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区间二型模糊集和模糊系统:综述与展望

         

摘要

一型模糊集可以建模单个用户的语义概念中的不确定性,即个体内不确定性.一型模糊系统在控制和机器学习中得到了大量成功应用.区间二型模糊集能同时建模个体内不确定性和个体间不确定性,因而在很多应用中显示了比一型模糊系统更好的性能,是近年来的研究热点.本文首先介绍了区间二型模糊集的重要概念和理论研究进展,总结了其在决策和机器学习中的成功应用,然后介绍了区间二型模糊系统的基本操作和理论研究进展,并回顾了其在控制和机器学习中的典型应用.最后,对区间二型模糊集和模糊系统未来的研究方向进行了展望.

著录项

  • 来源
    《自动化学报》 |2020年第8期|1539-1556|共18页
  • 作者单位

    华中科技大学人工智能与自动化学院图像信息处理与智能控制教育部重点实验室 武汉 430074;

    华中科技大学人工智能与自动化学院图像信息处理与智能控制教育部重点实验室 武汉 430074;

    长沙理工大学电气与信息工程学院 长沙410114;

    中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    区间二型模糊集; 区间二型模糊系统; 模糊控制; 感知计算;

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