【摘 要】
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在智能系统的研究与开发中,推理方法的计算复杂性是一个很重要的问题.为了获得良好的推理效果和推理效率,就必须降低推理方法的计算复杂性.为此本文首先给出了一个新的vague
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在智能系统的研究与开发中,推理方法的计算复杂性是一个很重要的问题.为了获得良好的推理效果和推理效率,就必须降低推理方法的计算复杂性.为此本文首先给出了一个新的vague集间的距离定义,然后给出了相似方向的概念及相似方向的判定方法.在此基础上,提出了对vague规则进行聚类,以及基于vague聚类规则的双向近似推理方法,该方法更好地利用了vague集信息的精确性,而且降低了推理的计算复杂性,从而提高了推理的精确性和适用性.并用实例验证了该方法的有效性.这为智能系统中的近似推理提供了一个十分有用的工具.
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