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Atrendthatisgrowinginvisibilityrelatestotheuseoffuzzylogicincombinationwithneurocompu...
A trend that is
growing in visibility relates to the use of fuzzy logic in combination with
neurocomputing and genetic algorithms. More generally, fuzzy logic,
neurocomputing, and genetic algorithms may be viewed as the principal
constituents of what might be called soft computing. Unlike the traditional,
hard computing, soft computing accommodates the imprecision of the real world.
The guiding principle of soft computing is: Exploit the tolerance for
imprecision, uncertainty, and partial truth to achieve tractability,
robustness, and low solution cost. In the future, soft computing could play an
increasingly important role in the conception and design of systems whose MIQ
(Machine IQ) is much higher than that of systems designed by conventionalmethods. 展开
growing in visibility relates to the use of fuzzy logic in combination with
neurocomputing and genetic algorithms. More generally, fuzzy logic,
neurocomputing, and genetic algorithms may be viewed as the principal
constituents of what might be called soft computing. Unlike the traditional,
hard computing, soft computing accommodates the imprecision of the real world.
The guiding principle of soft computing is: Exploit the tolerance for
imprecision, uncertainty, and partial truth to achieve tractability,
robustness, and low solution cost. In the future, soft computing could play an
increasingly important role in the conception and design of systems whose MIQ
(Machine IQ) is much higher than that of systems designed by conventionalmethods. 展开
6个回答
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这是一种趋势在能见度越来越涉及到使用模糊逻辑与结合神经和遗传算法。更一般地说,模糊逻辑神经和遗传算法可能会被视为主要所谓软计算的成分。不同于传统的、硬计算,用软计算适应现实世界中的不准确性。软计算的指导原则是: 利用的容差不精确,不确定性以及部分的真理,要达致易于区分,可靠性和低成本的解决方案。在将来,软计算可发挥越来越重要的作用,在构思和设计系统的研究(机智商),远高于由 conventionalmethods 设计的系统。
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这是一种趋势在能见度越来越涉及到使用模糊逻辑与结合神经和遗传算法。更一般地说,模糊逻辑神经和遗传算法可能会被视为主要所谓软计算的成分。不同于传统的、硬计算,用软计算适应现实世界中的不准确性。软计算的指导原则是: 利用的容差不精确,不确定性以及部分的真理,要达致易于区分,可靠性和低成本的解决方案。在将来,软计算可发挥越来越重要的作用,在构思和设计系统的研究(机智商),远高于由 conventionalmethods 设计的系统。
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这一趋势生长在能见度涉及使用模糊逻辑结合神经网络和遗传算法。
更一般地,模糊逻辑,神经网络,遗传算法可以被视为主要的成分是所谓的软计算。
与传统的,硬计算,软计算可准确真实的世界。指导原则是:利用软计算公差,不精确,不确定性,和局部的真理,实现可追踪性,鲁棒性,低成本的解决方案。在未来,软计算可以发挥
越来越重要的作用的概念和系统设计的目的(机器智商)远高于系统设计采用传统的试验方法。
更一般地,模糊逻辑,神经网络,遗传算法可以被视为主要的成分是所谓的软计算。
与传统的,硬计算,软计算可准确真实的世界。指导原则是:利用软计算公差,不精确,不确定性,和局部的真理,实现可追踪性,鲁棒性,低成本的解决方案。在未来,软计算可以发挥
越来越重要的作用的概念和系统设计的目的(机器智商)远高于系统设计采用传统的试验方法。
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这一趋势是
生长在能见度涉及到使用模糊逻辑结合
neurocomputing和遗传算法。更一般地,模糊逻辑,
neurocomputing和遗传算法可以被看成是校长
选民的可能被称为软计算。不像传统的,
很难计算,软计算提供真实世界的不精确。
软计算的指导原则是:利用容忍
不精确、不确定性和部分事实
生长在能见度涉及到使用模糊逻辑结合
neurocomputing和遗传算法。更一般地,模糊逻辑,
neurocomputing和遗传算法可以被看成是校长
选民的可能被称为软计算。不像传统的,
很难计算,软计算提供真实世界的不精确。
软计算的指导原则是:利用容忍
不精确、不确定性和部分事实
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文章在哪里啊
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