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能够表示缺省知识的模糊推理方法 被引量:1

A FUZZY REASONING METHOD OF BEING ABLE TO REPRESENT DEFAULT KNOWLEDGE
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摘要 模糊推理是人工智能中的一种不精确推理方法。本文采用基于max—⊙复合运算下的新的复合推理规则,在基于R_b的模糊推理框架中,利用可能性量化语句,提出了一种能够表示缺省知识的模糊推理方法,从而,提高了模糊推理表示和知识处理的能力。 Fuzzy Reasoning is a kind of uncertain reasoning methods in Artificial Intelligence. This paper uses new compositional rules of inference, Which is based on max-compositional operation, using possible quantification sentences in the Fuzzy Reasoning Mme based on Rt,, Presents a Fuzzy Reasoning method Of being able to represent default knowledge, thus, enhances the capability of representing Fuzzy Reasoning and Processing knowledge.
出处 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1991年第1期96-104,共9页 Journal of Hefei University of Technology:Natural Science
关键词 模糊推理 人工智能 缺省知识 Fuzzy set Fuzzy reasoning Conditional proposition Default know- ledge Default reasoning
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