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传统的模糊认知图（FCM）仅限于表示单调的或对称的因果关系，不能模拟原因节点间的与或组合关系．针对现有FCM模型的缺陷，提出了混合模糊认知图（HFCM）．HFCM以单前件模糊规则拓展传统的因果模糊测度，增强了FCM的语义信息和模拟能力；使用WOWA或OWA集结算子融合因果推理结果，模拟原因节点间的各种与或关系．与传统FCM相比，HFCM具有更强的认知能力．与基于规则的FCM相比，HFCM规则库的规模及复杂度由几何级降至算术级，解决了组合激增问题，提高了FCM的表示与推理性能．HFCM兼有数值型FCM和语言