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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1991년도 가을 학술발표논문집 제18권 제2호
발행연도
1990.10
수록면
277 - 280 (4page)

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이공 지능 분야에서의 불확실성은 전문가 시스템을 구현하는데 있어서, 해결해야 될 문제점이다. 불확실성은 크게 모호성과 애매성으로 나뉘어질 수 있다. 애매성은 증후 이론을 통해서 해결되어왔고, 모호성은 퍼지 이론을 통해서 해결되고 있다. 증후 이론을 이용하는 확실성 인자는 규칙의 증후와 가설 내 모호성, 즉, 퍼지성이 존재하지 않을 경우에 있어서의 신뢰도의 변화를 나타내고 있다. 퍼지 이론은 모호성을 해결할 수 있지만 구현하는데 있어서 어려움이 존재한다.
본 논문에서는 Yager의 퍼지 확률을 이용해서 쌍으로 표현되는 새로운 퍼지 확률을 정의하고 있다. 그리고, 이 새로운 퍼지 확률을 기존의 확실성 인자를 구하는 수식에 대입해서 새로운 지지도쌍을 구하고 있다. 마지막으로, 지지도쌍을 추론망에 적용시켜 증후와 가설 내에 퍼지성이 존재할 경우에도 추론망을 통해 추론을 할 수 있음을 보였다. 즉, 퍼지 확률, 확실성 인자, 그리고 추론망 이론들을 접목시켜, 기존의 추론망의 개념을 확장시켰다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 변형된 퍼지 확률의 구현

Ⅲ. 변형된 퍼지 확률을 이용한 지지도쌍과 추론망의 구현

Ⅳ. 결론

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