Fuzzy语义推理的自学习算法

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对一些复杂的非线性系统的控制,Fuzzy语义推理有其巨大优越性,但由于客观过程的高度复杂,条件语义与结论语义的对应关系很难由人预先较为确切地给定。在实际应用中,这个对应关系最好能由控制系统自我调整或生成。由于多因素推理结果对最终结论影响的权重是随机变化的,在大的复杂系统中,人难以掌握权重的变化规律。本文还给出了解决权重变化规律自产生的一种算法。 Fuzzy semantic reasoning has great advantages for some complicated nonlinear systems. However, due to the high complexity of objective processes, the correspondence between conditional semantics and conclusion semantics can hardly be given in advance by people. In practice, this correspondence is best adjusted or generated by the control system. Because the weight of multifactorial reasoning results on the final conclusion changes randomly, it is difficult for people to grasp the changing rule of weight in a large complex system. This paper also gives an algorithm to solve the self-generated rule of weight variation.
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