什么是模糊专家系统？(fuzzy expert systems?)

模糊专家系统是计算机系统使用的一种问题解决形式，通常用于人工智能的创建。专家系统是一种基于布尔逻辑的决策计算机软件，这意味着系统使用一系列是或否的答案来尝试解决问题。模糊专家系统是在传统专家系统的基础上发展起来的，是基于模糊逻辑而不是布尔逻辑的。顾名思义，模糊逻辑意味着答案不是明确的是或否。它落在中间的某个地方，计算机必须尝试根据答案而不是完全正确的答案来计算答案，但也可能不是完全错误的。...

Sather Tower at the University of California, Berkeley. Fuzzy logic was invented by Dr. Lotfi Zadeh at UC Berkeley in 1965.

被称为“模糊逻辑之父”的Lotfi Zadeh博士在20世纪60年代引入模糊逻辑的概念，同时在伯克利的加利福尼亚大学学习。他在1965年发表了一篇关于模糊集的论文。他不仅解释了模糊集和逻辑的概念，而且还解释了将这种新逻辑融入工程世界的框架。他还创造了“模糊”一词，指的是这种特殊的逻辑风格，而这个名字一直沿用至今。

为了理解模糊专家系统背后的理论，有必要理解布尔逻辑和模糊逻辑的基本概念。虽然两者都依赖于先进的数学算法，但核心概念很简单。两者都使用一系列问题或陈述的答案来制定新的答案。在布尔逻辑中，答案可以是真的，也可以是假的，而在模糊逻辑中，答案可以是真的、部分真的、假的、部分假的，以及介于两者之间的几个值，这取决于程序员输入到程序中的术语。

例如，如果一个专家系统想要使用布尔逻辑做出决策，它最终会回答真或假，也称为是或否。然而，使用模糊逻辑的专家系统可以回答是、否、可能或其他组合。它通过从现有的信息知识库中得出结论来做到这一点。

知识库是模糊专家系统的核心。如果计算机不能给出正确的答案，则假定知识库没有包含足够的信息，而不是假定程序本身是错误的。知识库可能包含一个语句，如“当x=yes和y=no时，z=maybe”。从这个语句中，模糊专家系统可以得出结论，当“x=yes”和“y=yes”时，“z”也必须等于“yes”，或者当“x=no”和“y=yes”时，“z”仍然等于“maybe”。如果这不是程序员想要的答案，这意味着知识库需要更多信息才能得出正确答案。

模糊专家系统根据数学值进行这些计算。“是”、“否”和“可能”都指定了某些值。计算机查看诸如“x=yes和y=no”等语句中术语的值等于多少，并将它们的值相加。然后，它将任何其他相关值相加，并将最终值与“可能”、“是”或“否”等答案相匹配。因此，将“x=否”和“y=是”的数学值相加，会告诉计算机“z”的数学值等于“可能”