差异与学习:模糊系统与模糊推理

• 作者: GARIBALDI Jonathan M 李小双 陈虹宇
• 来源期刊: 智能科学与技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 近似推理 模糊推理系统 模糊集合 人类推理
• 年，卷（期）: znkxyjsxb_2019,（4）
• 页码范围: 319-326
• 页数: 8页
• 分类号: TP18

摘要

作为一种决策支持系统,模糊系统不仅具有处理不确定性信息的能力,又能够明确表达不确定性知识和推理过程。但现存的一个问题是,对于包括采用模糊方法的系统在内的计算机决策支持系统,目前还未出现能够明确评估系统实际可行性的方法。提出了不可区分性的概念框架,并将其作为评估计算机决策支持系统的关键部分,给出了相关案例研究。案例证明人类专家的评判并非完美,模糊系统能够在技术层面模拟人类的决策,包括人类专家在评判时表现出的差异性。使用模糊方法进行基于知识不确定性的表达与推理是非常必要的,而差异则是学习时不可避免的表现形式,在评估人工智能系统时应接受其不完美的决策。