面向后件集的模糊推理機制及在Type-1與Type-2模糊邏輯系統(tǒng)中的應用.pdf

1、目前，模糊系統(tǒng)與模糊控制已廣泛應用于工業(yè)領域。在社會學、經(jīng)濟學、環(huán)境學、生物學及醫(yī)學等領域也得到了成功應用，其中一些是探索性甚至是突破性的應用成果。但模糊控制也一直是個充滿爭議的領域，理論基礎尚需完善，實際應用也有待進一步深入研究。本文針對目前廣泛應用于工程領域的模糊推理方法的內(nèi)在缺陷，即規(guī)則輸出集往往只由其中一個前件集決定，忽略了其它前件集對推理結果的影響;或者，雖然推理過程考慮了所有前件集，但推理結果并不是由每個前件集按照其對后件集

2、的影響程度所共同決定，提出了適用于Type-1、區(qū)間型Type-2、以及一般型Type-2模糊邏輯系統(tǒng)的面向后件集的模糊推理方法，并對這三種推理方法的共同點進行理論抽象，提出了相關型模糊集合的概念。
　　本文的創(chuàng)新工作在于:提出了一種在模糊集合相互關聯(lián)的環(huán)境下進行模糊推理的機制，克服了傳統(tǒng)的在前件集與后件集相互獨立的環(huán)境下進行模糊推理會丟失信息的缺陷，這種推理機制可以捕獲到規(guī)則中更多的模糊信息，推理結果更加合理，并且也為模糊邏輯系

3、統(tǒng)(包括Tpe-1、區(qū)間型Type-2以及一般型Type-2)的設計提供了更大的自由度。論文主要內(nèi)容包括:
　　(1)考慮到目前大多數(shù)模糊推理方法均沒有利用規(guī)則中前件集與后件集的相關性信息，本文提出了模糊集合O-O變換的概念，變換后的模糊集合包含了參考對象的相關性信息?；谧屢?guī)則的每個前件集的O-O變換集而不是前件集本身參與模糊推理的思想，提出了適用于Type-1、區(qū)間型Type-2、以及一般型Type-2模糊邏輯系統(tǒng)的面向后件集

4、的模糊推理機制。
　　(2)對模糊集合之間的相關性信息分類研究。當兩個模糊集合的相關度可以用一個清晰數(shù)來表達時，提出了具有清晰相關度的面向后件集的模糊推理機制。并將這種推理方法應用到Type-1、區(qū)間型Type-2、以及一般型Type-2模糊邏輯系統(tǒng)中。
　　繼而又研究了模糊集合間的相關性信息不宜或不易用一個清晰數(shù)來表示的情形。這種情形下，上述面向后件集的模糊推理機制無法將這種不明確的相關信息引入到模糊推理過程。為此，對模糊

5、集合O-O變換的概念進行擴展，提出了合成Tpe-2模糊集合的概念，在此基礎上，對具有清晰相關度的面向后件集的模糊推理方法進行推廣，提出了具有模糊相關度的面向后件集的模糊推理機制。該推理方法適用于Tpe-1、區(qū)間型Tpe-2以及一般型Tpe-2模糊邏輯系統(tǒng)中。
　　(3)對上述兩種情形、三種系統(tǒng)下的面向后件集的模糊推理機制的共同點進行理論抽象，提出了相關型模糊集合的概念。相關型模糊集合使人們可以在一個模糊集合是彼此相關的環(huán)境下研究模