Interpretation of Group Measurements of Validation Data Using Fuzzy Techniques in an Object-Oriented Approach

机译：面向对象方法中使用模糊技术解释验证数据的组度量

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Fuzzy logic is particularly indicated for representing the uncertainty associated with the processes that take place in non-probabilistic systems. It is also useful for the linguistic quantification of sets in which the classification of concepts and events is affected by semantic imprecision. We describe a fuzzy method designed to assist with interpretations of group measurements obtained from validation data for intelligent systems operating in complex domains. The method described was implemented applying an object-oriented paradigm. The suitability of using fuzzy methods and an object-oriented approach are both discussed in the article.

机译：特别指出了模糊逻辑，用于表示与非概率系统中发生的过程相关的不确定性。对于概念和事件的分类受语义不精确影响的集合的语言量化，它也很有用。我们描述了一种模糊方法，旨在帮助解释从在复杂域中运行的智能系统的验证数据中获得的组度量。所描述的方法是采用面向对象的范例实现的。本文讨论了使用模糊方法和面向对象方法的适用性。

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来源
《Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems pt.3; Lecture Notes in Artificial Intelligence; 4253》|2006年|1136-1142|共7页
会议地点 Bournemouth(GB)
作者
Eduardo Mosqueira-Rey; Vicente Moret-Bonillo;
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作者单位

Department of Computer Science, University of A Coruna, A Coruna, 15071, Spain;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类人工智能理论;
关键词
入库时间 2022-08-26 14:01:12

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