论文摘要
知识推理是实现机器思维的关键环节之一,而知识及信息的不确定性大多是由模糊性引起的,这就使得对模糊推理的研究显得格外重要。产生式规则是应用最多的一种知识表示模式,许多成功的专家系统都是用它来表示知识的。所以基于模糊产生式规则的推理研究成为人工智能中的研究热点。当使用模糊产生式规则进行近似推理时,有相同结论的规则之间存在着交互作用。为了能更好地处理这种交互作用,本文使用非可加非负集函数来代替有相同结论规则之间的全局权重,通过使用Sugeno模糊积分对每一类规则集的分类结果进行信息融合,并且建立了相应的数学模型,以便从数据中获得集函数。通过模拟实验证明,用以上方法来处理模糊产生式规则之间的交互作用,可以有效地提高分类精度并提高机器的推理能力。
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