FuzzyJ Toolkit中模糊推理机制的改进

• 作者: 吴沁奕 陈英
• 来源期刊: 北京理工大学学报(英文版)
• 学科: 数学
• 关键词: FuzzyJ Toolkit γ算子 非模糊化 全局数据贡献
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 页码范围: 414-417
• 页数: 4页
• 分类号: H087|O231
• 字数: 1717字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-0579.2002.04.018

摘要

运用聚合运算符γ算子和一个全新的方法处理模糊推理中的全局数据贡献,可以有效地解决模糊专家系统外壳FuzzyJ Toolkit在推理过程中出现的信息丢失和运行效率降低问题.实例分析表明,这种方法可以克服系统采用的max,min操作符所固有的不精确性,有效地提高信息的准确性和系统的性能,从而增强了系统的可用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈英	北京理工大学计算机科学与工程系	41	319	11.0	17.0
2	吴沁奕	北京理工大学计算机科学与工程系	2	0	0.0	0.0