# 模糊逻辑连接的神经网络？

Fuzzy logic is typically used in control theory and engineering applications, but is it connected fundamentally to classification systems?

他们是无关的。

有解释模糊值的概率，但严格来说它们是不同的可能性：模糊值模糊的，而概率反映可能性（看到维基百科条目的模糊逻辑)

While rolling a particular number on a six-side die has a probability of$$1 \超过600$$, a roll can actually only ever have one outcome.

模糊值“很老”可以同时是一个数字的模糊集有不同程度的成员，例如“年轻”的成员与0.001，“青春期” 0.1，“老” 0.4，“古” 0.7。除非它是“模糊化”，它同时包含在所有的集合。

Defuzzyfication是解释一系列模糊操作的结果，并且发现的一组最佳匹配的一种方法，但它不是一个明确定义的过程，例如根据一组概率选择一个随机数（或轧制模）。

I am not sure that the sum of all fuzzy set membership values of any given fuzzy value has to add up to 1.0; whereas this condition has to hold for probabilities.

[编辑：澄清 - 概率不一套;我这里指的是一个随机事件的所有可能结果具有被实现一定的概率。所有可能的事件概率的总和必须是1.0]

One alternative interpretation for your application could be the置信度that the input set is identical to the training set. Which could be a fuzzy value if you wanted to do something else with it, eg by combining it with other fuzzy variables.

• There is no such thing like a “set of probabilities”. A dice has always the chance of 1/6 for a certain side. A chance like “a little bit 1/6” or “very likely 1/6” doesn't make much sense. 曼努埃尔·罗德里格斯 2月19日在'19 10:37
• @ManuelRodriguez I'm not mentioning "sets of probabilities" anywhere. 奥利弗·梅森 2月19日在'19 11:02
• Are the outputs of neural nets explicit probabilities? Could you maybe link me to something that makes clear? Also, intuitively if you trained a neural network on pictures of bald men, somehow it's hard for me to believe that the "baldness" output is actually a probability of being bald. (Relative frequency makes some sense though) Steven Sagona 2月19日在'19 23:43
• 这不是一个概率，它的权重分值。基本上，把一些特征值，论文被组合，加权，并通过激活函数过滤，然后在输出节点出来。因此，他们既不是概率也不模糊值。 奥利弗·梅森 Feb 20 '19 at 9:29
• 好了，但现在我有点失去了为你的论点是什么。你说，模糊逻辑心不是连接到神经网络。但是，你的理由是，这是因为模糊逻辑是不一样的概率。但是，你给任何理由，为什么或如何概率连接到神经网络。所以首先谈论的概率是什么你的观点？ Steven Sagona Feb 20 '19 at 21:17