用于主动学习方法的新的S-范数与T-范数算子
人工智能
2011-02-08 v2
摘要
主动学习方法是基于模糊逻辑的用于建模和控制的软计算方法。为模糊集定义的所有算子必须充当模糊S-范数或模糊T-范数。尽管是一种强大的建模方法，但主动学习方法不具备充当S-范数和T-范数的算子，这使其缺乏深刻的分析表达式/形式。本文引入了两个基于形态学的新算子，它们满足以下条件：第一，它们充当模糊S-范数和T-范数。第二，它们满足德摩根定律，因此彼此完美互补。从数学、几何和模糊逻辑三个视角对这些算子进行了研究。
引用
@article{arxiv.1010.4561,
title = {New S-norm and T-norm Operators for Active Learning Method},
author = {Ali Akbar Kiaei and Saeed Bagheri Shouraki and Seyed Hossein Khasteh and Mahmoud Khademi and Ali Reza Ghatreh Samani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1010.4561},
year = {2011}
}
备注
11 pages, 20 figures, under review of SPRINGER (Fuzzy Optimization and Decision Making)