基于符合学习和区间型2模糊集的可靠分类

该研究解决了传统机器学习分类器在实际应用中过于自信且不可靠的问题。通过结合符合学习与区间型2模糊集，提出了一种新方法，能够提高分类系统的预测可靠性和输出质量。研究结果表明，该方法相比于常用的贝叶斯方法和模糊规则，显著提升了预测质量及自适应调整能力，对实际应用具有重要影响。