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Multi-input fuzzy reasoning employing memory network method and global/local reasoning method

机译:采用存储网络方法和全局/局部推理方法的多输入模糊推理

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摘要

In conventional fuzzy reasoning, when the number of input increases, the processing speed (i.e. FLIPS) decreases and the number of fuzzy rules in combination with input labels is thought to increase exponentially. This paper aims to improve these two problems by using the memory network method and global/local reasoning method.
机译:在传统的模糊推理中,当输入数量增加时,处理速度(即,FLIPS)降低,并且模糊规则与输入标签结合的数量被指数级地增加。本文旨在通过使用存储网络方法和全局/局部推理方法来改善这两个问题。

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