Machine learningUncertainty theory

نظرية المجموعات الناعمة

نظرية المجموعات الناعمة هي إطار رياضي للتعامل مع عدم اليقين وعدم الدقة من خلال عائلات مجموعات مُعلمة. قدمها دميتري مولودتسوف في عام 1999، وهي توفر وصفًا تقريبيًا للكائنات في كون معين عن طريق تعيين كل معلمة في مجموعة معلمات مختارة لمجموعة فرعية واضحة من ذلك الكون. على عكس نظرية الاحتمالات أو المجموعات الضبابية، لا تتطلب المجموعات الناعمة دالة عضوية أو توزيع احتمالي، مما يجعل الإطار خاليًا من قصور أدوات عدم اليقين الحالية عندما لا تتوفر بيانات كافية.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Molodtsov, D. (1999). Soft set theory—first results. Computers & Mathematics with Applications, 37(4–5), 19–31. DOI: 10.1016/S0898-1221(99)00056-5

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 2). Soft Set Theory. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/soft-computing/soft-set-theory

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateSoft Set Theory (Soft Set Theory). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/soft-computing/soft-set-theory · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026