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（投稿截止日期为 2020 年 10 月 31 日） 1. 目的和范围 模糊系统是计算智能领域最重要的进步之一，由于它由人类的推理和决策模型组成，因此在许多数据科学场景中都表现出出色的模糊建模能力。通过基于模糊规则的系统和算法之间的协作，有助于进一步理解人工智能，特别是机器学习的准确性和可解释性，从而获得人类可解释的人工智能模型。目前，基于人工智能的模型的目标不仅是实现最高的准确性，而且还要对其用户和开发人员具有可解释性。从这个意义上说，模糊系统保留了可揭示的可理解性的原始性质并提高了其建模能力，在处理人类可解释的人工智能方面优于其他方法。本期特刊旨在收集一系列关于模糊系统的优秀研究，以期朝着可用人类推理解释的人工智能领域迈进。这将简要介绍人类可解释的人工智能这一新兴领域的最新进展。2. 涵盖的主题可能的主题列表包括但不限于：
面向人类可解释人工智能的模糊系统及其应用特刊
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