Crowdly

носій нечіткої множини

ядро нечіткої множини

універсум

“І”
є
операція над нечіткими множинами, яка описується:

Аналогом

логічного

μ_C(x)=max{ μ_А(x) - μ_B(x), 0}

μ_C(x)=max{ μ_А(x), μ_B(x)}

μ_C(x)=

1 -

μ_C(x)=min{ μ_А(x), μ_B(x)}

“АБО”
є
операція над нечіткими множинами, яка описується:

Аналогом

логічного

μ_C(x)=min{ μ_А(x), μ_B(x)}

μ_C(x)=max{ μ_А(x) - μ_B(x), 0}

μ_C(x)=

1 -

μ_C(x)=max{ μ_А(x), μ_B(x)}

Вираз sup{μ_А(x)} визначає:

носія нечіткої множини

висоту нечіткої множини

ядро нечіткої множини

границі нечіткої множини

Матриця, головна діагональ якої і хоча б один з симетричних елементів дорівнюють нулю, характеризує властивість бінарного нечіткого відношення

антирефлексивність

симетричність

рефлексивність

асиметричність

Різницею

двох нечітких множин А і В буде нечітка множина С, функція приналежності до

якої:

μ_C(x)=

1 -

μ_C(x)=max{ μ_А(x) - μ_B(x), 0}

μ_C(x)=min{ μ_А(x), μ_B(x)}

μ_C(x)=max{ μ_А(x), μ_B(x)}

Невизначеність

«великі значення» характеризується:

функцією нормального розподілу

П-подібною функцією приналежності

Z-подібною функцією приналежності

S-подібною функцією приналежності

“НЕ” є
операція над нечіткими множинами, яка описується:

Аналогом

логічного

μ_C(x)=max{ μ_А(x) - μ_B(x), 0}

μ_C(x)=

1 -

μ_C(x)=min{ μ_А(x), μ_B(x)}

μ_C(x)=max{ μ_А(x), μ_B(x)}

Унімодальну

нечітку множину описує:

Z-подібна функція приналежності

трапецеподібна функція приналежності

функція нормального розподілу

✅

S-подібна функція приналежності

❌✨

Вираз 0<μ_А(x)<1 визначає:

носія нечіткої множини

❌✨

точки переходу нечіткої множини

висоту нечіткої множини

границі нечіткої множини

✅