模糊识别技术

模糊模式识别就是在模式识别中引入模糊数学方法，用模糊技术来设计机器识别系统，可简化识别系统的结构，更广泛、更深入地模拟人脑的思维过程，从而对客观事物进行更为有效的分类与识别。 随着电子计算机、控制论、系统科学的迅速发展，要使计算机能像人脑那样对复杂事物具有识别能力，就必须研究和处理模糊性。

1965年，美国著名控制论专家、加利福尼亚大学L.A.Zadeh(1965)教授提出模糊集(fuzzy sets)概念，建立了模糊集理论，创造了研究模糊性或不确定性问题的理论方法。近40年来，模糊理论与技术得到了迅猛发展，以模糊集理论为基础的应用学科，如模糊聚类分析、模糊模式识别、模糊综合评判、模糊决策与模糊预测、模糊规划、模糊控制、模糊信息处理等已在工业、农业、医学、军事、计算机科学、信息科学、管理科学、系统科学、工程技术等学科领域中发挥着非常重要的作用，带来了巨大的经济效益。

在日常生活中，人们常常通过感官来对图形、文字、语言等作出识别，在气象科学领域、工程勘察领域、环境工程领域、医学领域、刑侦领域、军事领域等等方面的工作都有一个共同特点，就是都涉及利用已知的各类型来识别给定对象属于哪一个类型的问题，这就是模式识别问题。