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人工智能7章115-資料下載頁

2025-02-19 12:29本頁面
  

【正文】 )()()(1)()(* vuuvu BAABA ????? ????? ? ? ??? ?????? VU BA vuvuBUVAR ),/()]()([ ???????????? 1)(,1)( ,01)(,1)( ,1)()(vuvuvuBABABA ????? 各種模糊關系的性能分析 模糊推理時所依據(jù)的一些基本原則 I. 知識: If x is A then y is B 證據(jù): x is A 結論: y is B 各種模糊關系的性能分析 模糊推理時所依據(jù)的一些基本原則 II. 知識: If x is A then y is B 證據(jù): x is very A 結論: y is very B 或 y is B 各種模糊關系的性能分析 模糊推理時所依據(jù)的一些基本原則 III. 知識: If x is A then y is B 證據(jù): x is more or less A 結論: y is more or less B 或 y is B 各種模糊關系的性能分析 模糊推理時所依據(jù)的一些基本原則 IV. 知識: If x is A then y is B 證據(jù): x is not A 結論: y is unknown 或 y is not B 各種模糊關系的性能分析 模糊推理時所依據(jù)的一些基本原則 V. 知識: If x is A then y is B 證據(jù): y is not B 結論: x is not A 各種模糊關系的性能分析 模糊推理時所依據(jù)的一些基本原則 VI. 知識: If x is A then y is B 證據(jù): y is not very B 結論: x is not very A 各種模糊關系的性能分析 模糊推理時所依據(jù)的一些基本原則 VII. 知識: If x is A then y is B 證據(jù): y is not more or less B 結論: x is not more or less A 各種模糊關系的性能分析 模糊推理時所依據(jù)的一些基本原則 VIII. 知識: If x is A then y is B 證據(jù): y is B 結論: x is unknown 或 x is A 各種模糊關系性能的分析 對模糊假言推理, 的性能較好, 次之, 與 較差。 對模糊拒取式, 的性能比較好, 次之, 與 最差。 綜合之, 性能比較好, 次之,其它性能較差。 ssgsggsggs RRRRRR ,,cR mRaR sss R,sgRmRgg sssgs RRR , cgsggg RRRR , 模糊三段論推理 模糊三段論的推理中,應有 模糊關系的構造方法,有些滿足三段論,有的不滿足。 ),(),(),( CARCBRBAR ??模糊關系 模糊三段論 ? ? ? ? ? ? ? ? ?RRRRRRRRRRRR bssgsggsggscam * 多維模糊推理 多維模糊推理是指前提條件是復合條件的模糊推理 知識: If is and is and…and is then y is B 證據(jù): is and is and…and is 結論: y is 1A?1x 2x nx2A? nA?1A1x 2x nx2AnAB? 多維模糊推理 Zadeh方法 ( 1)、求出 , , …, 的笛卡爾乘積,并記為 A, ( 2)、用前面討論的任何一種構造模糊關系的方法構造出 A與 B之間的模糊關系,記為 1A2nA????????????nnUUUnnAAAnuuuuuuAAAA????2121),/()()()( 212121???),( 21 BAAAR n? 多維模糊推理 ( 3)、求出證據(jù)中 的笛卡爾積,記為 。 ( 3)、由 與 的合成求出 , 即 nAAA ??? , 21 ?A?? ),( 21 BAAAR n?B? ),()(),( 212121 BAAARAAABAAARAB nnn ????? ?????????? 多維模糊推理 Tsukamoto方法 首先對復合條件中的每一個簡單條件按簡單模糊推理求出相應的 ,即 然后再對各 取交得到 iB? niBARAB iii ,2,1 ),( ?? ????iB?B? nBBB ????? ???? 21 多維模糊推理 Sugeno方法 通過遞推計算求出 , ………… B? ),( 111 BARA ???? ),( 1222 BARA ???? ? ),( 1??????? nnnn BARABB ? 帶有可信度因子的模糊推理 既有模糊不確定性,又有隨機不確定性。 知識: If x is A then y is B CF1 證據(jù): x is CF2 結論: y is CF 其中的可信度因子可以是 [0,1]上確定的數(shù),也可以是模糊數(shù)或模糊語言值。 A?B? 帶有可信度因子的模糊推理 模糊推理使用前面介紹的方法 可信度的計算 ?當 時, ?( 1) ; ?( 2) ; ?( 3) ; ?模糊數(shù)與模糊語言值的計算可通過隸屬函數(shù)定義。確定數(shù)與模糊數(shù)或模糊語言值之間的運算可先把確定數(shù)化為模糊數(shù)后進行。例如確定數(shù) 1可表示為模糊集 {1/1}。 AA ?? 21 CFCFCF ?? },min{ 21 CFCF? }1,0max{ 21 ??? CFCF 帶有可信度因子的模糊推理 可信度的計算 ?當 時, 設用 表示 的匹配度,則結論的可信度因子可用如下公式之一計算: ?( 1) ; ?( 2) ; ?( 3) ; ?( 4) ; AA ?? 21m a tch ), CFCFAACF ???? (? },min{),(21m a tch CFCFA ??? ? }1,0max {),( 21m a tch ????? CFCFAA?),(m a tch AA ?? AA ? 與 },),mi n{21m a tch CFCFAACF ?? (? 作業(yè) 1. P170, 7,8 2. 設有如下推理規(guī)則: R1: If E1 and E2 then A={a} (CF={}) R2: If E2 and (E3 or E4) then B={b1,b2} (CF={,}) R3: If A then H={h1,h2,h3} (CF={,}) R4: If B then H={h1,h2,h3} (CF={,}) 且已知初始證據(jù)的的確定性分別為: CER(E1)=, CER(E2)=,CER(E3)=, CER(E4)=. 假設 |D|=10, 求 CER(H)=? 作業(yè) 3。 P171, 9題(用 Rm,Rc,Ra,Rs推理 ) 作業(yè) 4。設論域 U=V={1,2,3,4,5,6},且有如下模糊規(guī)則:If x is A then y is B。 設已知事實為: x is 。 其中 A, B, 的模糊集分別為: A=1/1+++ B=+++1/6 =+++請分別用 求出模糊結論,并對這些方法進行性能比較。 A?A?A? ?RRRRRRRRRR bssgsggsggsc ,,, * 演講完畢,謝謝觀看!
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