1) both-branch fuzzy approximate reasoning
双枝模糊似然推理
1.
Proceeding with both-branch fuzzy judgment sentences,the paper provides the fundamental concept and characteristics of both-branch fuzzy inference,discusses both-branch fuzzy inference based on fuzzy relation and both-branch fuzzy approximate reasoning,and both branch reasoning method for multi-condition sentences.
从双枝模糊判断句入手,给出双枝模糊推理的基本概念和基本形式,讨论了基于模糊关系的双枝模糊推理和双枝模糊似然推理,以及条件语句的双枝模糊推理模型。
2) both-branch fuzzy inference
双枝模糊推理
1.
On the basis of both-branch fuzzy sets,the paper builds up the study frame of both-branch fuzzy inference,which is reasonable extension for single-branch fuzzy inference.
在双枝模糊集基础上,建立了双枝模糊推理框架,它是对单枝模糊推理的合理扩展。
3) fuzzy approximate reasoning
模糊近似推理
4) fuzzy similarity reasoning
模糊相似推理
5) Model of the likelihood inference
似然推理模型
6) plausible inference
似然推理
1.
In this paper, the knowledge representation based on the fuzzy set theory is investigated, and a new plausible inference algorithm PMLIFS-I is presented.
该文探究了基于模糊集理论的知识表示法,提出了似然推理新算法PMLIFS-I。
补充资料：模糊推理
从不精确的前提集合中得出可能的不精确结论的推理过程，又称近似推理。在人的思维中，推理过程常常是近似的。例如，人们根据条件语句（假言）"若西红柿是红的"，则西红柿是熟的"和前提（直言）"西红柿非常红"，立即可得出结论"西红柿非常熟"。这种不精确的推理不可能用经典的二值逻辑或多值逻辑来完成。L.A.扎德于1975年首先提出模糊推理的合成规则和把条件语句"若x为A，则y为B"转换为模糊关系的规则。此后J.F.鲍德温和R.R.耶格尔等人又各自采用带有模糊真值的模糊逻辑而提出了不同于扎德的方法。
设峎是论域U上的模糊子集,和哫是论域V上的模糊子集(见模糊集),则模糊条件语句可叙述为:"如峎则否则哫 "=(峎×)+(峎×哫 )，式中＋表示模糊关系峎×和峎×哫求并,峎×的隶属函数为?谋硎救∑渥笥蚁钪械淖钚≈怠Ｍ评淼暮铣晒嬖蚩尚鹗鑫喝?垾是从U到V 的模糊关系，且峎是U 的一个模糊子集,则由峎 和垾 所推得的模糊子集为哫＝峎 ⋅垾，式中⋅表示合成运算。在U和V为有限集的情况下，哫的隶属函数为表示对i取最大值,vj，ui分别为V，U 的元素。模糊推理的合成规则是假言直言推理的近似推广。
设峎是论域U上的模糊子集,和哫是论域V上的模糊子集(见模糊集),则模糊条件语句可叙述为:"如峎则否则哫 "=(峎×)+(峎×哫 )，式中＋表示模糊关系峎×和峎×哫求并,峎×的隶属函数为?谋硎救∑渥笥蚁钪械淖钚≈怠Ｍ评淼暮铣晒嬖蚩尚鹗鑫喝?垾是从U到V 的模糊关系，且峎是U 的一个模糊子集,则由峎 和垾 所推得的模糊子集为哫＝峎 ⋅垾，式中⋅表示合成运算。在U和V为有限集的情况下，哫的隶属函数为表示对i取最大值,vj，ui分别为V，U 的元素。模糊推理的合成规则是假言直言推理的近似推广。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条