模糊推理就是模糊的推理吗对吗(模糊推理就是模糊的推理吗为什么)

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人们在判断一个事物的属性或特征时，总是希望得到明确的结论，如“真”或“假”，“是”或“不是”。在客观世界中，很多东西是可以准确表达的，比如人分为生与死，男与女，很多东西是不能准确表达的，比如高与矮，胖与瘦，多与少等等。你可能觉得一个178cm长的朋友很高，但如果他生活在北欧，当地人会认为他并不“高”，甚至有点“矮”；生活在广州的人会觉得0的天气“很冷”，但东北人却觉得一点都不冷。很多概念的判断标准会因人而异，因地而异。在辨别的时候，会受到很多因素的影响。没有“分明”的边界，两者的区别是“模糊”的。

计算机如何表达如此“不准确”的概念和信息？如果用传统的“是或否”的逻辑来解决，显然是不合适的，而应该用“模糊逻辑”的方法来表达。

模糊逻辑是一种处理无法精确表达的信息的方法和工具。在模糊逻辑中，对一个概念的判断允许“部分真”和“部分假”。不仅在概念描述上，而且在逻辑推理方法上，分为“精确”和“模糊”。在某些情况下，使用精确的推理会导致错误的结果。一个著名的例子是“秃头人悖论”:

“如果n-1根头发秃了，那么n根头发也秃了”。

“没有头发是秃的”。

以上两点都是对的，但如果从n-1推理100万次，就会得出“100万根头发都秃了”的荒谬结论。

事实上，人类做出的很多推论并不是基于精确的知识，而是“模糊”的。铁匠可以根据火的颜色判断温度；牧民可以根据太阳的角度判断时间；有经验的农民可以根据云的形状和颜色来判断阴晴的变化。人类的模糊推理能力是传统逻辑推理无法实现的。

简单来说，模糊推理就是基于模糊逻辑的推理。大致可以用规则的形式表达“如果一组前提模糊匹配成功，那么就可以得出相应的结论。这些结论的‘真’与‘假’的程度与前提模糊匹配的结果有关。”

这里，由于前提和结论都可以是模糊概念，根据模糊逻辑的相关理论，前提的模糊匹配程度可以用隶属函数值来表示，即结论的“真”与“假”程度。隶属函数值通常是0到1之间的一个数。值为0时，完全不可信，值为1时，完全可信。在0到1的范围内，随着数值的逐渐增大，真实性的程度即可信度也随之增大。

现在我们可以用模糊推理来解决上述的“秃子悖论”问题。我们用T(BOLD(HAIRn)来表达“有n根头发就是秃头”的可信度，那么上面的例子可以表达为

T(BOLD(HAIRn-1))=T(BOLD(HAIRn))

T(BOLD(HAIR0))=1

其中是介于0和1之间的小正数。运用上述推理得出正确的结论。

与基于传统逻辑的推理方式相比，模糊推理更接近普通人的思维推理方式，在实际应用中常被用来构造模糊专家系统的推理机。这样，通过模糊规则的形式表达和整理某些领域专家的经验，就可以通过模糊推理提供模糊决策、模糊诊断等服务。可以说模糊推理技术提高了计算机的智能水平，也让人工智能更接近人类智能的形式。

现在你应该明白了，模糊逻辑不是模糊逻辑，模糊推理不是模糊推理。

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