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储物柜系统寻找出路

发布时间:2018-05-04点击量:

  
近年来,储物柜系统一些基于神经网络技术的方法已被用于在数值数据中寻找模糊规则。自适应或神经-模糊系统能够发现新的模糊规则,或者基于提供的数据来调整已有的规则。换言之,即是输数据-输出规则,或者输入经验-输出规律。那么知识工程将向什么方向发展呢?专家系统、神经系统和模糊系统目前已经成熟,并被广泛应用于多个领域处理不同问题,主要在工程、医药、金融、商业和管理等领域。各个技术在处理人类知识的不确定性和模糊性上都各有方法,在知识工程领域都占有一席之地。这3个技术之间不再竞争,而是互相配合。在专家系统中融入模糊逻辑和神经计十算,能够提高基于知识系统的自适应性、鲁棒性、容错能力和运算速度。此外,储物柜系统利用文字进行计算使得系统更加“人性化”。在构造智能系统时,使用现有理论而非提出新理论已成为惯例。应用目标也不再限于简单的小问题,而是实在的现实问题。