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差异与学习：模糊系统与模糊推理

论文摘要

作为一种决策支持系统,模糊系统不仅具有处理不确定性信息的能力,又能够明确表达不确定性知识和推理过程。但现存的一个问题是,对于包括采用模糊方法的系统在内的计算机决策支持系统,目前还未出现能够明确评估系统实际可行性的方法。提出了不可区分性的概念框架,并将其作为评估计算机决策支持系统的关键部分,给出了相关案例研究。案例证明人类专家的评判并非完美,模糊系统能够在技术层面模拟人类的决策,包括人类专家在评判时表现出的差异性。使用模糊方法进行基于知识不确定性的表达与推理是非常必要的,而差异则是学习时不可避免的表现形式,在评估人工智能系统时应接受其不完美的决策。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 评估人工智能
  •   2.1 图灵测试
  •   2.2 评估决策支持系统
  • 3 人类推理中的差异
  • 4 建模与度量变化
  •   4.1 非平稳模糊集合
  •   4.2 对脐酸碱评价中的差异建模
  •   4.3 差异对性能的影响
  • 5 差异与学习
  • 6 结束语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: GARIBALDI Jonathan M,陈虹宇,李小双

    关键词: 人工智能,近似推理,模糊推理系统,模糊集合,人类推理

    来源: 智能科学与技术学报 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 社会科学Ⅱ辑,信息科技

    专业: 自动化技术

    单位: 诺丁汉大学计算机科学学院,中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室

    分类号: TP18

    页码: 319-326

    总页数: 8

    文件大小: 614K

    下载量: 109

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/009be5876e9bf597475bb9aa.html