模糊数学的应用

模糊数学是一门新兴学科，但目前在各个领域的应用十分广泛。

模糊数学的应用主要体现在以下两个方面。

（1）模糊方法。这主要表现为模糊规划方法、模糊决策方法、模糊评价方法和模糊识别、模糊评判、模糊的聚类分析等方法，这是模糊概念和模糊表述方式在管理科学、控制论和聚类分析中的应用，它能够充分体现为模糊概念和模糊运算下的优越性。

（2）模糊技术。模糊数学不仅作为模糊逻辑方法和模糊定量（软）方法，而且为着应用，如今还形成了具有设备投资和产业化特征的“技术”，叫作模糊技术。目前的模糊技术主要体现为模糊控制特征，将{0,1}事物[0,1]化。

在实际应用方面，模糊数学不仅在传统的物理、化学、生物学等方面取得了显著的效益，而且应用于通常来说的那些与数学关系不大的学科，如心理学、语言学、社会科学等，使数学的应用范围大大扩展。近年来，人们运用模糊数学的原理来刻画、描述概念并进行判断、评价、推理、规划、决策和控制等过程，使得模糊数学在气象、结构力学、控制、心理学等方面已有具体的研究成果。比如，在工业控制领域中，应用模糊数学，可使空调器的温度控制更为合理，洗衣机可节电、节水、提高效率。在现代社会的大系统管理中，运用模糊数学的方法，有可能形成更加有效的决策。实践证明，模糊数学中的模糊聚类分析、模糊模型识别、模糊综合评判、模糊规划、模糊决策、模糊控制等方法在农业的病虫测报、种植区划、品种选育以及在图像识别、地质地震、交通运输、医疗诊断、信息控制、人工智能等诸多领域的应用效果十分明显，许多方面取得了良好的社会和经济效益，值得推广和进一步提高。从该学科的发展趋势来看，它具有极其强大的生命力和更广阔的应用空间。

模糊数学最重要的应用领域是计算机智能，模式识别是计算机应用的重要领域之一。一方面，人脑能在很低的准确性下有效地处理复杂问题。如计算机使用模糊数学，便能大大提高模式识别能力，可模拟人类神经系统的活动进行学习、推理、判断、识别、控制等思维过程，然后对信息进行加工、改造和处理，并对其实行自动控制和模拟。模糊数学在计算机仿真技术、多媒体辨识等领域的应用取得了突破性进展，如图像和文字的自动辨识、自动学习机、人工智能、音频信号辨识与处理等领域均借助了模糊数学的基本原理和方法；另一方面，模糊数学大大推动了新一代计算机的研制。目前，世界上发达国家正积极研究、试制具有智能化的模糊计算机，1986年日本山川烈博士首次试制成功模糊推理机，它的推理速度是1000万次/秒。

总的来说，模糊数学在认识世界、改造世界的实践活动中已经表现出了强大的生命力。但是，模糊数学仍然是一个新兴的学科，其理论体系还远远没有成熟，还需要不断充实和完善理论，扩大应用空间。而该学科的一些新的数学方法和思想方法，也有待于在实践中检验。而且，模糊数学本身的系统化、严密化，它与其他数学分支的相互关系，也正在成为热门的问题。随着现代数学的发展和计算机技术的不断提高，该学科存在着巨大的可发展空间和广大的前景。