論文の概要: MP and MT properties of fuzzy inference with aggregation function
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01269v2
- Date: Sat, 11 Nov 2023 10:33:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 23:06:42.038063
- Title: MP and MT properties of fuzzy inference with aggregation function
- Title（参考訳）: 凝集関数を持つファジィ推論のMPおよびMT特性
- Authors: Dechao Li and Mengying He
- Abstract要約: fuzzy modus ponens (FMP) とfuzzy modus tollens (FMT) は人工知能において重要な応用である。
本稿では,A-compositional rule of inference(ACRI)法の有効性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As the two basic fuzzy inference models, fuzzy modus ponens (FMP) and fuzzy
modus tollens (FMT) have the important application in artificial intelligence.
In order to solve FMP and FMT problems, Zadeh proposed a compositional rule of
inference (CRI) method. This paper aims mainly to investigate the validity of
A-compositional rule of inference (ACRI) method, as a generalized CRI method
based on aggregation functions, from a logical view and an interpolative view,
respectively. Specifically, the modus ponens (MP) and modus tollens (MT)
properties of ACRI method are discussed in detail. It is shown that the
aggregation functions to implement FMP and FMT problems provide more generality
than the t-norms, uninorms and overlap functions as well-known the laws of
T-conditionality, U-conditionality and O-conditionality, respectively.
Moreover, two examples are also given to illustrate our theoretical results.
Especially, Example 6.2 shows that the output B' in FMP(FMT) problem is close
to B(DC) with our proposed inference method when the fuzzy input and the
antecedent of fuzzy rule are near (the fuzzy input near with the negation of
the seccedent in fuzzy rule).
- Abstract（参考訳）: 2つの基本的なファジィ推論モデルとして、ファジィモーダスポネン(fmp)とファジィモーダストレン(fmt)は人工知能において重要な応用である。
FMPとFMTの問題を解決するために、Zadeh氏は推論の合成規則(CRI)を提案した。
本稿では,A-compositional rule of inference(ACRI)法の有効性を,論理的視点と補間的視点から,集約関数に基づく一般化されたCRI法として検討することを目的とする。
具体的には, acri法のmodus ponens (mp) と modus tollens (mt) 特性について詳細に述べる。
FMP問題とFMT問題を実装する集約関数は、それぞれT-条件性、U-条件性、O-条件性の法則としてよく知られているt-ノルム、ユニノム、重なり関数よりもより一般性を示す。
さらに、理論的結果を説明するための2つの例も提示されている。
特に、例 6.2 は fmp(fmt) 問題における出力 b' が、ファジィの入力とファジィ規則の先行項が近いときに提案する推論法で b(dc) に近いことを示している(ファジィ規則における接点の否定に近いファジィ入力)。
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