本書(shū)針對(duì)專(zhuān)家知識(shí)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)并存的應(yīng)用問(wèn)題，對(duì)遺傳模糊系統(tǒng)進(jìn)行了研究，旨在改進(jìn)現(xiàn)有的模糊系統(tǒng)和遺傳模糊系統(tǒng)技術(shù)。本書(shū)主要內(nèi)容：結(jié)合作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃中關(guān)鍵點(diǎn)推理問(wèn)題，提出了遺傳模糊系統(tǒng)的技術(shù)框架，在模糊系統(tǒng)構(gòu)造、模糊系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和參數(shù)的進(jìn)化學(xué)習(xí)以及多任務(wù)同步學(xué)習(xí)三個(gè)方面進(jìn)行了深入研究，設(shè)計(jì)并驗(yàn)證了問(wèn)題解決方案；引入多示例學(xué)習(xí)建模作戰(zhàn)意圖識(shí)別問(wèn)題，提出了面向作戰(zhàn)意圖識(shí)別的多示例學(xué)習(xí)算法模型；基于遺傳模糊系統(tǒng)建模得出數(shù)據(jù)集中隱含的專(zhuān)家知識(shí)，在專(zhuān)家知識(shí)與有標(biāo)簽源數(shù)據(jù)集的雙重驅(qū)動(dòng)下，提升了在目標(biāo)數(shù)據(jù)集上無(wú)監(jiān)督遷移學(xué)習(xí)的性能。

本書(shū)主要為人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)的研究生和研究人員提供系統(tǒng)的模糊系統(tǒng)知識(shí)，面向定性和定量相結(jié)合的應(yīng)用場(chǎng)景，為從業(yè)人員提供解決問(wèn)題的模型和方法。