Intuitionistische Fuzzymenge

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Eine intuitionistische Fuzzymenge, engl. intuitionistic fuzzy set, ist eine Verallgemeinerung des Begriffes Fuzzymenge und wurde 1986 von K. Atanassov eingeführt.[1] Während eine Fuzzymenge allein durch ihre Zugehörigkeitsfunktion charakterisiert wird, gibt es bei einer intuitionistischen Fuzzymenge zusätzlich noch die Nicht-Zugehörigkeitsfunktion.

Definitionen

Sei U das sogenannte Universum, d. h. die Grundmenge, auf der die Untersuchungen stattfinden, häufig ist U=. Eine intuitionistische Fuzzymenge A ist charakterisiert durch eine Zugehörigkeitsfunktion mA und eine Nicht-Zugehörigkeitsfunktion nA. Für diese Funktionen gilt:

xU:0mA(x)1,0nA(x)1,1mA(x)nA(x)0

Dabei wird mA(x) interpretiert als Grad der Akzeptanz, dass x zu A gehört und nA(x) als Grad der Akzeptanz, dass x nicht zu A gehört. Ist 1mA(x)nA(x)=0, dann haben wir den Spezialfall einer klassischen Fuzzymenge: Der Grad der Nicht-Zugehörigkeit ergibt sich in diesem Fall als nA(x)=1mA(x). Ist jedoch 1mA(x)nA(x)>0, dann steht dieser Wert für den Grad der Unbestimmtheit, d. h. mit diesem Grad kann man nicht entscheiden, ob x zu A oder nicht zu A gehört. Für festes x wird das Pärchen (mA(x);nA(x))=(m;n) auch intuitionistische Fuzzy-Zahl genannt.

Beispiel

Es wird über eine Resolution abgestimmt. Es gibt 5 Ja-Stimmen, 1 Nein-Stimme und 4 Enthaltungen. Dieses „unscharfe“ Zustimmungsergebnis kann gut ausgedrückt werden durch die intuitionistische Fuzzy-Zahl (0,5;0,1), wobei 0,5 der Grad der Zustimmung, 0,1 der Grad der Ablehnung und 10,50,1=0,4 der Grad der Unbestimmtheit ist.

Weiteres

Für intuitionistische Fuzzy-Zahlen können algebraische Operationen wie Addition, Subtraktion, Multiplikation, Division definiert werden. Außerdem können intuitionistische Fuzzy-Funktionen definiert und für diese eine Differential- und Integralrechnung begründet werden.[2]

Einzelnachweise

  1. Atanassov, K. (1986). Intuitionistic fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems 20, 87–96
  2. Lei, Q. und Xu, Z. (2017).Intuitionistic Fuzzy Calculus. Studies in Fuzziness and Soft Computing 353, Springer International Publishing, 2017, ISBN 978-3-319-54148-8 (E-Book).