【摘 要】
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模糊产生式规则用以描述模糊的或者不确定性的概念，是模糊推理中一种重要的工具。基于模糊产生式规则的模糊推理是一种常见的推理方法。在模糊产生式规则中引入阈值、置信度、
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模糊产生式规则用以描述模糊的或者不确定性的概念，是模糊推理中一种重要的工具。基于模糊产生式规则的模糊推理是一种常见的推理方法。在模糊产生式规则中引入阈值、置信度、局部权和整体权等一些知识表示参数后，对模糊性和不确定性的描述更加准确，并且使得推理结果更加合理。
利用数据集的完整样例和经验知识，可以得到一个模糊规则集（即样例属性之间的相关关系），其中模糊规则的知识参数是数值表示的。在此模糊规则集上进行基于模糊规则矩阵变换的不精确推理方法，可以确定残缺样例的缺少属性值，新得到的完整样例可以参与训练或应用于对样例的综合评判中。研究表明，该不精确推理方法在处理上述的实际问题时是行之有效的，并且在不完全知识推理中也有着广泛的应用。
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