模糊系统作为一种万能逼近器具有很强的可解释性,已被广泛应用在各个领域。尽管目前模糊系统的理论研究不够成熟,仍然存在诸如规则太多、优化困难、维度诅咒等问题,难以处理高维大数据。尽管深度神经网络取得了突出进展,能很好处理图像和语音等大数据,但其可解释性不好,难以用于安全相关的重要场合。因此,非常有必要研究一种基于模糊系统的可解释性强的人工智能算法。结合深度神经网络和模糊系统两者的优点,研究深度模糊系统及其算法,将有可能解决高维大数据问题。主要对模糊系统的发展历程与研究进展分别进行详细阐述,并根据其现有的问题指出其未来的发展方向,对进一步的研究问题进行展望。
