基于规则的AI技术与模糊逻辑类似?

时间:2017-05-24 06:34:45

标签: machine-learning artificial-intelligence fuzzy-logic

模糊逻辑允许用户定义规则并根据规则和成员函数确定输出。它不需要用于学习的数据集(我知道它没有学习。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,因为我在使用模糊逻辑时比使用机器学习算法更有控制力。例如,当我想根据某些规则开展工作时,但仍然存在一些不确定性和智慧。

我想知道的是,是否有类似的AI /机器学习技术,我可以在其中定义一些规则(作为指导),但它应该有一些超越一些if-else规则的智能。还有其他类似于模糊逻辑的技术吗?

1 个答案:

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是的。

你应该看看例如https://dtai.cs.kuleuven.be/problog/ Problog将编程语言prolog与概率相结合。 这允许你制定想法

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,但语义变得有点棘手。

巧妙的是,problog还允许形式学习概率。

你也可以使用华盛顿大学(Pedro Domingos)的炼金术。它基于一阶逻辑(1)。但是,它使用权重而不是难以解释的概率。

(1)作者声称它是完整的FOL,然而,由于对仿函数的缺失/错误处理,这是不正确的。