method：基於模糊置信庫的啟發式專家系統eg.假設
原始值假定值
1（h,1 ） or h=1
0.5（m,1）or m=0.5
0（l,1） or l=0
輸入轉化
0.98
0.60.2
子規則庫1的推理
其他子規則庫的推理如上通過cri、rimer、rimer+brb的比較發現，rimer+brb產生的結果更加貼近於專家的判斷
1.啟用權重在推理中起到很大作用，最終的結果與具有較高啟用權重規則的評價結果相近。當啟用權重固定時，規則權重和置信度會影響最終的輸出。
2.若啟用權重為0，則該條規則的前提屬性權重、規則權重和置信度對最終的評價結果沒有影響。
3.rimer具有處理不完整資訊的能力，當輸入資訊不完整時，推理得到的不完整分布式評價結果依然可靠。
「ids的執行得到的分布式評價結果」這一部分不太理解，網上相關資訊少之又少，請各位大神指點一二。
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