动态模糊逻辑关系学习  

Dynamic fuzzy logic relational learning

作　　者：宁春[1] 李凡长[1] 

机构地区：[1]苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006

出　　处：《计算机工程与应用》2011年第29期34-39,共6页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.61033013);东吴学者计划(No.14317360)

摘　　要：提出一种动态模糊逻辑(DFL)关系学习方法,该方法处理了动态模糊谓词和学习不同种类的动态模糊一阶规则的程序。针对不同类型的规则,定义了相关的置信度来考虑算法中的动态模糊谓词。通过实例验证了算法的有效性。A Dynamic Fuzzy Logic（DFL） relational learning method is proposed to deal with dynamic fuzzy predicates and learn the program of various kinds of dynamic fuzzy first-order rules.In the next place, for the dynamic fuzzy predicates in the algorithm,relational guidelines are defined for the algorithm process.In the end,examples are taken to show the validity of the algorithm.

关 键 词：动态模糊逻辑 动态模糊关系学习 动态模糊推理规则 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]