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模糊分类是分类学中的一个观点。确定性的分类计数要求将模式明确的划分为某个类别，就像数学中的集合一样，不存在模棱两可。然而大量的事物往往是无法精确描述的，而且有时也不需要那么精确。将模式划分成类别是人类具有抽象化思维的本领，对事物的正确划分要么是由于问题确实能够被精确描述，要么是因为人们能够抓住模糊事物的本质进行概括和归纳。而对于计算机来说，要设计出可以计算的方式去描述事物是极其困难的，因此美国控制论专家Zadeh从集合论中引出模糊子集的概念，诞生了模糊数学，这一数学思想被引入模式识别领域。遥感图像像元所描述的对象由于各种原因往往也具有模糊的特性（比如，混合像元如果从精度的角度出发不应当被划归为...
