【摘 要】
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针对在基于合成推理规则(CRI)的近似推理研究中,模糊蕴涵算子的选择这一核心问题,对采用t-范数与t-余范数以及否定算子所构造的模糊蕴涵算子进行归纳,分为五类(t,S,R,QL和D蕴
【机 构】
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华中科技大学计算机科学与技术学院,
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针对在基于合成推理规则(CRI)的近似推理研究中,模糊蕴涵算子的选择这一核心问题,对采用t-范数与t-余范数以及否定算子所构造的模糊蕴涵算子进行归纳,分为五类(t,S,R,QL和D蕴涵),为构造新的算子提供了强有力的依据;采用绝大多数模糊规则芯片中使用的CRI方法,依据广义取式推理与广义拒式推理中的12条模糊推理准则对分类后的模糊蕴涵算子进行实际的逻辑推演,通过对逻辑推演中实例数据和推演结果的分析,给出选择模糊蕴涵算子的参考依据.
Aiming at the core problem of the selection of fuzzy implication operator in approximate reasoning based on synthetic inference rules (CRI), the fuzzy implication operator constructed by t-norm and t-residual norms and negation operators Are divided into five categories (t, S, R, QL and D implication), which provide a strong basis for the construction of new operators. Using the CRI method used in most fuzzy rules chips, according to generalized reasoning And 12 fuzzy reasoning criteria in generalized reasoning of refusal are used to make the actual logical deduction of the classified fuzzy implication operator. The reference of selecting fuzzy implication operator is given by analyzing the example data and the deducing result in logic deduction.
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