模糊推理的程序化

在模糊控制过程中,采用ＣＲＩ模糊推理方法,但由于其计算量大,阻碍了模糊控制的应用。在Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａ环境之下,巧妙地运用Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａ语言的特点及处理矩阵自定义运算的能力,将模糊揄程序化．     

基于MATLAB环境下的模糊推理程序化方法

介绍了在MATLAB环境下,实现模糊推理的程序化的方法,解决了由于增加模糊量化论域而产生的复杂计算问题,为模糊控制的研究和应用提供了方便的条件.     

模糊推理的证据理论方法

1.基本证据理论 设θ是变量X的所有可能值的穷举集合,并且θ中的元素是相互排斥的,即在任一时刻X只能且必须取θ中的某一元素为值。满足这种条件的集合θ称为变量X的辨别框。θ的每一个子集A都与一个关于X取值情况的命题相对应,这个命题一般可描述为“X的值在A中”。     

一种基于人工神经网络的模糊推理模型研究

通过分析模糊理论与人工神经网络在知识处理方面的特点，将人工神经网络技术结合到推理系统中，以模糊推理为核心，     

一种集成遗传算法与模糊推理的粗糙集数据分析算法

粗糙集数据分析的主要优点在于它不要求任何关于被处理数据的先验或额外的知识,文章利用其对数据库进行分析计算,自动获取数据库在各个层次上的规则集。在保证量化后的数据库具有最大一致性的前提下,利用遗传算法求取连续属性值的最优量化区间个数及各个区间分点值。同时将量化区间进行模糊化,将清晰规则集转化为模糊规则集,利用模糊推理进行决策以提高鲁棒性。通过对UCI中几个数据库的测试验证了所提出算法的有效性。     

模糊推理的统计敏感性分析

在设计模糊逻辑系统时，如何实现其对输入噪声的鲁棒性是一个首要的问题，相应地如何很好地分析其对输入噪声的鲁棒性（也称敏感性分析）也就成了一个重要问题．使用统计的方法，对常见的模糊推理方法进行了敏感性分析．首先以均值与方差为基础，提出了2个模糊集的ε-统计相等的概念；随后导出了常见的模糊推理方法的统计敏感性，这包括链接模糊推理与多规则模糊推理．与前人相关工作不同的是，更着重于模糊推理的方差分析，这一方法从数理统计的角度来看能更好地揭示模糊推理本质的敏感性．     

模糊推理的函数变换观点

基于函数论的立场 ,指出模糊推理过程是一个函数变换过程 ,模糊规则蕴涵了一个从函数空间到函数空间的映射 ,现存的种种模糊推理方法都是对这种映射的估计 ,进而指出插值和回归的方法都适用于这种估计。系统地提出了用回归的方法处理模糊推理的思想 ,并结合线性回归模型进行了示范 ,证明了基于线性回归模型的模糊推理系统 (FIS)同样是一个万能函数逼近器。     

基于正规三角模糊集相似度量的模糊推理

文章首先定义了正规模糊集相似度量的一般公式,然后给出了正规三角模糊集相似度量计算的简化公式,在正规三角模糊集相似度量的基础上,提出了一种新的模糊推理的方法——基于正规三角模糊集相似度量的模糊推理,并与Mamdani模糊推理方法做了比较。最后给出了模糊推理的仿真实现。     

基于案例模糊的无人机故障诊断系统

无人机是一个结构复杂的机电一体化系统,为了满足故障诊断的需求,以模糊数学理论为基础,并将案例推理融合到模糊推理机中.重点论述如何确定模糊关系矩阵和案例式推理的原理,详细介绍了案例匹配流程,提出了一种新的模糊推理机制,并最终设计实现系统功能,提高了无人机故障诊断效率、准确度、可靠性.     

Fuzzy Non-Homogeneous Markov Systems

In this paper the theory of fuzzy logic and fuzzy reasoning is combined with the theory of Markov systems and the concept of a fuzzy non-homogeneous Markov system is introduced for the first time. This is an effort to deal with the uncertainty introduced in the estimation of the transition probabilities and the input probabilities in Markov systems. The asymptotic behaviour of the fuzzy Markov system and its asymptotic variability is considered and given in closed analytic form. Moreover, the asymptotically attainable structures of the system are estimated also in a closed analytic form under some realistic assumptions. The importance of this result lies in the fact that in most cases the traditional methods for estimating the probabilities can not be used due to lack of data and measurement errors. The introduction of fuzzy logic into Markov systems represents a powerful tool for taking advantage of the symbolic knowledge that the experts of the systems possess.     

家用电饭锅的模糊控制

文中介绍了以模糊理论为基础的电饭锅单片机模糊控制系统，它是把人们用自然语言描述的控制经验变成模糊控制规则，再经模糊推理和决策得到控制量。实践证明，模糊控制电饭锅的烧饭质量优于普通电饭锅，而且节约电能。     

稀疏规则库条件下的模糊推理方法

当模糊规则库是稀疏型时,利用Kóczy线性插值推理方法不能保证推理结论的正规性和凸性,为了解决这一问题,石岩曾提出了插值推理方法的推理条件,当满足这些条件时利用Kóczy线性插值推理方法得到的推理结论也满足正规性和凸性;但是这些条件却限制了模糊推理系统的应用,而且如果多次推理中在同一输入点遇到稀疏情况,必须进行相同的计算才能得到正确的推理结果,这样增加了系统的计算量,降低了系统的速度和效率.因此提出了一种新的稀疏模糊推理方法,不仅能够简单的给出正确的推理结果,还能在相应的位置增加规则,提高规则库的紧密程度.     

一种自适应模糊系统(英)

采用模糊计算与神经计算相结合的方法，本文提出一种自适应模糊系统模型——AFS．AFS采用前向神经网络来实现模糊推理规则，运用模糊一致矩阵方法实现动态自适应以及最大关联隶属原则执行模糊决策．最后通过若干实例以说明AFS的性能．     

规则摄动时模糊蕴涵算子对模糊推理的鲁棒性的影响

列举了模糊规则发生摄动的常见情形,建立了一般性的模糊推理算法对规则摄动的鲁棒性的概念;就多重、链式和多维模糊推理情形,重点研究了一般性的模糊蕴涵算子对几个重要的模糊推理算法的这种鲁棒性的影响,并分别给出了相应的充分必要条件;初步尝试了通过一定的摄动制约来改善这种鲁棒性;同时指出了很多现有的模糊蕴涵算子使得所讨论的这些推理算法拥有好的鲁棒性,此时,即使规则中的隶属度有适度的粗糙或摄动,推理仍是可行的、安全的．文中工作对模糊系统的分析、模糊蕴涵算子的选择以及规则获取过程有一定的指导意义．     

模糊推理算法的数学原理

模糊推理算法在自动控制等领域不断得到成功应用,但其理论基础却是贫弱的.从数学与逻辑的角度对模糊推理算法的基础进行研究分析,提出并证明了3个定理.结果表明在各种模糊推理模式中,前提与结论之间存在一个数学关系(有界实函数),模糊推理的各种算法都是这一函数的不同构造形式.所以,模糊推理的算法其基础是可靠的.     

双枝模糊推理框架

在双枝模糊集基础上,建立了双枝模糊推理框架,它是对单枝模糊推理的合理扩展。从双枝模糊判断句入手,给出双枝模糊推理的基本概念和基本形式,讨论了基于模糊关系的双枝模糊推理和双枝模糊似然推理,以及条件语句的双枝模糊推理模型。这些结果为研究双枝模糊控制奠定了基础。     

区间值加权模糊推理方法

提出了一种新的带权的区间值模糊产生式规则,给出了加权模糊匹配函数和一个区间值排序算法。在此基础上给出了区间值加权模糊推理方法。该方法使规则前件与事实的匹配更符合实际情况,得到的结果更便于实际应用,并且解决了文献犤1,2犦中模糊推理方法存在的不足。