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在规则条件下对模糊集进行详细评估是准确和可解释的基于规则的系统的关键。 (英语) Zbl 1496.68340号

Atanassov,Krassimir T.(编辑)等人,《模糊逻辑和技术的进展和新发展》。2019年IWIFSGN第十八届直觉模糊集和广义网国际研讨会论文集,2019年10月24日至25日,波兰华沙。查姆:斯普林格。高级智能。系统。计算。1308, 125-135 (2021).
概要:这项工作是关于在决策支持系统的准确性和可解释性之间寻找折衷方案的研究。这些系统中最精确的是高度不可理解性。另一方面,规则系统是可解释的,但其弱点是准确性。如果我们想让工具成为知识工程师和人类专家(或最终用户)之间合作的主题,那么寻找平衡的解决方案是一项必要的任务。这项工作展示了以模糊集作为规则集基本元素的评估为重点的研究结果。模糊集匹配训练数据的评估允许您在规则提取开始时选择最佳组件。这种方法具有很高的测试精度,并保持了令人满意的可解释性。
关于整个系列,请参见[兹比尔1478.03003].

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68层37 人工智能背景下的不确定性推理
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全文: 内政部

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