一种基于Petri网思想的知识库的动态维护方法

本文研究了基于规则的专家系统知识库的维护问题，在添加一条新规则后，知识库可能出现矛盾规则，循环规则，冗余规则，从属规则等。文中详细给出了基于Ｐｅｔｒｉ网思想的对知识库进行维护的算法，进而决定是否添加该规则，从而保证了知识库的一致性，为专家系统进行正确推理，提高推理速度打下了坚实的基础。     

基于FPGA模糊控制芯片的设计

本文提出了一种以EP1C3为核心器件，通过VHDL语言实现二输入一输出模糊控制的控制芯片，允许有16条控制规则(可扩展到256条)，其模糊推理过程既有并行又有串行，每秒钟可以完成5万次完整的模糊推理运算。该控制芯片可以运用到各种实时性要求高的模糊控制系统中。本文详细介绍了知识库存储、模糊化、模糊推理以及去模糊在FPGA中的实现细节。     

一种Fuzzy推理合成的新算法

本文针对Ｆｕｚｚｙ控制问题中通常采用的Ｍａｍｄａｎｉ推理合成规则提出一种改进算法．与原算法相比，本文给出的算法具有推理结论更确定，满足一致性条件等优点。理论分析和数值结果表明，该算法是一种更为实用的Ｆｕｚｚｙ推理合成算法．     

基于T-S模糊推理优化KPI的应用

模糊系统是一种基于知识或基于规则的系统,它的核心就是由所谓的IF-THEN规则所组成的知识库.模糊推理就是针对给定的系统输入,综合运用知识库中的模糊推理规则,获得系统输出的过程.而T-S模糊模型的基本思想是将正常的模糊规则及其推理转换成一种数学表达形式.本文拟将绩效考核与模糊推理的优越性进行有效的结合,研究讨论出T-S模糊推理在绩效考核中的应用.以验证其收敛性及优越性.     

模糊蕴含运算和模糊推理研究

1 引言模糊推理是一种利用模糊集合论研究不确定性问题的方法。实际上多输入多输出系统的推理问题的关键是单输入单输出系统的模糊推理问题,因此本文只考虑单输入单输出系统的模糊推理问题。模糊推理中涉及到两个主要的问题:一是模糊蕴涵算子的选择,二是推理合成方式的选择。模糊蕴涵算子将规则转换成     

一种基于Petri 网推理的实例修改方法

实例修改是CBR 的关键技术,实例在修改过程中具有较强的领域依赖性,与实例修改相关的领域知识通常以规则的形式存储于规则知识库中,而规则知识库缺乏整体的协调和组织,基于规则的推理效率比较低。本文提出了一种基于Petri 网推理的实例修改方法。首先采用Petri 网表示规则,较好地反映知识的条理性和内部逻辑;其次利用Petri 网的数学原理进行推理,克服了规则推理效率低的缺点。并采用电冰箱为应用实例,验证了上述方法的可行性和有效性。     

基于几何相似的模糊插值推理

模糊推理中广泛采用的合成推理规则(CRI)要求规则库必须是稠密的。但在稀疏规则库的条件下，当输入的事实落入规则“空隙”时，采用传统的CRI方法是得不到任何推理结果的。为此Koczy和Hirota首先提出了KH线性插值推理方法，但推理结果存在着凸性和正规性等问题。许多学者叉提出了不同的插值推理方法，它们有不同的特点，但从实际应用角度看，都还比较复杂。Koczy等叉提出了改进的KH插值推理方法，这种方法虽然保证了凸性和正规性，但推理结果不够好。本文中我们提出了一种基于几何相似的插值推理方法。该方法能很好地保证推理结果的凸性和正规性，并且推理简单，推理结果较好。这为智能系统中的模糊推理提供了一个十分有用的工具。     

基于模糊集贴近度的模糊推理系统摄动研究

目前对模糊推理系统规则摄动度量都是基于蕴涵关系进行研究的,而蕴涵算子选取不当必然会导致规则摄动出现误差。多数模糊推理算法也是基于蕴涵关系,这些算法因涉及模糊关系矩阵运算而使算法的计算过程比较复杂,有时推理结果和实际相差甚远。采用一种度量模糊推理系统规则摄动的新方法分析模糊推理系统的摄动,该方法不再使用蕴涵算子,而是基于规则摄动前后模糊集合的贴近度来度量,与以往的方法有着本质的不同,推理结果更贴合实际情况。     

模糊控制的模糊推理分析

分析了使用RZ算子时推理合成规则(CRI)不具有还原性和不能正确进行模糊推理的原因,给出了正确应用CRI的条件;分析了全蕴涵3I算法的不足及其具有还原性的原因;对各种蕴涵算子的模糊推理进行分析比较,得到了正确的推理算法;对模糊推理在理论和实际应用中的矛盾作了具体说明.     

一种快速模糊推理系统

提出一种新的模糊推理系统，其模糊知识库具有紧致模糊规则库，即规则集为仅存储规则后的完全规则集，推理过程中可以根据当前输入信号值直接寻址被激励的模糊规则，从而只是有选择地执行被激励的规则，其优点是可以提高模糊推理速度，减少规则库存储容量，针对模糊芯片的VLSI实现，提出了可以根据输入信号值直接寻址被激励规则的电路。     

基于模糊推理的多智能体强化学习

以电子市场智能定价问题为研究背景,提出基于模糊推理的多智能体强化学习算法(FI-MARL).在马尔科夫博弈学习框架下,将领域知识初始化为一个模糊规则集合,智能体基于模糊规则选择动作,并采用强化学习来强化模糊规则.该方法有效融合应用背景的领域知识,充分利用样本信息并降低学习空间维数,从而增强在线学习性能.在电子市场定价的...     

NOTE ON THE ARITHMETIC RULE BY ZADEH FOR FUZZY CONDITIONAL INFERENCE

Abstract

This paper shows that Zadeh's arithmetic rule for fuzzy conditional propositions “If x is A then y is B” and “If x is A then y is B else y is C” can infer quite reasonable consequences in a fuzzy conditional inference if new compositions of “max-[Odot] composition” and “max- composition” are used in the compositional rule of inference, though, as was pointed out before, this arithmetic rule cannot get suitable consequences in the compositional rule of inference which uses max-min composition. Moreover, it is shown that the arithmetic rule satisfies a syllogism under these two compositions.     

基于模糊推理的专家系统设计与实现

用计算机模拟人类不确定性推理的思维过程具有极其重要的理论和实际应用的意义。本文基于模糊推理理论,采用模糊知识表示方法和模糊推理的技术,介绍了一个以法医人体骨骼人识别问题为背景的专家系统的实现方法。     

四足步行机器人模糊规则优化算法

针对四足步行机器人等多变量系统模糊规则数目过多的问题，提出了一种基于神经网络中Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织映射的优化算法．从大量原始模糊规则中迭代辨识出模糊关系，并利用Ｋｏｈｏｎｅｎ网络对其进行聚类变换，最后得到优化了的模糊规则．仿真结果证明了该方法的有效性     

BAYESIAN INFERENCE OF FUZZY PROBABILITIES

Abstract

In this paper, we propose a new method to generalize Bayesian methods both for fuzzy likelihood and fuzzy prior probabilities. Based on interval Bayesian inference developed by Pan and Klir [1996], the proposed method overcomes the difficulty in developing a normalized fuzzy Bayesian inference recognized in the literature [Friihwirth-Schnatter, 1993].     

基于模糊命题逻辑形式系统FLcom的模糊推理及应用

FLcom是建立在模糊集FScom基础上的一种区分矛盾否定、对立否定和中介否定的模糊命题逻辑形式系统。在模糊推理中关于否定的认识和处理主要以经典逻辑为基础,为此在FLcom基础上研究了区分3种否定的模糊推理规则的表示,给出了基于FLcom的模糊推理规则的合成算法FLMP和FLMT规则,新算法推广了CRI算法中的蕴涵算子,并给出了模糊推理应用的实例对比。结果表明FLcom在区分不同否定的实际应用中是合理可行的。     

DESIGN OF FUZZY SYSTEMS WITH FEWER RULES

This article presents an innovative method for designing fuzzy systems composed of fewer fuzzy rules. The conventional approach to fuzzy-system design usually assumes that there exists no correlation among input variables, therefore, grid-type fuzzy partitions are widely adopted. However, in many cases, it is likely that input variables are highly correlated with one another. To avoid the problem of growth of partitioned grids in some complex system, we used an aggregation of hyperrectangulars with different size and different positions to approximate fuzzy partitions that are arbitrarily shaped. The corresponding parameters defining these hyperrectangulars are selected by using genetic algorithms. Furthermore, the number of fuzzy rules of the constructed system can be automatically minimized by choosing a special fitness function that takes this factor into account. Finally, an inverted pendulum control and nonlinear modeling problems are utilized to illustrate the effectiveness of the proposed method.     

一个面向对象的推理机OOIE的设计与实现

本文提出了面向对象的推理机的设计思想，并在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下用ＢｏｒｌａｎｄＣ＋＋４．０编程实现，它提供多种推理方法和多种非精确性推理策略，具有定性推理与定量计算相结合的功能，已开发出多个实用专家系统，文中着重讨论了面向对象的推理模型、非精确性推理模型、非精确性推理、模糊矩阵以及利用ＯＷＬ的实现技术。