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machine-learning之类似于模糊逻辑的基于规则的人工智能技术

2023年10月23日22pengyingh

模糊逻辑允许用户定义规则并根据规则和隶属函数确定输出。它不需要数据集来学习(我知道它不会学习。有一个称为神经模糊系统的学习版本)。我发现它在我的一些项目中非常有用,因为使用模糊逻辑比使用机器学习算法有更多的控制权。例如,当我希望某些东西根据某些规则工作,但仍然具有一定的不确定性和智能时。

我想知道的是,是否有任何类似的人工智能/机器学习技术,我可以在其中定义一些规则(作为指导),但它也应该具有超越某些 if-else 规则的智能。还有其他类似于模糊逻辑的技术吗?

请您参考如下方法:

是的。

您应该看看例如 https://dtai.cs.kuleuven.be/problog/ Problog 将编程语言序言与概率相结合。 这可以让你制定这样的想法

0.3 :: cancer :- smokes.  
0.2 :: cancer :- drinks. 
0.1 :: cancer. 

您可以链接规则

0.2 :: dead :- cancer 

你甚至可以使用变量,但是,语义变得有点棘手。

巧妙的是,problog 还允许学习概率。

您还可以使用华盛顿大学的炼金术(Pedro Domingos)。它基于一阶逻辑(1)。然而,它使用权重而不是概率,这很难解释。

(1) 作者声称它是完整的 FOL,但是,由于仿函数的缺失/错误处理,这不是真的。