【摘 要】
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以模糊集理论为基础的模糊系统在知识表达上具有两面性,一方面,它在自然语言方式表达着人类的定性知识与经验,另一方面它以数值计算方式充当着函数逼近的工具,在模糊建模中,
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以模糊集理论为基础的模糊系统在知识表达上具有两面性,一方面,它在自然语言方式表达着人类的定性知识与经验,另一方面它以数值计算方式充当着函数逼近的工具,在模糊建模中,这两方面在一定程度上矛盾的,即模型的定性知识表达能力(可理解性要求)和模型对实验数据的拟合准确度(精度要求)是彼此消长的.由于种种原因,当前模糊建模的重点被放在了精度方面,使模糊系统成为又一种"黑箱"系统,违背了模糊集理论的初衷.该文围绕着这种现象和矛盾的原因及解决方法展开研究.
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