【摘 要】
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鉴于综合模糊系统应用中产生的大量复杂运算降低了系统处理的效率,文章一方面优化Zadeh模糊集,以改进模糊系统的性能;另一方面融合中介否定、矛盾否定和对立否定哲学逻辑的知
【机 构】
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首都经济贸易大学信息学院,南京财经大学国家级重点实验中心,对外经济贸易大学国际经济研究院,波士顿克罗诺斯研究所
【基金项目】
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北京市自然科学基金资助项目(9182002),北京市社会科学基金重点项目(18GLA003),全国青年教师教育教学研究课题重点资助课题(2018QNJ001),江苏省现代教育技术研究课题(2017-R-59458).
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鉴于综合模糊系统应用中产生的大量复杂运算降低了系统处理的效率,文章一方面优化Zadeh模糊集,以改进模糊系统的性能;另一方面融合中介否定、矛盾否定和对立否定哲学逻辑的知识,以升级模糊判别系统。在证实上述3种否定的基本特征与逻辑关系后,提出了 PLF.Sets泛逻辑性模糊集。将统一选取的实验教学质量评价数据分别输入到PLF.Sets和综合模糊评价模型中运行,最终得到多组不同的仿真数值结果。通过对比分析相应的结果可知,PLF.Sets的实际应用效果存在以下属性:(1)在处理复杂问题时能化繁为简,更具高效性;(
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