现代信息决策论文
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试论模糊信息决策产生的历史背景、应用前景及其与信息革命的关系【摘要】随着全球信息化时代的到来以及现代科学技术、社会经济的快速发展，人们在各个领域中将越来越多地面对必须解决的信息决策问题。
模糊信息是语言交际中的普遍现象，是相对于精确信息而存在的一种语言形态，它不仅具有模糊语句信息的价值，在精确话语，减弱信息、转移话题方面也具有其独特的语用功能。
在模糊环境下进行决策的数学理论和方法统称模糊决策。
日常生活或者说现实的决策大多属于模糊决策。
模糊信息决策的研究起步较晚，但涉及的面很广。
模糊信息决策基于模糊决策，拥有深远的应用前景。
本文主要浅谈了关于模糊信息决策产生的历史背景、应用及其与信息革命的关系，在本文的最后也对本学期的学习进行了总结。
【关键字】模糊数学模糊决策应用前景信息革命目录1.识别与利用模糊信息 (1)2.模糊信息决策产生的历史背景 (1)2.1模糊数学 (2)2.2模糊决策 (2)2.3模糊决策的方法 (3)2.3.1模糊排序 (3)2.3.2模糊寻优 (3)2.3.3模糊对策 (4)3.模糊信息决策应用前景 (4)3.1模糊信息决策应用的领域 (4)3.2模糊信息决策的具体应用 (5)3.2.1企业项目投资的模糊信息决策模型 (5)4.模糊信息决策与信息革命 (6)5.总结 (6)参考文献 (7)1.识别与利用模糊信息在日常生活中，人们常常通过感官来对图形、文字、语言等做出识别，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。
模式识别不仅指感官对物体的感觉，它也是人们的一种基本的思维活动。
根据被识别模式的性质，可以把识别行为分为两大类：①具体事物的识别，如对文字、照片、音乐、语言等周围事物的识别；②抽象事物的识别，如对已知的一个论点或一个问题的理解等。
模糊识别的模糊集方法即模糊模式识别是对传统模式识别方法即统计方法和句法方法的有用补充，就是能对模糊事物进行识别和判断，它的理论基础是模糊数学。
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。
至于如何利用已经找到的模糊信息，我认为应该注意以下几点：①要对信息有较强的灵敏度，即就是善于从手中已获得的模糊信息中发现对自己工作有帮助的东西，从而有效的利用信息资源；②要对信息有较强的归纳总结能力，面对已经筛选出来的有用信息，能够有效的将其组合利用，或是从中抽象出各个信息中所包含的内在联系，既事物的本质规律；③就是对重组好的信息的扩充和发散，从信息中得到自己的认识，勇于创新，开阔思维。
总之，如何识别和利用模糊信息这个问题需要我们在实际工作中不断总结经验，不断探索，寻求一个适应信息社会潮流的方法。
能过对模糊信息进行识别我们才能进一步的对其进行信息决策。
2.模糊信息决策产生的历史背景在日常生活中，经常遇到许多模糊事物，没有分明的数量界限，要使用一些模糊的词句来形容、描述。
比如，比较年轻、高个、大胖子、好、漂亮、善、热、远。
在人们的工作经验中，往往也有许多模糊的东西。
例如，要确定一炉钢水是否已经炼好，除了要知道钢水的温度、成分比例和冶炼时间等精确信息外，还需要参考钢水颜色、沸腾情况等模糊信息。
因此，除了很早就有涉及误差的计算数学之外，还需要模糊数学。
2.1模糊数学模糊数学是模糊信息决策的核心及基础。
它是研究模糊领域中事物数学化的一门崭新的数学学科。
模糊数学始于1965年美国著名控制论专家扎德（L.A.Zadeh）教授的开创性文“模糊集合”（fuzzy sets）.它的产生不仅拓广了经典数学的数学基础，而且是使计算机科学向人们的自然机理方面发展以及使决策民主化、科学化的重大突破。
1965年，美国控制论专家、数学家查德发表了论文《模糊集合》，标志着模糊数学这门学科的诞生。
现代数学是建立在集合论的基础上。
集合论的重要意义就一个侧面看，在与它把数学的抽象能力延伸到人类认识过程的深处。
一组对象确定一组属性，人们可以通过说明属性来说明概念，也可以通过指明对象来说明它。
符合概念的那些对象的全体叫做这个概念的外延，外延其实就是集合。
从这个意义上讲，集合可以表现概念，而集合论中的关系和运算又可以表现判断和推理，一切现实的理论系统都可能纳入集合描述的数学框架。
模糊数学是研究现实中许多界限不分明问题的一种数学工具，其基本概念之一是模糊集合。
利用模糊数学和模糊逻辑，能很好地处理各种模糊问题而进行决策。
模糊数学是运用数学方法研究和处理模糊性现象的一门数学新分支。
它以“模糊集合”论为基础。
模糊数学提供了一种处理不肯定性和不精确性问题的新方法，是描述人脑思维处理模糊信息的有力工具。
它既可用于“硬”科学方面，又可用于“软”科学方面.2.2模糊决策模糊决策是指在模糊环境下进行决策的数学理论和方法。
严格地说，现实的决策大多是模糊决策。
模糊决策的研究开始较晚，但涉及的面很广，至今还没有明确的范围。
常用的模糊决策方法有模糊排序、模糊寻优和模糊对策等。
十九世纪下半叶，康托尔创立了著名的集合论，在集合论刚产生时，曾遭许多人的猛烈攻击。
但不久这一开创性成果就为广大数学家所接受了，并且获得广泛而高度的赞誉。
数学家们发现，从自然数与康托尔集合论出发可建立起整个数学大厦。
因而集合论成为现代数学的基石。
“一切数学成果可建立在集合论基础上”这一发现使数学家们为之陶醉。
1900年，国际数学家大会上，法国著名数学家庞加莱就曾兴高采烈地宣称：“借助集合论概念，我们可以建造整个数学大厦。
今天我们可以说绝对的严格性已经达到了”可是，好景不长。
1903年，一个震惊数学界的消息传出：集合论是有漏洞的！这就是英国数学家罗素提出的著名的罗素悖论。
罗素的悖论使集合理论产生了危机。
它非常浅显易懂，而且所涉及的只是集合论中最基本的东西。
所以，罗素悖论一提出就在当时的数学界与逻辑学界内引起了极大震动。
德国的著名逻辑学家弗雷格在他的关于集合的《算数的基本法则》完稿付印时，收到了罗素关于这一悖论的信。
他立刻发现，自己忙了很久得出的一系列结果却被这条悖论搅得一团糟。
他只能在自己著作的末尾写道：“一个科学家所碰到的最倒霉的事，莫过于是在他的工作即将完成时却发现所干的工作的基础崩溃了”。
由于决策问题中存在着大量的模糊现象，所以模糊决策的研究是决策科学发展的必然，并产生了随机数学和模糊数学。
1965年美国著名控制论专家扎德发表了《模糊集合》论文，标志着模糊数学这门学科的诞生。
2.3模糊决策的方法2.3.1模糊排序研究决策者在模糊环境下如何确定各种决策方案之间的优劣次序。
例如，给定一个模糊序（一个反身、传递的二元模糊关系），或给定一个不传递的普通二元关系，如何近似地排出一个全序；对于有多种指标、多个效用函数的问题，如何利用模糊集合论的方法综合成一个排优次序，多层次的决策问题又应当如何排序。
这些问题都已获得初步的解答。
2.3.2模糊寻优给定方案集及各种目标函数和限制条件以后，寻求最优方案便成了一个优化问题。
若目标函数或约束条件是模糊的，这时的最优化就称为模糊寻优。
目标函数模糊化的一种途径是以模糊数作为目标函数值，通过模糊数的分析、运算来寻求条件极值。
约束条件的模糊化是将约束定义成模糊集合。
在线性规划中这样的推广导致模糊线性规划的研究，其结果是使普通的线性规划应用范围更广，能更加灵活地适应各种不同的情况。
在非线性规划中有非对称模型和对称模型两种数学模型。
①非对称模型：把接受约束作为先决条件，目标与约束二者的地位不是对称的。
给定论域X上的目标函数f(x)和X上的约束条件模糊集合 D，所谓在约束D 之下极大化f的最优解M，就是X上的一个模糊子集,它具有隶属函数当等式右端的集合为空集时，μM(x)等于0。
②对称模型：把目标和约束两者置于对称的地位。
给定论域X上的目标函数f(x)和模糊限制集合D。
设令μF(x)=(f(x)－m)/(s－m)F是X上的一个模糊子集，其隶属函数与目标函数呈线性关系，称为目标集合，记为μN(x)=min(F(x)，D(x))(凬 x ∈D)，N 就是对称模型下的模糊最优解。
2.3.3模糊对策当决策者在对方也有决策的情况下进行决策时，就需要应用对策论。
如果双方在选取策略时接受一定的模糊约束，这就需要应用模糊对策论。
3.模糊信息决策应用前景模糊数学从1965年到现在，虽然时间并不久远但它发展迅速、应用广泛。
它涉及纯粹数学、应用数学、自然科学、人文科学和管理科学等方面。
在图象识别、人工智能、自动控制、信息处理、经济学、心理学、社会学、生态学、语言学、管理科学、医疗诊断、哲学研究等领域中，都得到广泛应用。
把模糊数学理论应用于决策研究，形成了模糊决策技术。
只要经过仔细深入研究就会发现，在多数情况下，决策目标与约束条件均带有一定的模糊性，对复杂大系统的决策过程尤其是如此。
在这种情况下，运用模糊决策技术，会显得更加自然，也将会获得更加良好的效果。
模糊数学是一门新兴学科，已初步应用于模糊控制、模糊识别、模糊聚类分析、模糊决策、模糊评判、系统理论、信息检索、医学、生物学等各个方面。
在气象、结构力学、控制、心理学等方面已有具体的研究成果。
然而模糊数学最重要的应用领域是计算机智能，不少人认为它与新一代计算机的研制有密切的联系。
3.1模糊信息决策应用的领域①目前在自动控制技术领域仍然得到最广泛的应用,所涉及的技术复杂繁多,从微观到宏观、从地下到太空无所不有,在机器人实时控制、电磁元件自适应控制、各种物理及力学参数反馈控制、逻辑控制等高新技术中均成功地应用了模糊数学理论和方法。
②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。
③聚类分析理论和模糊综合评判原理等更多地被应用于经济管理、环境科学、安全与劳动保护等领域,如房地价格、期货交易、股市情报、资产评估、工程质量分析、产品质量管理、可行性研究、人机工程设计、环境质量评价、资源综合评价、各种危险性预测与评价、灾害探测等均成功地应用了模糊数学的原理和方法。
④地矿、冶金、建筑等传统行业在处理复杂不确定性问题中也成功地应用了模糊数学的原理和方法,从而使过去凭经验和类比法等处理工程问题的传统做法转向数学化、科学化,如矿床预测、矿体边界确定、油水气层的识别、采矿方法设计参数选择、冶炼工艺自动控制与优化、建筑物结构设计等都有应用模糊数学的成功实践。
⑤我国医药生物农业文化教育体育等过去看似与数学无缘的学科也开始应用模糊数学的原理和方法,如计算机模糊综合诊断、传染病控制与评估、人体心理及生理特点分析、家禽孵养、农作物品种选择与种植、教学质量评估、语言词义查找翻译辨识等均有一些应用模糊数学的实践,并取得很好的效果。
