加权模糊逻辑

文中提出了一种加权模糊逻辑推理模型，该模型描述了不确定性问题求争领域中的比较普遍存在的“加权逻辑与”“加权逻辑或”和“加权逻辑综合”等模糊逻辑关系，该推理模型在国家“八六三”高技术项目“吉林省玉米生产智能化信息技术示范工程”中进行了应用。文中同间指出对３种加权模糊之间的关系，与３种加权模糊逻辑运算的相关的真值计算方法，以及３种真值计算方法之间的关系等作应进一步研究。     

模糊逻辑的研究

推理的不确定性在人工智能研究中占有十分重要的地位,模糊逻辑是不确定性推理的基础,文章首先指出作者常用的“累加型”加权模糊逻辑的缺点,并在此基础上,给出了“最大一平均”加权模糊逻辑的模型。     

加权模糊推理网络及在管道损伤诊断中的应用*

针对油气管道运营维护中的管道腐蚀损伤检测问题,提出了一种加权模糊推理网络的诊断模型。模型将神经网络与模糊逻辑进行融合,可以实现部分证据的自下而上处理和自上而下处理的结合,融合了模糊逻辑能够较完整地表达领域规则和先验知识以及神经网络自适应环境的优点。具体给出了加权模糊推理网络的结构模型和学习算法,依据模糊推理规则的量化表示形式和微分方程数值解的动力学思想能较好地避免网络学习陷入局部极值点。该算法具有较好的稳定性和有效性。实际资料处理结果表明,该模型对解决管道腐蚀损伤诊断问题具有良好的适应性和实用性。     

基于模糊逻辑的Ad Hoc网络信任模型研究

为了研究Ad Hoc网络中节点间的信任关系，借助于模糊逻辑的知识，提出了一种基于模糊逻辑的Ad Hoc网络信任模型。该信任模型考虑了影响Ad Hoc网络信任的几个因素，并用模糊逻辑的方法来处理它们以得到节点的信任值。由仿真示例可以看出，该模型符合现实中的信任行为。     

基于模糊模型相似测量的小类别数汉字及数字识别

文章提出了一种基于模糊相似测量的小类别数多字体汉字及数字识别方法.该方法通过模糊逻辑处理,直接将字符的二值化图像转换成基于非线性加权相似函数的模糊样板,然后通过分类模糊模型的统计,相似性测量样板的分级组合和基于规则的分类进行识别.实验表明,该方法用于小类别数多字体汉字及数字识别的效果良好.     

加权模糊逻辑及其广泛应用

本文引进了一种加权逻辑演算,在这种逻辑中,合取式的真度是各子式的真度之加权累加和,这与传统逻辑中合取式只要有一项子式为假全式就假的定义不同。因此它很适用于不完全知识和模糊知识的推理,也可用在复杂对象的模糊检索或模糊匹配中,具有广泛的实际应用,文中列举了一些实例以说明如何运用加权逻辑。     

FMS工作流故障诊断自适应加权模糊Petri网模型

研究了使用人工神经网络和加权模糊Petri网对故障进行诊断的方法。针对传统Petri网难以精确地描述故障现象和故障原因之间的复杂关系,将人工神经网络、模糊逻辑和传统Petri网模型结合,定义了一种自适应的加权模糊Petri网模型以及模型的构造方法,在此基础上,提出了一种使用改进的BP算法对模型的权值进行训练的方法,并给出了采用构造的自适应模糊Petri网模型对故障进行诊断的具体步骤。最后对柔性制造系统(FMS)实例的故障进行诊断,验证了此自适应的加权模糊Petri网模型结合了Petri网和人工神经网络的优点,具有很强的故障推理能力以及自适应能力,能有效地对故障进行诊断。     

加权模糊逻辑及其应用

推理的不确定性是人类思维的重要特征之一。如何正确而合理地反映这一特征是ＡＩ系统的一个重要研究课题。本文基于模糊逻辑理论，提出了加权模糊逻辑，并描述了若干应用实例。     

基于模糊模型相似测的字符无监督分类法

该文提出一种基模糊模型相似测量的文本分析系统的字符预分类方法，用于对字符的无监督分类，以提高整个字符识别系统的速度，正确性和鲁棒性，作者在字符印刷结构归类的基础上，采用模板匹配方法将各类字符分别转换成基于一非线性加权相似函数的模糊样板集合，模糊字符的无监督分类是字符匹配的一种自然范例并发展了加权模糊相似测量的研究，该文讨论了该模糊模型的特性，模糊样板匹配的规则，并用于加快字符分类处理，经过字符分类，在字符识别时由于只需针对较小的模糊样板集合变得容易和快速。     

决策信息不完全确知的模糊决策集成模型

从模糊模式识别概念出发，建立决策方案集对全体级别加权广义欧氏权距离平方和最小的非线性规划模型，导出决策信息不完全确知的多目标模糊决策集成模型，该模型将模糊优选，模糊模式识别，模糊交叉迭代，模糊聚类等多种决策方法有机地结合到一起，用于处理决策人偏好，方案评价，分级标准等决策信息不完全确知情况的决策问题，为解决复杂系统的不完全信息多目标决策提供了一条新途径。