支撑模糊集合转换的模糊逻辑是伪逻辑

模糊逻辑系统用模糊集合描述模糊信息、用模糊集合转换处理模糊信息.阐述支撑模糊集合转换的模糊逻辑为什么是伪逻辑的原因.指出定义在论域一个空间上的模糊集合,因为破坏了集合中元素的"不可分割性",所以模糊集合描述的模糊信息不能用数学计算通过模糊集合转换处理.实际应用中的模糊信息定义在论域与状态空间两个空间上,其正确表达方式是满足"归一化"条件的隶属度向量;处理的正确途径是,研究基于状态转移矩阵的隶属度转换;支撑隶属度转换的是近似推理逻辑,目的是使构建的隶属度转换模型是当前条件下人们可能构建的"最优"近似模型.

用模糊集合描述模糊信息的无效性

用模糊集合描述模糊信息无效的原因是，把原本是论域与状态空间上二元函数的模糊隶属函数看成是论域上的一元函数，用模糊集合描述的模糊信息，不能支持模糊集合转换；使得通过模糊集合转换处理模糊信息的模糊数学，不得不借用不是数学计算、无缘数学模型的“取大取小”实现模糊集合转换；结果是背离数学计算的模糊数学，不能为处理模糊信息提供算法支持，导致大量需要处理的模糊信息滞留至今．还原模糊信息是高维状态空间上分类数据的真实面目，把处理模糊信息明确为由指标隶属度确定目标隶属度的隶属度转换，是模糊数学回归数学的唯一正确途径．