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在稀疏规则库条件下,当给定的输入落入规则"间隙"时,采用传统的模糊推理方法是得不到任何结论的.学者已经证明模糊推理本质上就是插值器.Koczy和Hirota首先提出了KH线性插值推理方法,然而推理结果存在着无法保证凸性和正规性等问题.为了能有一个较好的插值推理结果,本文提出了一种基于核集与相似性的模糊插值推理方法,并把此方法扩展到多维变量的情况,该方法不仅推理简单,推理结果较好,并且能很好地保证推理结果的凸性和正规性.这为智能系统中的模糊推理提供了一个非常有用的工具. 相似文献
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在稀疏规则库条件下,经典的插值理论针对一维稀疏规则库提出了各种不同的插值方法,取得了很多很好的经验;但对多维稀疏规则条件的近似推理研究很少,不仅存在着难以保证推理结果的凸性和正规性等问题,而且没有考虑到多维变量之间的联系即对结论的影响权值,造成推理结果的误差性更大.多变量规则的模糊插值推理是插值推理研究的重要方面,为了在多变量稀疏规则条件下得到好的插值推理效果,本文提出了一种基于模糊神经网络加权的多维模糊推理方法,为智能系统中的模糊推理提供了一个十分有用的工具. 相似文献
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基于遗传算法的模糊规则的生成 总被引:4,自引:0,他引:4
模糊控制是人工智能的一重要研究领域,已经在很多方面得到了应用。模糊规则是一个智能系统的核心部分,所以模糊规则自动生成的研究一直以来吸引了很多的学者。遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化进程的计算模型,它是一种高度并行的随机化搜索的自适应的组合优化算法。该文提出了一种利用遗传算法自动生成模糊规则的方法,因为遗传算法的全局优化能力,所以可以得到相对较为合适的模糊规则,通过仿真结果,也可以看出它确实是一种切实可行的方法。 相似文献
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