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World File Search System模糊推理
第 5 章 推理和人类的推理能力
5.1 推理的特征 5.1.a 推理的普遍性 5.1.b 什么是推理？ 5.1.c 推理的功能是什么？ 5.1.d 推理的目标是什么 5.2 天生的推理能力：起源和要素 5.2.a 人类的起源 5.2.b 推理能力的两个要素：大脑和推理策略 5.2.b.1 大脑：有意识的推理与无意识的推理 5.2.b.2 大多数推理都是无意识的 5.2.b.3 有意识的推理需要工作记忆 5.2.b.3.a 工作记忆相对较小 5.2.b.3.b 工作记忆中信息的数量和复杂性的限制 5.3 推理策略及其典型部署 5.3.a 什么是一般启发式方法？ 5.3.b 系统 1 5.3.c 系统 2 5.3.d 系统 1 和系统 2 之间的关系 5.4 天生的推理能力、缺陷和偏见：两种推理类型 5.4.a 演绎推理 5.4.b 归纳推理 5.5 天生的归纳能力、缺陷和偏见：归纳推理 5.5.a 示例：代表性启发式 5.6 天生的演绎能力、缺陷和偏见：演绎推理 5.6.a 演绎推理的资源难度 5.6.b 演绎推理中的内容和上下文效应 5.7 上下文相关推理策略 4.7.a 示例：条件推理 4.7.b 示例：概率 作业 5.8 章节摘要 5.9 一些关键术语 5.10 参考书目
模糊，直觉模糊和中性粒子图的能量
对文献的综述深入研究了模糊图，直觉模糊图和中性粒细胞图的能量测量和决策过程之间的复杂相互作用。在图理论中，能量是用于测量结构特性并评估决策模型动力学的关键数量。考虑到涉及决策的上下文中能量测量的理论基础，计算技术和实际应用的理论基础，考虑到模糊，直觉模糊和中性粒细胞图模型所带来的特殊特征。本综述试图为希望使用能量度量的研究人员和从业者提供彻底的理解，以在这些特定图形拓扑结构中综合先前的研究中，以设置这些特定图形拓扑内包含的不确定性。
通过优化的模糊逻辑系统
推理引擎推理引擎是专家系统的关键组成部分，采用逻辑规则来得出信息或基于知识库做出决策。它将fuzzi输入（通过模糊过程获得）映射到规则库，从而为应用电缆规则生成模糊输出。模糊推理引擎遵循一个结构过程，其中包括多个关键步骤。最初，它通过从知识库中识别相关规则并将输入数据与每个规则中指定的条件进行比较来执行规则匹配。一旦确定了相关规则，发动机就会评估每个规则的真实程度，从而确定输入SATIS符合条件的程度。随后，它通过结合其输出以产生连贯的决策或结论来汇总从匹配规则得出的结论。此过程是迭代的，引擎不断应用规则并更新知识库，直到实现解决方案或不适用其他规则为止。此系统ATIC方法使模糊推理引擎可以处理
模糊系统模糊可靠性分析中的对偶犹豫模糊集理论方法
摘要：在本研究中，我们研究了一种具有逆威布尔分布的双重犹豫模糊集理论方法。用于生产系统/设备的数据/信息可能存在不确定性，这是一个非常常见的问题。双重犹豫模糊集 (DHFS) 在降低此类不确定性的有效性方面起着重要作用。DHFS 是一种有用的替代方法，可以处理专家无法提供满意或拒绝的单一选择的情况。DHFS 是犹豫模糊集或直觉模糊集或模糊集的超集。在本研究中，我们提出了一种使用 DHFS 以及逆威布尔分布 (IWD) 的方法。借助 IWD，很容易对各个级别的系统故障率进行建模，这在可靠性案例中很常见。模糊IWD用于获得系统在寿命期间发生故障的模糊可靠性。基于𝛼-cut，引入了一种DHFS方法。DHFS克服了传统方法得到的结果，因为它优于犹豫模糊集理论，因为它包括单个案例的多重分级/选择。通过给出数值示例验证了该方法的优势和重要性。
模糊逻辑在人工智能中的位置
到目前为止，“模糊逻辑”一词通常指一种特定的控制工程方法，该方法利用常识控制规则的数值表示，以便通过插值合成控制律。这种方法与神经网络有许多共同特征。它现在主要关注数值函数的有效编码和近似，目前与知识表示问题的关系越来越少。然而，这是对模糊逻辑的非常狭隘的看法，与人工智能关系不大。扫描模糊集文献，人们意识到模糊逻辑也可能指另外两个与 M 相关的主题：多值逻辑和近似推理。虽然多值逻辑流非常以数学为导向，但 Zadeh 设想的近似推理概念与人工智能研究的主流程序更相关：他在 1979 年写道：“近似推理理论涉及从一组不精确的前提中推导出可能不精确的结论”。在下文中，我们将使用术语“模糊逻辑”来指代任何一种旨在用于推理机制的基于模糊集的方法。