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Tag: #fuzzy-logic5 results

將深度強化學習蒸餾成可解釋模糊規則

提出階層式 TSK 模糊分類器系統，將 DRL 策略蒸餾成可解釋的 IF-THEN 規則。在 Lunar Lander 上達到 81.48% 保真度，超越決策樹 21 個百分點。引入 FRAD、FSC、ASG 指標評估可解釋性。

ArXiv AIResearch•Mar 17#xai#fuzzy-logic#interpretability

機率概念的演變：人類理性的鏡像

本文探討了機率理論的歷史演變及其在塑造現代科學理性中的角色。文章強調了貝氏推論在處理概念模糊性方面的局限，並討論了模糊邏輯與深度學習如何補充傳統的機率模型。

ArXiv AIResearch•Jun 2#epistemology#bayesian-inference#fuzzy-logic

推動用於複雜決策系統的 Mediative Fuzzy Logic

本研究引入了 Mediative Fuzzy Logic 的統一框架，將其基礎從 type-1 擴展至 type-2、type-3 及量子設定。它為處理自動煞車等安全關鍵應用中的衝突證據提供了強大的數學結構。

ArXiv AIResearch•May 25#fuzzy-logic#decision-systems#sensor-fusion

fEDM+：提升倫理AI解釋性與多元驗證框架

fEDM+ 擴展模糊倫理決策框架，新增解釋性與追蹤模組（ETM），將決策連結至道德原則並提供加權貢獻剖析。它引入多元語意驗證，對多個利益相關者參照進行評估以提升穩健性。框架保留Fuzzy Petri Nets的正式可驗證性，用於倫理敏感AI系統的監督。

ArXiv AIResearch•Feb 26#ethical-ai#explainability#fuzzy-logic

從必要性運算子閉包因式分解形式脈絡

這篇 arXiv 論文分析使用可能性理論中必要性運算子的閉包，將形式脈絡分解為獨立子脈絡的方法。探討在布林資料設定下產生此分解的集合對性質。此方法擴展至模糊脈絡，以支援子脈絡的有效運算。

ArXiv AIResearch•Apr 14#formal-contexts#possibility-theory#fuzzy-logic