基于相似度的模糊推理算法研究.pdf

1、模糊推理是基于模糊集理論的一種不確定性推理方法,它是設(shè)計(jì)和分析模糊專家系統(tǒng)、模糊控制系統(tǒng)和模糊智能決策系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)和重要工具。目前很多模糊推理算法都是在“推理合成方法”的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的。從邏輯語(yǔ)義蘊(yùn)涵的角度看,“合成推理方法”中的復(fù)合運(yùn)算是缺乏根據(jù)的。而基于相似度的模糊推理方法不需要建立兩個(gè)模糊集合之間的模糊關(guān)系,該方法是通過(guò)計(jì)算輸入與規(guī)則前件的相似度,得出輸入樣本屬于某類別的確定性因子,并由此確定適當(dāng)?shù)妮敵?。關(guān)于這類推理方法的研究

2、,在理論和實(shí)際應(yīng)用上已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)展,但是值得深入探討的課題還有許多。
　　 本論文的主要研究工作與結(jié)果如下:
　　 1.提出了新的基于相似度的模糊推理算法,并討論了該算法的連續(xù)性、逼近性問(wèn)題,同時(shí)也考慮了它的誤差傳播特性,及規(guī)則攝動(dòng)性問(wèn)題。
　　 2.運(yùn)用模糊Petri網(wǎng)進(jìn)行模糊推理,有利于知識(shí)表示結(jié)構(gòu)化,推理過(guò)程清晰化,且具有高度的并行處理能力。因此,將相似度推理算法與Petri網(wǎng)相結(jié)合,解決了模糊Pet

3、ri網(wǎng)的token值都是由專家指定或假設(shè)得到的問(wèn)題,同時(shí)避免了模糊統(tǒng)計(jì)法計(jì)算復(fù)雜的缺點(diǎn)。且該算法只對(duì)部分貼近度比較高的規(guī)則進(jìn)行規(guī)則合成,避免了變遷優(yōu)先級(jí)的篩選。我們根據(jù)帶標(biāo)識(shí)的模糊Petri網(wǎng)變遷觸發(fā)規(guī)則,使推理過(guò)程圖形化,便于從Petri網(wǎng)的角度進(jìn)一步分析模糊Petri網(wǎng)。
　　 3.將模糊推理算法運(yùn)用到模糊控制中去,通過(guò)模糊控制系統(tǒng)仿真,從推理結(jié)果、推理運(yùn)算速度及控制仿真效果三個(gè)方面比較分析各種算法的優(yōu)越性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基