逻辑系统H_t中的三-Ⅰ算法

利用多值逻辑系统Ht中的支持度理论和蕴含算子的右连续性,研究了多值逻辑系统Ht中的三-I算法和α-三-I算法。     

逻辑系统Ht中三-I算法的另一种证明

在讨论Ht代数的一些性质的基础上,得到系统Ht中的三I算法的另一种证明。指出多值逻辑系统Ht中的三I算法是P还原算法,并解决了Ht中的FMT问题。在多值逻辑系统Ht中,若令t=1,则得到多值逻辑系统W。所以多值逻辑系统Ht中的结论在t=1的情况下就是多值逻辑系统W中的结论。     

蕴涵算子族R_λ-L∏GN及其三Ⅰ支持算法

给出了一族新的伪三角模族Tλ-L∏GN及其伴随蕴涵算子族Rλ-L∏GN,它包括Lukasiewicz蕴涵算子、Gdel蕴涵算子、R0蕴涵算子及R∏蕴涵算子;提出了基于蕴涵算子族的模糊推理的思想,并给出了基于蕴涵算子族Rλ-L∏GN的FMP模型的三Ⅰ支持算法和α-三Ⅰ支持算法。     

蕴涵算子族Rλ-L∏GN及其三I支持算法

给出了一族新的伪三角模族Tλ-L∏GN及其伴随蕴涵算子族Rλ-L∏GN,它包括Lukasiewicz蕴涵算子、Gǒdel蕴涵算子、R0蕴涵算子及RΠ蕴涵算子;提出了基于蕴涵算子族的模糊推理的思想,并给出了基于蕴涵算子族Rλ-L∏GN的FMP模型的三I支持算法和α-三I支持算法。     

蕴涵算子族G-λ-0的支持度与三Ⅰ算法

首先给出了一个新的蕴涵算子族G-λ-0(λ∈[0,1]);然后,研究了基于蕴涵算子族G-λ-0的支持度理论;最后,给出了基于蕴涵算子族G-λ-0的三Ⅰ支持算法。     

蕴涵算子族G-λ-0的支持度与三I算法

首先给出了一个新的蕴涵算子族G-λ-0（λ∈[0,1]）;然后,研究了基于蕴涵算子族G-λ-0的支持度理论;最后,给出了基于蕴涵算子族G-λ-0的三I支持算法。     

蕴涵算子族G-λ-∏的模糊推理三I支持算法

提出了基于蕴涵算子族G-λ-∏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G-λ-∏给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的三I支持算法、α-三I支持算法。     

蕴涵算子族G-λ-Ⅱ的模糊推理三Ⅰ支持算法

提出了基于蕴涵算子族G-λ-Ⅱ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G-λ-Ⅱ给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的三Ⅰ支持算法、α-三Ⅰ支持算法.     

基于蕴涵算子Lp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.     

基于含参数蕴涵算子族L-λ-R0的三Ⅰ支持算法——仅就FMP模型进行讨论

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模型的三Ⅰ支持算法、α-三Ⅰ支持算法.     

一种五元格值逻辑上命题真度的分布

利用势为5的均匀概率空间的无穷乘积在一种五元格值逻辑系统中引入了公式的真度概念,给出了真度的一些推理规则,证明了全体公式的真度值之集在[0,1]上是稠密的,给出了全体公式真度的表达通式,为在五元格值逻辑系统中建立近似推理理论提供了一种可能的框架。     

Frank三角范数的一类模糊逻辑系统的真度理论

在一类基于Frank三角范数的模糊逻辑系统中,借助逻辑公式A所诱导的函数引入逻辑公式A的积分真度概念,并利用积分真度定义公式间的相似度和伪距离,讨论相似度和伪距离性质。     

经典逻辑公理在模糊逻辑系统中的真度分析

对经典逻辑中的公理在Gödel系统、Lukasiewicz以及R₀系统中的真度大小进行了分析,得到了一系列深刻而有趣的结果。     

基于二分搜索改进Karnik-Mendel算法的广义二型模糊逻辑系统降型

广义二型模糊逻辑系统在近年来被广泛关注,降型仍然是系统的核心模块。改进Karnik-Mendel算法是最流行的降型算法。根据广义二型模糊集的α-平面表达理论,提出一类二分搜索改进Karnik-Mendel算法来完成广义二型模糊逻辑系统质心降型。在取相同的主变量采样率情况下,通过2个计算机仿真示例说明,该算法在不损失计算精度的前提下可取得比改进Karnik-Mendel算法更高的计算效率。     

基于遗传算法的模糊逻辑系统滚动学习方法

基于遗传算法的模糊逻辑系统滚动学习方法是一种局部优化策略，它针对参数空间内的局部区域，由区域内输入输出数据对提取模糊规则，并对规则参数进行调整，参数学习采用差分进行化算法，采用既包含区域内数据，又包含区域外数据的滚动数据窗技术，保证对局部模糊规则的参数调节不致影响系统在相邻区域的逼近性能，算法在保证精度的前提下大大减少了计算量，使遗传算法能应用于模糊逻辑系统的在线学习。     

几种逻辑系统中的概率真度

通过引入赋值密度函数、边缘密度函数等概念,给出了几种常见的命题逻辑系统中公式概率真度的定义,研究了概率真度的推理规则并证明了全体公式的概率真度之集在[0,1]中的稠密性,在此基础上给出了相似度的定义并讨论了其性质,为推理程度的数值化提供了依据。     

Various hybrid methods based on genetic algorithm with fuzzy logic controller

In this paper we propose several efficient hybrid methods based on genetic algorithms and fuzzy logic. The proposed hybridization methods combine a rough search technique, a fuzzy logic controller, and a local search technique. The rough search technique is used to initialize the population of the genetic algorithm (GA), its strategy is to make large jumps in the search space in order to avoid being trapped in local optima. The fuzzy logic controller is applied to dynamically regulate the fine-tuning structure of the genetic algorithm parameters (crossover ratio and mutation ratio). The local search technique is applied to find a better solution in the convergence region after the GA loop or within the GA loop. Five algorithms including one plain GA and four hybrid GAs along with some conventional heuristics are applied to three complex optimization problems. The results are analyzed and the best hybrid algorithm is recommended.     

基于聚类和SVD算法的模糊逻辑系统结构辨识

为了研究模糊逻辑系统新的结构辨识方法, 提出采用基于山峰函数的减法聚类算法构造模糊逻辑系统的初始结构, 并利用奇异值分解(SVD)算法分析了模糊规则与奇异值、累积贡献率以及索引向量的关系, 从而实现了模糊逻辑结构的优化. 最后, 对该算法的可行性和有效性进行了仿真验证和性能比较, 取得了较好的效果.