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这是一种趋势在能见度越来越涉及到使用模糊逻辑与结合神经和遗传算法。更一般地说，模糊逻辑神经和搏桥遗传算法可能会被视为主要所谓软计算的成分。不同于传统的基尺猛、硬计算，困袭用软计算适应现实世界中的不准确性。软计算的指导原则是： 利用的容差不精确，不确定性以及部分的真理，要达致易于区分，可靠性和低成本的解决方案。在将来，软计算可发挥越来越重要的作用，在构思和设计系统的研究(机智商），远高于由 conventionalmethods 设计的系统。

这是一种趋势在能见度越来越涉及到使用模糊逻辑与结合神经和遗传算法。更一般地说，模糊逻辑神经和遗传算法可能会被视为主颂伍要所谓软计算的成分。不同于传统的、硬计算，用软计算适应现实世界中的不准确性。软计算的指导原则是： 利用的容差不精确，不和樱答确定性以及部分的真理，要达致易于区分，可靠性和低成本的解决方唤慧案。在将来，软计算可发挥越来越重要的作用，在构思和设计系统的研究(机智商），远高于由 conventionalmethods 设计的系统。

这一趋势生长在能见度涉及使用模糊逻辑结合神经网络和遗传算法。
更一般地，模糊逻辑，神经网络，遗传算法可以被视为主要的成分是所碰正谓的软计算。笑渗悔
与传统的，硬计算，软计算可准确真实的世界。指导原则是：利用软计算公差，不精确，不确定性，和局部的真理，实现可追踪性，鲁棒性，低成本的解决方案。在未来，软计算可以喊樱发挥
越来越重要的作用的概念和系统设计的目的（机器智商）远高于系统设计采用传统的试验方法。

这一趋势是
　　生长在能见度涉及到使用模糊逻辑结合
　　neurocomputing和遗传算法。更一般地,模糊逻辑,
　　neurocomputing和遗传算法可以被看成是校长
　　选民的可能被称为软计算。不像传统的,
　　很难计算,软计算提供真实世界丛宏的不精确。
　　软计算的指导原则是:利笑郑神用容忍
　　不精确、不碰亏确定性和部分事实

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