基于知识库构建推理规则标准体系

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注解: 提出将逻辑推理与模糊集装置相结合. 当每个解与一组具有已知条件概率的可能结果相关联时，在不确定性条件下基于数字信息选择解。 因此，在专家系统中使用模糊逻辑的主要目的是创建能够模仿人类思维和解释决策方法的计算设备（或软件复合体）。工作的目的是详细描述一种可重复的标准方法，为各种经济主题领域的专家系统输出构建规则，使用通用知识库方案在模糊系统中做出决策，建议使用识别规则结构的过程-确定模糊系统的结构特征，如模糊规则的数量，传入变量的语言术语的数量被分割。 这种识别是使用模糊聚类分析进行的，模糊聚类分析是使用模糊决策树进行的。 给出了基于模糊逻辑的输出方法框图. 本文提出的规则构建方法和模糊推理算法可应用于经济的各个领域。 该工作的新颖性在于用于确定模糊推理规则的系统与收集主题区域中的输入数据的阶段的自动化和集成

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