表示和处理缺省知识的多维模糊推理方法及算法

本文采用 MAX-⊙复合运算 ,在基于模糊关系 Rb的多维模糊推理 Sugeno- Takagi的推理框架中 ,利用可能性量化语句 ,从理论上提出了一种表示和处理缺省知识的多维模糊推理方法 .从而提高模糊推理表示和处理知识的能力 .在此理论基础上 ,依据 J.F.Baldwin真值限定的概念 ,提出了一种表示和处理缺省知识的多维模糊真值推理算法 .

能够表示缺省知识的模糊推理方法

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。

表示和处理缺省知识的模糊推理系统的研究

本文应用ｍａｘ－⊙复合运算下，基于模糊关系Ｒｂ的推理方法，提出能够表示和处理缺省知识的模糊推理方法、算法，并用Ｔｕｒｂｏ－ｐｒｏｌｏｇ语言，设计并实现了表示和处理缺省知识的模糊推理系统。

表示和处理缺省知识的多维模糊推理

本文采用 MAX-⊙复合运算 ,在对基于模糊关系 Rb的多维模糊推理 Sugeno- Takagi方法进行深入分析和研究的基础上 ,利用可能性量化语句 ,从理论上提出了一种表示和处理缺省知识的多维模糊推理方法 .

能够表示缺省知识的模糊推理算法(Ⅰ)

本文在文献[1]提出的理论基础上,利用J.E.Baldwin的真值限定概念,提出了一组在离散隶属函数下的能够表示缺省知识的模糊推理算法。

能够表示缺省知识的模糊推理算法(Ⅱ)

4 真值空间上的交、并运算 1 真值空间上的交运算若V(P)和V(Q)是二个模糊真值限定,可用交运算来组合。由定理1、(7)式和(17)得:

缺省知识与近似推理

基于模糊逻辑的常识表示与推理是人工智能基础研究的一个新领域，它处理常识的不完全性、不确定性，以及例外情形。本文提出一种新的方法，把缺省逻辑的基本思想推广到近似推理理论中，并用缺省ＡＲ－规则来表示缺省知识。