基于扩展距离度量的SISO模糊系统模糊近似推理新方法
人工智能
2020-03-31 v1
摘要
本文提出一种原创的模糊近似推理方法，可为人工智能（AI）与计算智能（CI）的不确定性推理研究开辟新方向。模糊假言推理（FMP）与模糊拒取式（FMT）是各类模糊系统中一般模糊近似推理的两个基本模型。归约性质是近似推理理论中本质且重要的性质之一，并有大量应用。本文在单输入单输出（SISO）模糊系统中，针对维度不同的离散模糊集向量，提出一种基于扩展距离度量（EDM）的近似推理方法。基于EDM的模糊近似推理方法由两部分组成，即FMP-EDM与FMT-EDM。基于距离度量的模糊推理方法（其中前件离散模糊集维度等于后件离散模糊集维度）已在其他论文中解决。本文中维度不同的离散模糊集向量是指SISO模糊系统中前件离散模糊集维度不同于后件离散模糊集维度。即，本文基于EDM。实验结果表明，所提近似推理方法在归约性质上相对清晰有效，且比现有模糊推理方法更符合人类思维。
引用
@article{arxiv.2003.13450,
title = {A Novel Fuzzy Approximate Reasoning Method Based on Extended Distance Measure in SISO Fuzzy System},
author = {I. M. Son and S. I. Kwak and U. J. Han and J. H. Pak and M. Han and J. R. Pyon and U. S. Ryu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.13450},
year = {2020}
}
备注
24 pages, 1 figures