We can have crisp or fuzzy informat

We can have crisp or fuzzy information on a universe of information X = {x1,x2,...,xr},for example, rate of increase of gross national product. Our fuzzy information will again reside on a collection of orthogonal fuzzy sets on X,  = {M∼ 1, M∼ 2,..., M∼ g}, that are defined on X. We can now derive the posterior probabilities of fuzzy states F∼s, given probabilistic information (Equation (9.52a)), xr, and fuzzy information, M∼ t (Equation(9.52b)), as follows:

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi có thể có thông tin rõ nét hay mờ trên một vũ trụ thông tin X = {x1}, x2,..., xr, ví dụ, tốc độ tăng tổng sản lượng quốc gia. Chúng tôi thông tin mờ sẽ một lần nữa nằm trên một tập hợp các bộ trực giao mờ trên X, = {M∼ 1, M∼ 2,..., M∼ g}, mà được xác định trên X. Chúng tôi bây giờ có thể lấy được suất mờ kỳ F∼s, cung cấp thông tin xác suất (phương trình (9.52a)), xr và mờ thông tin, M∼ t, sau (Equation(9.52b)), như sau:

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi có thể có thông tin rõ nét hoặc mờ trên vũ trụ của các thông tin X = {x1, x2, ..., xr}, ví dụ, tốc độ tăng tổng sản phẩm quốc gia. thông tin mờ của chúng tôi sẽ một lần nữa nằm trên một bộ sưu tập các tập mờ trực giao trên X,? = {M~ 1, M~ 2, ..., M~ g}, được định nghĩa trên X. Chúng ta bây giờ có thể lấy được các xác suất hậu nghiệm của các quốc gia mờ F~s, cung cấp thông tin xác suất (phương trình (9.52a)), xr, và thông tin mờ, M~ t (phương trình (9.52b)), như sau: