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Weighted fuzzy interpolated reasoning based on ranking values of polygonal fuzzy sets and new scale and move transformation techniques

机译：基于多边形模糊集和新规模的排名值的加权模糊插值推理及移动变换技术

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In this paper, we propose a new transformation-based weighted fuzzy interpolative reasoning (FIR) method based on ranking values of polygonal fuzzy sets (PFSs) and the proposed new scale and move transformation techniques. The proposed weighted FIR method gets more reasonable FIR results than the ones of the existing methods, where the weight of each antecedent variable and the weight of each fuzzy rule are generated automatically. Moreover, the proposed new scale and move transformation techniques can deal with FIR using singleton fuzzy sets and PFSs. We also apply the proposed weighted FIR method to predict the diarrheal disease rates in remote villages. The proposed weighted FIR method provides us with a very useful way for weighted FIR in sparse fuzzy rule-based systems. (C) 2017 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：在本文中，我们提出了一种基于多边形模糊集（PFSS）的排名值的新型转型的加权模糊插值推理（FIR）方法和提出的新规模和移动变换技术。 所提出的加权FIR方法比现有方法中的一个更合理的FIR结果，其中每个先前变量的权重和每个模糊规则的权重自动生成。 此外，所提出的新规模和移动转换技术可以使用单身模糊集和PFSS处理FIR。 我们还应用所提出的加权FIL方法来预测偏远村庄的腹泻病率。 所提出的加权FIR方法为我们提供了一种在稀疏模糊规则的系统中的加权FIR非常有用的方式。 （c）2017年Elsevier Inc.保留所有权利。

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