これが故障です：
重要な特性：
* ファジー： 固定された正確な値を持つ従来の変数とは異なり、言語変数は、メンバーシップの程度 である値を持つことができます セットで。たとえば、「ホット」は、30°Cの温度が「ホット」セットで高度なメンバーシップを持っている場合、10°Cのメンバーシップが少ない場合がある言語変数です。
* 言語： 言語変数は、言語用語を使用して定義されます 、自然言語の概念を説明する言葉やフレーズです。たとえば、「背が高い」、「ショート」、「ヤング」、「古い」、「高速」、「スロー」、「ホット」、「コールド」、「高価」、「安い」。
* コンテキスト依存： 言語変数の意味は、コンテキストによって異なります。たとえば、子供の「背の高い」は、大人の「背の高い」とは異なる何かを意味するかもしれません。
それがどのように機能するか：
1。言語変数を定義します： 表現する概念を選択します（例：「温度」）。
2。言語用語を定義します： 概念を説明する一連の言語用語を作成します（例：「コールド」、「マイルド」、「暖かい」、「ホット」）。
3。メンバーシップ関数を定義します： 各言語項にメンバーシップ関数を割り当てます。これは、変数の可能な値ごとにメンバーシップの程度を指定します。これらの関数は通常、曲線や三角形のような形状であり、異なる言語項間の可変遷移がどのように遷移するかを示します。
例：
言語変数「温度」を言語の用語で考えてみましょう：「コールド」、「マイルド」、「暖かい」、「ホット」。
* 「コールド」 10°C未満の温度で高いメンバーシップ関数がある場合があり、徐々に15°C付近でゼロに減少します。
* 「軽度」 メンバーシップ関数があり、10°C前後に増加し始め、20°C前後でピークに達し、徐々に25°C頃にゼロに減少します。
* 「暖かさ」 20°C前後で増加し始め、30°C前後でピークに達し、35°C頃にゼロに減少するメンバーシップ関数がある場合があります。
* "Hot" 30°Cを超える温度で高いメンバーシップ関数がある場合があります。
アプリケーション：
言語変数は、さまざまな分野で使用されます。
* ファジーロジック制御システム： それらは、自動制御に使用できる方法で人間の専門知識と意思決定を表現するのに役立ちます。
* 自然言語処理： コンピューターは、人間が使用する不正な言語を理解し、処理することを可能にします。
* エキスパートシステム： それらは、特定のドメインの専門家の知識を捕らえて表現するのに役立ちます。
* データ分析： これらは、従来の数値変数では容易に表されない可能性のあるデータの柔軟で直感的な分析を可能にします。
一言で言えば： 言語変数は、人間がどのように考え、コミュニケーションするかよりも類似した方法で、ファジーまたは不正確な情報を表現および処理するための強力なツールです。