机构名称：
¥ 1.0
呼吁论文：传统的机器学习模型缺乏处理现实世界不确定性，提供可解释模型的能力，并提供了支持动态环境的强大机制。模糊集，模糊逻辑和模糊系统以其对不确定性建模的能力，增强模型的可解释性的能力而闻名，并提供了一种有效且灵活的方式来表示数据和导航预测模型。因此，机器学习和模糊技术的整合是盛行的，并且在许多领域都取得了巨大的成功。这个特别会议旨在为研究人员提供一个论坛，以分享整合模糊技术和机器学习方法的最新结果。
fuzz-ieee 2025 SS：模糊机器学习
主要关键词
相关文件推荐
