差异与学习：模糊系统与模糊推理

Abstract

作为一种决策支持系统，模糊系统不仅具有处理不确定性信息的能力，又能够明确表达不确定性知识和推理过程。但现存的一个问题是，对于包括采用模糊方法的系统在内的计算机决策支持系统，目前还未出现能够明确评估系统实际可行性的方法。提出了不可区分性的概念框架，并将其作为评估计算机决策支持系统的关键部分，给出了相关案例研究。案例证明人类专家的评判并非完美，模糊系统能够在技术层面模拟人类的决策，包括人类专家在评判时表现出的差异性。使用模糊方法进行基于知识不确定性的表达与推理是非常必要的，而差异则是学习时不可避免的表现形式，在评估人工智能系统时应接受其不完美的决策。

Keywords

• 人工智能
• 近似推理
• 模糊推理系统
• 模糊集合
• 人类推理