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直觉F推理克服了普通F推理在不确定性信息的描述、推理结果可信性等方面存在的局限性。在介绍普通F推理直觉化扩展的基础上,首先分析了两类推理算法的相互转化问题,指出普通F推理是直觉F推理的一种特例,当直觉指数为0时二者可相互转化。其次,比较了两类算法的还原性,分析表明Zadeh型、Mamdani型、Larsen型直觉F推理算法与其对应的普通F推理算法具有相同的还原性。最后,通过实例研究了直觉F推理算法在推理结果精度、可信性上的优势,从而较普通F推理更适用于智能控制与决策。