模糊逻辑技术是有效解决复杂的,不明确的问题,特点是环境的不确定性和模糊性的信息。模糊逻辑可以处理不确定和不精确推理的知识和提供了一个强大的框架。模糊逻辑的推理技术类似于人类的推理能力。模糊推理模型相关的广泛的学科领域,如工程、经济学、心理学、社会学、金融和教育。文献中的各种模糊推理方法来处理不确定信息,增加系统设计的效率。这些模糊推理方法主要是基于组成规则,类比和相似性,插值和距离的概念。速度、处理能力和复杂的推理方法是很重要的问题。

不同的系统基于1型模糊集,2型模糊集,Z数字使用各种模糊推理算法来处理不确定信息。有效的模糊推理机制的设计这些系统正在成为非常重要的问题。在此有必要考虑的最新趋势和发展先进的模糊系统,发展高效的推理机制,解决实际问题。

旨在提出中心突出的特殊问题,综合论文的理论和应用模糊推理方法。我们特别感兴趣的文章描述的新结构,算法,提出模糊推理机制的设计基于Z二型模糊系统和系统数据。论文发表在这期将汇集优秀的模糊系统的研究和发展。

潜在的主题包括,但不限于:

• 下的模糊推理的不确定性
• 决策与决策支持系统基于模糊推理方法
• 二型模糊系统和推理技术
• 基于Z数量推理技术
• 混合推理基于模糊集、神经网络、进化算法
• 模糊推理模型的实际应用在工程、经济、金融、社会学、和教育