模糊数学

1965年，美国加利福尼亚大学的拉特飞·扎德（Lotfi A.Zadeh）教授在Information and Control发表了论文《模糊集合论》，用“隶属函数”这个概念来描述现象差异中的中间过渡，从而突破了古典集合论中属于或不属于的绝对关系。扎德教授这一开创性的工作，标志着模糊数学（fuzzy mathematics）这门学科的诞生。

模糊数学的基本思想就是：用精确的数学手段对现实世界中大量存在的模糊概念和模糊现象进行描述、建模，以达到对其进行恰当处理的目的。随着现代科技的发展，我们所面对的系统日益复杂，模糊性总是伴随着复杂性出现；此外，人文、社会学科及其他“软科学”的数学化、定量化趋向，也吸引了各个不同领域的学者加入模糊数学的应用研究。计算机科学、控制理论、系统科学的迅速发展，要求计算机像人脑那样具备模糊逻辑思维和形象思维。凡此种种，迫使人们再也无法回避模糊性，必须寻求途径去描述和处理客观现象中非清晰、非绝对化的一面。比如，我们在衡量一个人能力高低的时候，边界就是一个模糊的概念，能力在90分位的肯定算高的，20分位的肯定算低的，那75分位和80分位有多少区别呢？显然这个边界是模糊的。

模糊数学把数学的应用范围从确定性的领域扩大到了模糊领域，即从精确现象到模糊现象。各科学领域所涉及的各种量总是可以分为确定性和不确定性两大类。对于不确定性问题，又可分为随机不确定性问题和模糊不确定性问题两类。模糊数学就是研究属于不确定性，而又具有模糊性的量的变化规律的一种数学方法。

模糊数学最新的重要应用领域是计算机智能，不少人认为它与新一代计算机的研制有密切的联系。