唬人的。我更有这个体会,看到那些微信头像,是穿着西装的艺术照,我就识别出,他一定是耍口才圈钱的成功学dsdbks,而不是真材实料的。

还有就是模糊聚类分析。我们经常听说的一句话“道不同,不相为谋”,与此相反的就是“不是一家人,不进一家门”,这其实指的就是聚类分析。为什么“道不同不相为谋”,说白了并不一定你们完全没有交集,只不过有交集的隶属度比较低,多半是低于0.1这样子,就意味着你跟这个圈子的交集可以忽略了。为什么是“不是一家人,不进一家门”,这说明了你跟这个圈子非常同频,哪怕隶属度不是妥妥的等于1,但至少都非常接近于1,退一步来说,好歹也大于及格线0.6这样子吧。

我经常用到的,就是模糊综合评判。什么是模糊综合评判呢?你要判断一个人是否靠谱,往往都是很主观地说“靠谱”或者“不靠谱”,这都是很片面的。模糊综合评判这个工具指导着我们,客观地去评判一个人。或者说,别人叫你做一个项目,说稳赚钱的,你做不做呢?mldzm学会了“模糊综合评判”,那就不是谁说了算,而是由数据说了算。模糊综合评判主要有几个步骤,首先就是确立你要评判的指标,然后就给到每一个人或者物体打分,结合你对每个指标的权重,进行一个综合评分。具体怎么去建立数学模型,由于篇幅关系,改天有机会给再给大家分享。

好了,今天关于模糊数学的话题,我就简单地聊到这里了,希望能够对大家有所启发。我是@狂人先生,感谢大家的关注与支持,我们下一篇文章约定你!

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