【摘 要】
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模糊知识表示及处理是人工智能中的重要研究课题之一，模糊知识的匹配是进行模糊知识推理的关键。通过对传统的各种不同的模糊匹配方法的探讨，提出了一种改进的模糊知识匹配方法
【机 构】
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江苏技术师范学院信息与教育技术中心,云南师范大学计算机科学与信息技术学院
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模糊知识表示及处理是人工智能中的重要研究课题之一，模糊知识的匹配是进行模糊知识推理的关键。通过对传统的各种不同的模糊匹配方法的探讨，提出了一种改进的模糊知识匹配方法——IDM（Inscribed Diameter Matching）法。通过比较分析得出，IDM法能较好地克服传统的模糊匹配方法的一些缺点，并给出了一种融合模型，由此可使模糊推理的效率和准确性得到提高。最后，通过实例验证了IDM方法的可行性和有效性。
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