模糊智能系統(tǒng)中模糊推理研究.pdf

1、推理功能是人類智能的主要特征之一,計算智能是實現(xiàn)人工智能的一種重要的新技術(shù),而其中的模糊推理是模糊專家系統(tǒng)、模糊控制系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)和核心,是信息科學中一個進行模糊信息處理和實現(xiàn)機器智能的重要工具,因而是計算機科學、控制科學和人文決策等學科的重要研究課題.本文基于單體模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種廣義的Mamdani算法,提出了兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別進行廣義取式推理和廣義拒式推理,給出了這些網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)、學習算法和推理實例,并與其它方法進行了比較.傳

2、統(tǒng)的區(qū)間值模糊集的相容性則度由于結(jié)構(gòu)復雜,從而掩蓋了它的一些本質(zhì),而且與人的某些直覺不符,為此本文另外提出了一個"相合度"概念,并將兩者進行了比較,分別給出了相容度和相合度為1的充分必要條件和直觀解釋,并首次討論了模糊推理對相容度和相合度的傳播問題.基于T范數(shù)和S范數(shù)本文提出了F1型和F2型兩類神經(jīng)元模型,前者靈敏性強魯棒性弱,更適宜用于給出了工業(yè)控制系統(tǒng),而后者靈敏性弱棒性強,更適宜用于人文決策領(lǐng)域,并給出了廣義AND/OR運算為T/

3、S范數(shù)簇的充分必要條件,而且應用F1型和F2型構(gòu)造了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用于模糊推理,新的推理算法是CRI法的推廣擁有更好的性質(zhì);同時本文首次提出了弱界三角范數(shù)的概念,其可應用于信息不完備和子命題之間關(guān)系復雜情形下的模糊命題演算問題.提出了一般的模糊推理算對規(guī)則攝動的魯棒性的概念,并具體分析了模糊蘊涵算子對多類模糊推理算法擁有良好的這種魯棒性的影響,分別給出了相應的充分必要條件,還提出了一般模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對訓練模式對攝動的魯棒性的概念,并就多種