artificial-intelligence - RDBMS中模糊集的去模糊化过程

Question

我有一个存储所有值的表......例如 x1、x2、x3 确定模糊集。使用低、中、高的数学函数为每个成员分配隶属度。

我的规则 1 指出，如果 x1 高且 x2 中等，则输出概率为 z。然后我用 min{x1,x2} 来评估规则。规则 2 规定如果 x2 为高或 x3 为中，则输出为 max{x2,x3}。

现在为了去模糊化，我对规则结果进行聚合以找出 2 个规则的输出。我为每个规则定义了 x1 x2 x3 的所有成员级别（0 到 1）。

如何去模糊化？

Answer 1

好的，首先，您使用的是概率逻辑还是模糊逻辑。虽然相似，但它们并不相同。如果您真的在这里建模概率，那么您需要通过贝叶斯定理将其视为条件概率。

如果这些真的是模糊的真值，那么你需要有一个我们需要知道的集合成员模型。