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一型模糊集可以建模单个用户的语义概念中的不确定性,即个体内不确定性.一型模糊系统在控制和机器学习中得到了大量成功应用.区间二型模糊集能同时建模个体内不确定性和个体间不确定性,因而在很多应用中显示了比一型模糊系统更好的性能,是近年来的研究热点.本文首先介绍了区间二型模糊集的重要概念和理论研究进展,总结了其在决策和机器学习中的成功应用,然后介绍了区间二型模糊系统的基本操作和理论研究进展,并回顾了其在控制和机器学习中的典型应用.最后,对区间二型模糊集和模糊系统未来的研究方向进行了展望.