【摘 要】
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模糊推理是将论域上的模糊集看作是一个模糊命题,将对象的隶属度看作是命题的真值,进行的不确定推理;模糊集合的隶属度大都是通过经验或专家给出的,带有一定的主观性。为此,
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模糊推理是将论域上的模糊集看作是一个模糊命题,将对象的隶属度看作是命题的真值,进行的不确定推理;模糊集合的隶属度大都是通过经验或专家给出的,带有一定的主观性。为此,本文将粗糙隶属函数引入逻辑推理,它不需要任何先验信息,因此推理结果更具客观性。最后以实际例子说明了此方法的可行性和合理性。
Fuzzy reasoning considers the fuzzy set on the universe of discourse as a fuzzy proposition, treats the object’s membership degree as the true value of the proposition, and carries out the indefinite reasoning. The membership of the fuzzy set is mostly given by experience or experts , With a certain degree of subjectivity. For this reason, this paper introduces the rough membership function into logical reasoning. It does not need any prior information, so the reasoning result is more objectivity. Finally, the practical example shows the feasibility and rationality of this method.
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