論文の概要: Modus ponens and modus tollens for the compositional rule of inference with aggregation functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01269v1
• Date: Tue, 3 May 2022 01:55:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-05 00:25:34.274986
• Title: Modus ponens and modus tollens for the compositional rule of inference with aggregation functions
• Title（参考訳）: 集合関数による推論の構成規則に対するモダスポネンスとモダストレン
• Authors: Dechao Li and Qingxue Zeng
• Abstract要約: CRI法において, t-ノルムを任意の集約関数に一般化するA-compositional rule of inference (ACRI)法を示す。 本稿では,ACRI法におけるモダスポネン (MP) とモダストレン (MT) の特性について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.26651200086513094
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The compositional rule of inference (CRI) proposed by Zadeh has been widely applied in artificial intelligence, control, data mining, image processing, decision making and so on. Recently, Li and Zeng [Li, D., Zeng, Q. Approximate reasoning with aggregation functions satisfying GMP rules, Artificial Intelligence Review (2022), https://doi.org/10.1007/s10462-022-10136-1] shown an A-compositional rule of inference (ACRI) method in which generalizes the t-norm to any aggregation function in CRI method and studied its validity using GMP rules. In this paper, we continue to investigate the validity of ACRI method from a logical view and an interpolative view. Specifically, to discuss the modus ponens (MP) and modus tollens (MT) properties of ACRI method based on well-known fuzzy implications with aggregation functions.
• Abstract（参考訳）: zadehによって提案された構成規則(cri)は、人工知能、制御、データマイニング、画像処理、意思決定などに広く適用されている。 近年,LiとZeng [Li, D., Zeng, Q. Approximate reasoning with aggregate function satisfying GMP rules, Artificial Intelligence Review (2022), https://doi.org/10.1007/s10462-022-10136-1] では, t-ノルムをCRI法における任意のアグリゲーション関数に一般化するA-compositional rule of inference (ACRI) 法が示されており,その妥当性をGMPルールを用いて検証している。 本稿では,論理的視点と補間的視点からACRI法の有効性について検討する。 具体的には、アグリゲーション関数によるよく知られたファジィ含意に基づくACRI法のモダスポネン(MP)およびモダストレング(MT)特性について論じる。

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