This paper is organized as follows.

This paper is organized as follows. In Section II, we explain
two heuristic methods for rule weight specification in [2], [10]
using the terminology in data mining: confidence and support
[11]. We also propose different heuristic methods in Section II.
Characteristic features of each method are visually demonstrated
through computer simulations on artificial numerical
examples in Section III. In our computer simulations, we
also compare fuzzy rules of the form in (1) with those in (2).
Moreover, we compare two fuzzy reasoning methods with each
other in Section III: A single winner method and a weighted
vote method. In Section IV, we examine the classification
performance of fuzzy rule-based systems designed by each
heuristic method through computer simulations on real-world
pattern classification problems. Finally, Section V concludes
this paper.

Kết quả (Việt) 1:

Giấy này được tổ chức như sau. Trong phần II, chúng tôi giải thíchhai phương pháp heuristic cho quy tắc giảm cân đặc điểm kỹ thuật [2], [10]sử dụng các thuật ngữ trong khai thác dữ liệu: sự tự tin và hỗ trợ[11]. chúng tôi cũng đề xuất phương pháp heuristic khác nhau trong phần II.Các tính năng đặc trưng của từng phương pháp trực quan được thể hiệnthông qua các máy tính mô phỏng trên nhân tạo sốVí dụ trong phần III. Trong mô phỏng máy tính của chúng tôi, chúng tôicũng Hãy so sánh các quy tắc mờ trong các hình thức (1) với những người ở (2).Hơn nữa, chúng tôi so sánh hai phương pháp lý luận mờ với nhaukhác trong phần III: một phương pháp duy nhất chiến thắng và một trọngbình chọn phương pháp. Trong phần IV, chúng tôi kiểm tra việc phân loạihiệu suất của mờ quy tắc dựa trên hệ thống được thiết kế bởi mỗiCác phương pháp heuristic thông qua mô phỏng máy tính trên thế giới thựcMô hình phân loại vấn đề. Cuối cùng, kết thúc phần Vbài báo này.

Kết quả (Việt) 2:

Bài viết này được tổ chức như sau. Trong Phần II, chúng tôi giải thích
hai phương pháp heuristic cho đặc điểm kỹ thuật trọng lượng quy tắc trong [2], [10]
sử dụng các thuật ngữ trong khai thác dữ liệu: sự tự tin và sự ủng hộ
[11]. Chúng tôi cũng đề xuất các phương pháp dựa trên kinh nghiệm khác nhau trong Phần II.
Các tính năng đặc trưng của từng phương pháp được thể hiện trực quan
qua các mô phỏng máy tính về số nhân tạo
ví dụ trong mục III. Trong mô phỏng máy tính của chúng tôi, chúng tôi
cũng so sánh quy tắc mờ về hình thức (1) với những người ở (2).
Hơn nữa, chúng tôi so sánh hai phương pháp suy luận mờ với mỗi
khác tại mục III: Một phương pháp chiến thắng duy nhất và một trọng
phương pháp bỏ phiếu. Trong phần IV, chúng tôi kiểm tra phân loại
hiệu suất của các hệ thống dựa trên luật lệ mờ được thiết kế theo từng
phương pháp phỏng đoán qua các mô phỏng máy tính trên thế giới thực
vấn đề mô hình phân loại. Cuối cùng, mục V kết luận
bài báo này.