模糊插值推理概述

模糊推理本质上就是某种插值方法,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,从而诞生了模糊插值推理。由于模糊插值推理是模糊推理重要分支,并且学者们对其研究均处于起步阶段,故对现有的模糊插值推理加以介绍。     

基于类高斯隶属函数的模糊万能逼近器性能分析

为了验证由三角形和高斯型隶属函数构造的逼近器均能以任意精度逼近非线性连续系统,引入了一种基于类高斯隶属函数的模糊逼近器设计方法,借助参数可调性来构造隶属函数的“泛模型”,从而实现三角形到高斯型两类隶属函数的切换.由类高斯隶属函数、单值模糊器、乘积型推理和中心平均解模糊器构成模糊逼近系统,并由万能逼近定理指出逼近精度及模糊子集数目的确定方法.与神经网络、决策树和小波级数等非线性万能逼近器相比,模糊系统具有可解释性强和可利用语言信息的独特优势.分别以一维和二维非线性系统为例进行模糊逼近设计与分析,逼近效果体现了不同的控制特性,证明了类高斯函数用于模糊隶属函数表示的合理性和有效性.     

基于区间数的模糊隶属函数构建

针对当前基于统计方法构造模糊隶属函数中存在的不足,提出一种基于区间数的方法来确定模糊隶属函数。采用区间数描述“青年人”的概念;基于区间数和模糊数的知识,将区间数据转化成有界闭模糊数;经过加权计算得到一个正态模糊数的α-水平截集,并扩展成模糊隶属函数。试验结果表明:该方法简单、精度高,基于该方法确定的隶属函数曲线更连续、客观,更符合人的主观意识。     

基于模糊相似优先的古城墙砖修复范例推理方法

针对古城墙病害问题,利用三维激光扫描技术获取北方某古城墙段的点云图,对比实际的古城墙残损状况,计算出该古城墙修缮的需砖量.而为判断该古城墙砖的产地来源,首先,利用X射线荧光分析仪对古城墙砖和已知产地的砖块样品进行材料成分检测;其次,根据模糊相似优先的概念,探索性地提出基于模糊相似优先的古城墙砖修复范例推理方法,对砖的各...     

动态模糊逻辑在智能交通控制系统中的应用研究

根据道路的实际交通情况采用动态模糊逻辑,不仅能够表达道路交通模糊信息,更能描述交通车辆增多、减少等动态性变化趋势. 针对当代智能交通系统的动态模糊性,给出了道路交通信息的动态模糊集表示,并根据实际情况建立了隶属度函数,创建了交通控制规则库,给出了动态模糊逻辑推理过程. 为智能交通控制领域提出了新的处理途径和方式,提高了道路交通信息预测的准确度.     

一种基于最大模糊熵的高斯聚类算法

介绍了一种新的模糊聚类方法,定义了模糊熵,提出了基于最大模糊熵的模糊聚类的方法,得到了一种新的聚类算法——GCM算法。该算法的物理意义清晰,有明确的数学含义,相对于传统的FCM聚类算法,其聚类效果更好。     

一种基于模糊遗传算法的隶属函数自学习方法研究

将传统遗传算法在模糊系统中进行了推广。研究了一种模糊遗传算法，给出了算法描述，一般性讨论，并在模糊控制器参数自适应整定问题中得到应用。仿真结果显示了其有效性     

基于S型隶属函数的FALCON神经网络及其应用

作为一种由基本模糊逻辑和神经网络结构结合而成的网络模型,FALCON神经网络兼具模糊逻辑控制和神经网络的学习能力.传统FALCON神经网络使用高斯函数作为隶属函数,具有良好的逼近和收敛能力,但使得网络拓扑结构和学习算法相对复杂.使用较为简单的S型函数作为FALCON神经网络的隶属函数,相应修改网络的拓扑结构,推导网络的学习算法,通过与原型网络相比较,证明改型网络简化了网络算法,且网络性能没有很大降低.最后,将改型网络应用于铝电解槽阳极效应预报,通过实际应用验证了改型网络的有效性和实用价值.     

基于遗传模糊高斯混合模型的训练方法

为了解决传统高斯混合模型GMM(Gaussian m ixture model)的训练方法对模型初值十分敏感、在实际训练中极易得到局部最优模型参数的问题,提出了一种GMM模型参数训练的新方法。将遗传算法与基于模糊聚类分析的GMM参数估计相结合,形成一种新的混合算法,对模型参数进行全局优化,提高了参数估计的准确性。采用自适应交叉和变异算子,同时利用模糊最小目标函数FMOF(FuzzyM inimum Objection Function)准则对模型参数进行重估,提高了算法的搜索效率,加快了算法的收敛速度。使用PKU-SRSC语音数据库进行了与文本无关的说话人辨认实验。实验表明,与传统的GMM训练方法和最大似然估计方法相比,本文方法可以得到更优的模型参数,同时识别率也有所提高。     

基于改进FCM和径向基函数插值的图像修复

图像破损区域的检测提取是图像修复过程中的关键预处理步骤,模糊C均值聚类算法(FCM)在聚类过程中易受到初始聚类中心影响并陷入局部最优.提出一种基于差分演化的改进模糊C均值聚类算法(DEFCM),该方法通过建立图像的灰度-梯度直方图获取聚类数目,作为差分演化算法(DE)问题的维数,结合改进的FCM自适应提取图像破损区域,在此基础上,利用径向基函数插值方法(RBF)对图像进行修复.经实验验证,该方法能解决FCM算法陷入局部最优的问题,能正确、稳定的提取灰度图像的多种破损区域,RBF通过对破损区域的插值得到缺失信息,实现图像的修复.     

一种基于可拓推理的模糊控制专家系统

提出一种基于可拓推理的模糊控制专家系统的设计方法并给出了结构框图。该方法模拟人类的创造性和发散性思维过程，充分挖掘、重组已知信息，产生新点子、新方法来解决控制目标与控制条件不相容问题，生成最佳控制规则。     

基于模糊加权论证方法的模糊神经网络

在‘Mamdani'论证方法的基础上提出改进的模糊加权推理方法.模糊神经网络是以改进模糊加权论证方法为基础发展起来的.网络加权和成员函数最优化的相互匹配在应用发展规则系统的条件下进行.模糊规则可根据网络加权而获得,网络模型的有效性和最优化程度可以由仿真实验检验.     

模糊Petri网模型的反向推理算法

提出了一种建立在模糊Petri网的基本结构上的反向推理算法．通过建立模糊Petri网模型的关联矩阵、库所向量和变迁向量，运用矩阵运算的基本方法实现．通过该算法的运行，可以在模糊Petri网模型中抽取出一个子模型，从而把一个大的、复杂的系统转化为一个只与问题相关的小的系统来处理．采用数学运算的方法实现的反向推理算法简单，具有通用性，它适用于各种类型的模糊Petri网结构．对于其它的大系统生成子系统的问题，这种矩阵运算的方法也可以借鉴．同时对该算法中的矩阵运算和模型中的图形结构之间的关系进行了分析，讨论了算法的复杂性．     

二型模糊集模糊推理方法的单调性

模糊推理是蓬勃发展中的模糊控制技术的数学核心,二型模糊集的模糊推理是研究二型模糊逻辑系统的基础。各种模糊推理方法都具有单调性,从而导致人们当使用这些模糊推理方法时,应首先判明所讨论问题领域的推理是否具有相应的性质,否则可能导致不恰当的推理结果。     

基于Fuzy推理的井壁稳定性预测系统

本文介绍了一个用于井壁稳定性预测的Ｆｕｚｚｙ推理系统。该系统由动态数据库、知识库、Ｆｕｚｚｙ推理和人机界面等组成。系统的有效性已为长庆油田定向斜井实例证实。     

基于Rete规则推理的告警关联性分析

针对现有规则推理算法无法实现在当前大规模复杂多变的网络环境中准确、实时地推理告警规则的问题,提出了一种改进的规则推理算法Im_Rete.该算法结合网络告警数据的特点,采用面向告警缺失的模糊推理策略和基于概率关联模型的事实传播策略,在提高推理准确性的同时平衡推理速度,能够更加有效地对告警进行关联分析.通过仿真实验进行对比分析,结果表明Im_Rete算法在推理速度和准确性方面均具有较好的性能.     

基于IVFS的专家模糊控制应用研究

针对不确定性知识难以量化．摸铷控制器曲隶属函数不容易确定等问题．提出了一种区间值横期产生式规则．建立模糊控制规则模型，给出了区间值模糊匹配函数定义，在此基础上给出了区间值模糊推理方法。该方法更有利于模期规则的精确匹配．应用到实际工业控制对象，能更好的反映领域专家的决策思维和推理过程。     

模糊推理的3I FMT算法

3I FMT算法是针对模糊推理的一种推理算法．借助于一些具体的模糊蕴涵算子,在此给出各模糊蕴涵算子在FMT模型下的3I算法．     

基于TSK模型的模糊推理改进算法

在传统的基于TSK模型的模糊推理算法基础上,研究了一种改进的基于TSK模型的模糊推理新算法,并应用模糊神经BP算法给出三角形隶属函数下的算法的过程,最后将新算法与传统算法做了比较,得出基于TSK模型的模糊推理新算法在实际的过程中克服了传统推理算法会出现弱连续或不连续情况的优点。