μ_S(<x₁, …, x_k>) = max{μ_Q(<x₁, …, x_k>), μ_R(<x₁, …, x_k>)}

μ_S(<x₁, …, x_k>) = min{μ_Q(<x₁, …, x_k>), μ_R(<x₁, …, x_k>)}

μ_S(<x₁, …, x_k>) = max{μ_Q(<x₁, …, x_k>) - μ_R(<x₁, …, x_k>), 0}

μ_А(x)=0.8

μ_А(x)=0.5

μ_А(x)=1

μ_А(x)=0.2

Н. Вінер

Л. фон Берталанфі

Л. Заде

Е. Мамдані

{1/1.0, 2/1.0, 3/0.9, 4/0.8, 5/0.6, 6/0.4, 7/0.2, 8/0.1, 9/0, 10/0}

{20/0, 30/0.3, 40/0.6, 50/0.8, 60/1, 70/0.9, 80/0.7, 90/0.5, 100/0.2}

{1/0, 2/0.1, 3/0.3, 4/0.5, 5/0.7, 6/0.9, 7/0.9, 8/0.7, 9/0.4, 10/0.1}

{10/0, 20/0, 30/0.35, 40/0.5, 50/0.7, 60/0.9, 70/1, 80/1, 90/1, 100/1}

[9,22]

[0,25]

[10,19]

[11,16]

міру можливості

міру необхідності

міру довіри

ймовірнісну міру

міру правдоподібності

μ_S(<x₁, …, x_k>) = max{μ_Q(<x₁, …, x_k>), μ_R(<x₁, …, x_k>)}

μ_S(<x₁, …, x_k>) = min{μ_Q(<x₁, …, x_k>), μ_R(<x₁, …, x_k>)}

μ_S(<x₁, …, x_k>) = max{μ_Q(<x₁, …, x_k>) - μ_R(<x₁, …, x_k>), 0}

носієм нечіткої множини

α-перерізом

нечіткої множини

потужністю нечіткої множини

ядром нечіткої множини

використовує лінгвістичні правила «якщо – тоді»

використовує інтегральні розрахунки

розв’язує диференційні рівняння

використовує тригонометричні вирази

універсум

носій нечіткої множини

ядро нечіткої множини

функція приналежності