Fuzzy következtetési rendszerek esetén a rendszerparaméterek nagy száma és összefüggéseik bonyolultsága a kiértékelés komplexitását eredményezi, ezért különösen valós idejű, illetve adaptív rendszerekben történő alkalmazhatósága korlátozott, miközben a fuzzy megközelítés nyújtotta előnyök, a bizonytalanságok, és a szubjektivitás kezelhetősége, valamint a kvalitatív leírás lehetősége a kiértékelés megbízhatóságát növelnék. A különböző komplexitás-csökkentő eljárások célja az ilyen típusú rendszerek alkalmazhatóságának biztosítása olyan módon, hogy a kiértékelés számítási bonyolultságát csökkentjük, miközben az eredmény pontossága is megfelelő marad.
Kutatási célok:
- a jelenleg ismert redukciós módszerek, algoritmusok megismerése, elemzése, különös tekintettel a kvantitatív komplexitás csökkentésének lehetőségeire
- a meglévő módszerek, algoritmusok továbbfejlesztése, új megoldások kidolgozása
- az új eredmények tesztelése valós idejű környezetben, eredmények összehasonlítása