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추론에서는 생성 규칙(Production Rule)을 기본으로 하여 새로운 사실을 연역적으로 추론하지만, 불확실한 정보를 처리하기 위한 Bayesion Approach, Dempster-Shaper 이론, 퍼지 이론 등이 제안되었다.
본 논문에서는 전문가 시스템에서 불확실한 정보를 처리하기 위한 방법으로 퍼지 생성 규칙 (Fuzzy Production Rule)을 이용하여 경험적 지식 규칙을 3가지 형태로 분류하고, 언어(Lingustic Variabale)나 사고 표현의 모호함(Fuzziness)을 처리 하기 위해 구간의 개념을 도입한 ITV(Interval Truth Value)에 관하여 정의하였다. 추론에 있어서는 ITV와 규칙 테이블을 이용하여 LTV(Linguistic Truth Value)를 ITV로 변환한 방식으로서 근사 추론을 행하는 방법을 제안 하였다.

목차

요약

1. 서론

2. 불확실성 처리방법.

3. Interval Truth value(ITV)

4. 근사 추론 (Approximate Reasoning)

5. 결론

6. Reference

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017952453