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La logica fuzzy è una revisione del metodo di ragionamento scientifico basata sul modello reale del pensiero umano. Questo modo di pensare è stato proposto per la prima volta come teoria della vaghezza da Max Black. Lotf Ali Asgarzadeh propose la logica fuzzy nel 1965 sulla base degli studi di Max Black. La logica fuzzy si oppone alla logica binaria aristotelica. La logica fuzzy, che nel dizionario è definita come la condizione di incertezza e indeterminatezza, ritiene che l'ambiguità sia la natura della scienza e che gli esseri umani non abbiano bisogno di input informativi precisi, ma siano…mehr

Produktbeschreibung
La logica fuzzy è una revisione del metodo di ragionamento scientifico basata sul modello reale del pensiero umano. Questo modo di pensare è stato proposto per la prima volta come teoria della vaghezza da Max Black. Lotf Ali Asgarzadeh propose la logica fuzzy nel 1965 sulla base degli studi di Max Black. La logica fuzzy si oppone alla logica binaria aristotelica. La logica fuzzy, che nel dizionario è definita come la condizione di incertezza e indeterminatezza, ritiene che l'ambiguità sia la natura della scienza e che gli esseri umani non abbiano bisogno di input informativi precisi, ma siano in grado di eseguire un controllo adattivo tra le informazioni disponibili. Pertanto, questa logica è stata inizialmente introdotta come metodo di elaborazione delle informazioni e, a differenza della logica aristotelica, invece di trattare lo zero e l'uno, esamina e analizza da zero a uno e implica il concetto di correttezza relativa. In questo modo, è più vicina alle azioni e ai modi di pensare delle persone. Fuzzy mette Fuzzy su questi insiemi muti o logica multivariata. Insiemi i cui componenti vi appartengono con gradi diversi. Ad esempio, le persone che esprimono il loro livello di soddisfazione nei confronti del gruppo di lavoro con gradi diversi di molto soddisfatto, soddisfatto, indifferente, ecc.
Autorenporträt
Shahide Dehghan, Ph.D., Dipartimento di Geografia, Najafabad Branch, Islamic Azad University, Najafabad, Iran. Le competenze tecniche sono: reti neurali artificiali, fuzzy neurale, climatologia, problemi di ottimizzazione, ingegneria delle acque, Rischi geo-naturali, Algoritmi genetici, Cambiamenti climatici, Atmosfera, Riscaldamento globale.