直觉区间值模糊推理的CRI算法

第一个处理模糊规则的推理模型是L.A.Zadeh的合成推理模型(CRI,Compositional Rule of Inference),并且是最重要的推理机制之一.很多文献研究了CRI法的推广以及满足不同要求的算子的合理选择.文章对直觉区间值模糊推理的CRI算法进行了一般研究,讨论了满足剩余原理的直觉区间值模糊三角模与直觉区间值模糊剩余蕴涵.由于一般形式的直觉区间值模糊推理均可以通过一定的处理方式转化为基本形式的MP(Modus Ponens)或MT(Modus Tollens)问题,所以文章仅就两种最简单的推理形式进行讨论,分别给出直觉区间值模糊环境下的MP和MT问题的CRI问题的一般形式,着重讨论其还原条件,给出还原准则.     

区间值三I算法的鲁棒性

基于正规Minkowski距离研究了区间值三I算法的鲁棒性。首先,给出区间值模糊连接词的最大灵敏度和区间值模糊集扰动的定义;其次,基于正规Minkowski距离分别讨论了区间值Godel蕴涵、Lukasiewize蕴涵、Goguen 蕴涵以及它们各自对应的区间值三角范数的灵敏度;最后,研究了区间值模糊推理全蕴涵三I算法的鲁棒性。     

剩余型直觉模糊推理的反向三I方法

提出直觉模糊取式(IFMP)和直觉模糊拒取式(IFMT)问题的直觉模糊推理的反向三I原则、反向α-三I原则和反向三I约束原则.针对剩余型直觉模糊蕴涵算子,给出IFMP、IFMT问题的直觉模糊推理的反向三I算法、反向α-三I算法及反向三I约束算法求解的计算公式和分解形式,指出这些算法都是相应模糊集情形下的推广,讨论IFMP、IFMT问题的直觉模糊推理的反向三I算法的还原性.     

直觉模糊推理的三I约束算法

研究了直觉模糊推理三I约束算法,给出了IFMP、IFMT问题的直觉模糊推理三I约束算法解的表达形式和分解形式,在此基础上,指出了直觉模糊推理三I约束算法是模糊推理三I约束算法的推广,并给出了相应的证明。     

区间值模糊推理的逻辑度量空间

为了探寻适合区间值模糊推理的条件,本文研究区间值逻辑度量空间。本文提出一种新的基于区间值双剩余蕴涵算子的区间值模糊集的距离度量。由4个著名的区间值双剩余诱导相应的距离度量,做成4个度量空间,分别研究4个度量空间的性质。进一步,证明基于区间值?ukasiewicz剩余蕴涵的度量空间和区间值Goguen剩余蕴涵的度量空间适合做区间值模糊推理。最后,在基于区间值?ukasiewicz剩余蕴涵度量空间中,证明基于区间值?ukasiewicz剩余蕴涵的模糊推理全蕴涵算法是鲁棒的,为区间值模糊推理算法的应用提供了坚实的理论基础。     

基于蕴涵的区间值直觉模糊粗糙集

提出一种基于区间值直觉模糊蕴涵的区间值直觉模糊粗糙集模型.首先,介绍了区间值直觉模糊集、区间值直觉模糊关系和区间值直觉模糊逻辑算子的概念;然后,利用区间值直觉模糊三角模和区间值直觉模糊蕴涵,在区间值直觉模糊近似空间中定义了区间值直觉模糊集的上近似和下近似;最后,给出并证明了这些近似算子的一些性质.     

直觉模糊三角模的剩余蕴涵及其性质

研究了直觉模糊三角模的剩余蕴涵及其性质。首先,定义了直觉模糊三角模的剩余蕴涵;其次,推导了直觉模糊三角模的剩余蕴涵与三角模的剩余蕴涵的关系;最后,证明了直觉模糊三角模的剩余蕴涵的16条性质。直觉模糊三角模的剩余蕴涵及其性质在直觉模糊推理、群决策等领域具有广阔的应用前景。     

Lukasiewicz型直觉模糊推理三I方法的性质分析

直觉模糊推理的两个基本模型是Intuitionistic Fuzzy Modus Ponens（IFMP）和Intuitionistic Fuzzy Modus Tollens（IFMT）。首先利用经典模糊集之间的自然距离定义了直觉模糊集间的一种距离。其次,证明了基于Lukasiewicz直觉模糊蕴涵的IFMP和IFMT问题的三I方法关于该距离都具有连续性,并且分别给出了IFMP和IFMT问题的三I方法满足逼近性的充分条件。     

基于蕴涵算子族的模糊推理的FMP三I约束算法

提出了基于蕴涵算子族L-λ-R0的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族L-λ-R0给出了模糊推理的FMP模型的α-三I约束算法、三I约束算法,并说明其现实意义。     

基于蕴涵算子L_p的模糊推理的FMP反向三I算法

研究了基于蕴涵算子Lp模糊推理的FMP反向三I支持算法及α-反向三I支持算法,给出了FMP模型的反向三I算法及α-反向三I算法的计算公式。     

基于直觉模糊推理的威胁评估改进算法

针对实战系统中的威胁评估问题,提出一种基于直觉模糊推理的改进算法。设计系统状态变量的三角型隶属度和非隶属度函数,给出详细的计算步骤,将包含可信度的推理规则植入评估系统,当系统有输入时,即可进行威胁评估值的直觉模糊推理计算。实战数据仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于若干直觉模糊关系的近似推理方法

通过定义一种直觉模糊加法算子,修正Ra的直觉化,研究直觉模糊三角模及其剩余蕴涵算子。将Mizumoto定义的系列模糊关系自然地扩展为直觉模糊关系,通过算例,从8个方面量化比较研究了9种基于不同直觉模糊关系的推理性能,对于直觉模糊假言推理和直觉模糊拒取式推理,Rs, Rg和Rgg都是性能比较好的直觉模糊关系,Rsg, Rm, Ra和Rgs次之,Rc, Rss性能最差。     

Mamdani模糊推理算法的直觉化扩展

对Mamdani模糊推理算法进行了直觉化扩展。首先将Mamdani定义的模糊关系R_c进行直觉化扩展;然后推出了其对应的直觉模糊取式推理算法和直觉模糊拒式推理算法;最后以具体算例叙述了推理计算过程中的细节,验证了该方法的正确性和有效性依据直觉准则对其性能进行了评价。     

基于真值支持度的直觉模糊推理方法

为了降低直觉模糊集在推理过程中需要同时考虑隶属度和非隶属度两方面运算的复杂性,提出了一种基于真值支持度的直觉模糊推理方法,研究了强真度、真值支持度及其相关性质,并将强真度和真值支持度引入到推理中,给出真值支持度的直觉模糊推理算法及计算步骤,并以具体算例验证了该方法的正确性和有效性。     

基于直觉模糊逻辑的近似推理方法

针对直觉模糊逻辑及命题演算,提出了利用隶属度和犹豫度计算直觉模糊逻辑命题真值的合成方法．给出了直觉模糊逻辑命题的运算规则,重点研究了基于直觉模糊逻辑的近似推理方法．该方法包括直觉模糊取式推理,直觉模糊拒武推理及直觉模糊假官推理．井推导了相关的推理合成运算公式．以具体算例验证和表明了所提出的推导方法的正确性和有效性,以及对方法进行验证的详细步骤．     

直觉模糊Petri网的双向模糊故障推理算法

针对故障诊断中故障现象与故障原因之间复杂的不确定关系,利用直觉模糊集表达不确定性信息的优势和Petri网的图形处理问题的能力,给出了基于直觉模糊Petri网的双向模糊故障推理算法。该算法首先利用反向直觉模糊推理算法对模型进行约减,查找故障原因,再利用正向直觉模糊推理算法对模型进行计算,输出结果。该算法既可将故障信息化繁为简,降低推理过程的时间复杂度,还能够使故障诊断的确定性程度得到进一步提高。汽车发动机诊断案例表明了所给双向直觉模糊推理算法的可行性和有效性。     

基于区间推理和AFS结构的模糊分类器

在分析区间值模糊集理论和现有模糊分类器的基础上，提出两种分类器的算法，它们分别是建立在区间值推理和AFS结构上的．经Iris数据实验，证明第一种算法分类结果很好，后一算法不仅结果与前面的一样好，而且它还能处理一些描述模糊概念的数据库．这两种算法在分类实践中具有良好的应用前景．     

一个改进的基于区间值模糊集的双向模糊推理算法

本文引入有序权聚类算子(OWA)到区间值模糊集合的相似度度量中,提出了一种改进的双向模糊推理 算法。为采用此算法,文中给出了区间模糊集的加权匹配方向函数,最后通过一个实例说明算法如何灵活地 体现决策者的决策倾向。     

一种改进的基于规则的带权模糊推理算法

给出了一种基于带权模糊Petri网的模糊推理算法,这种算法可以适用于一类基于规则的系统,即可以对该类系统的带权模糊Petri网模型进行相应的处理。对系统建立了知识表示的带权模糊Petri网模型,使用该算法可以确定用户给定的库所之间是否存在联系,即相应的命题之间是否存在因果关系,可以计算出命题的模糊真值。对具体的算例进行了分析并与已有的算法进行了比较,得出该算法的优点。