Question

模糊逻辑允许用户定义规则并根据规则和成员函数确定输出。它不需要用于学习的数据集（我知道它没有学习。有一个称为神经模糊系统的学习版本）。我发现它在我的一些项目中非常有用，因为我在使用模糊逻辑时比使用机器学习算法更有控制力。例如，当我想根据某些规则开展工作时，但仍然存在一些不确定性和智慧。

我想知道的是，是否有类似的AI /机器学习技术，我可以在其中定义一些规则（作为指导），但它应该有一些超越一些if-else规则的智能。还有其他类似于模糊逻辑的技术吗？

Answer 1

是的。

你应该看看例如https://dtai.cs.kuleuven.be/problog/ Problog将编程语言prolog与概率相结合。这允许你制定想法

0.3 :: cancer :- smokes. 
0.2 :: cancer :- drinks.
0.1 :: cancer.

您可以链接规则

0.2 :: dead :- cancer

你甚至可以使用变量，但语义变得有点棘手。

巧妙的是，problog还允许形式学习概率。

你也可以使用华盛顿大学（Pedro Domingos）的炼金术。它基于一阶逻辑（1）。但是，它使用权重而不是难以解释的概率。

（1）作者声称它是完整的FOL，然而，由于对仿函数的缺失/错误处理，这是不正确的。