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內容簡介： 本书针对专家知识与训练数据并存的应用问题，对遗传模糊系统进行了研究，旨在改进现有的模糊系统和遗传模糊系统技术。本书主要内容：结合作战任务规划中关键点推理问题，提出了遗传模糊系统的技术框架，在模糊系统构造、模糊系统结构和参数的进化学习以及多任务同步学习三个方面进行了深入研究，设计并验证了问题解决方案；引入多示例学习建模作战意图识别问题，提出了面向作战意图识别的多示例学习算法模型；基于遗传模糊系统建模得出数据集中隐含的专家知识，在专家知识与有标签源数据集的双重驱动下，提升了在目标数据集上无监督迁移学习的性能。 本书主要为人工智能相关专业的研究生和研究人员提供系统的模糊系统知识，面向定性和定量相结合的应用场景，为从业人员提供解决问题的模型和方法。

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