基于OWA算子的区间值加权模糊推理

针对如何对区间值模糊产生式规则赋予合理权值的问题,将OWA算子引入到区间值模糊推理中。介绍一种基于OWA算子的区间值赋权方法,根据此方法给出区间值模糊集上的加权模糊产生式规则的推理算法。在采用该算法的过程中,为合理地计算输入事实与规则前件的匹配程度,引入基于OWA算子的区间值模糊匹配函数值和总体贴近度的计算方法。实例分析表明了所给出的区间值模糊推理算法的有效性和可行性。     

一种基于区间值模糊推理的控制器设计

本文在区间值模糊匹配推理基础上,设计了一种区间值模糊控制器。为了应用区间值模糊匹配推理方法,文中给出了一种清晰量的区间值模糊化方法,最后用实例说明区间值模糊控制器设计过程以及给出Matlab仿真控制效果。     

区间值加权模糊推理方法

提出了一种新的带权的区间值模糊产生式规则,给出了加权模糊匹配函数和一个区间值排序算法。在此基础上给出了区间值加权模糊推理方法。该方法使规则前件与事实的匹配更符合实际情况,得到的结果更便于实际应用,并且解决了文献犤1,2犦中模糊推理方法存在的不足。     

基于极小熵的模糊产生式规则权重获取

加权模糊产生式规则是不确定性知识表示的一种最基本的最常用的形式。一般权重调整的准则是依据于训练精度的提高,但该方法容易引起过度拟合。为了克服传统方法的不足,增强模糊规则的泛化能力,文章提出了使用极小熵定理作为权重调整的新准则,给出了依据极小熵定理求解权重的数学模型,指出了可采用遗传算法求解该数学模型。实验结果表明,训练精度和测试精度随着训练集的模糊熵的减小而增大,同时根据数学模型抽取的权重能够增强模糊规则的泛化能力。     

产生式规则专家系统的原理与实现

不确定的知识表示与知识推理是专家系统研究和开发的难点。本文利用“目标驱动”方法中控制模块、规则库和事实数据库的操作原理，使用SQL Server2000和Delphi 6．0作为开发平台，通过数据格式和算法的设计构造并实现了一个产生式规则专家系统。该系统实现了不确定性知识表示和知识推理的计算机化，用户只需要为系统提供足够的已知数据，就可以获得专家水平的结论。     

直觉区间值模糊推理的CRI算法

第一个处理模糊规则的推理模型是L.A.Zadeh的合成推理模型(CRI,Compositional Rule of Inference),并且是最重要的推理机制之一.很多文献研究了CRI法的推广以及满足不同要求的算子的合理选择.文章对直觉区间值模糊推理的CRI算法进行了一般研究,讨论了满足剩余原理的直觉区间值模糊三角模与直觉区间值模糊剩余蕴涵.由于一般形式的直觉区间值模糊推理均可以通过一定的处理方式转化为基本形式的MP(Modus Ponens)或MT(Modus Tollens)问题,所以文章仅就两种最简单的推理形式进行讨论,分别给出直觉区间值模糊环境下的MP和MT问题的CRI问题的一般形式,着重讨论其还原条件,给出还原准则.     

基于极大模糊熵原理的模糊产生式规则中的权重获取方法研究

模糊产生式规则（IF-THEN规则）是不确定性知识表示的一种最基本的最常用的形式,在模糊规则中引入权重,能增强模糊规则对待分类示例的泛化能力．模糊产生式规则的一项重要研究工作就是权重如何获取．目前常用的权重获取准则是依据于训练精度的提高,这种方法的明显不足就是会引起过度拟合．因此,提出了一种新的基于极大模糊熵原理的权重获取准则．在保证不降低训练精度的前提下,调整权重来极大化训练集的模糊熵,能有效提高测试精度．新的权重获取策略有效解决了过度拟合问题,同时提高了测试精度．     

基于模糊产生式规则的智能管理模型及其应用

１　引言智能管理系统是主动系统,人是主动环节,人的思维、语言、行为具有主动性、灵活性、创造性、也具有模糊性,而通常的数学模型是精确的、定常的,难以描述人的主动性和处理问题时表现的模糊性［１］．特别是在计算机管理系统中模拟这些特性就更困难．本文提出一种基于模糊产生式规则的智能管理模型,可用于描述人的主动性和模糊性．２　管理目标论域的标准模糊划分定义１设有管理要素论域Ｓ,Ｃ、Ｄ为论域Ｓ上的模糊集,ｘ为论域Ｓ中的元素,ｘ∈Ｓ,则模糊集合Ｃ对于模糊集合Ｄ的可能性测度：ｐ＝Ｐｏｓｓ（Ｄ｜Ｃ）＝Ｓｕｐｘ∈…     

基于产生式规则和模糊推理的注射模总体结构设计专家系统

注射模总体方案设计的任务是进行设计决策,其经验性强,需要采用专家系统技术。IMDES采用框架和产生式规则相主要结合的知识表示和正向推理方法,并考虑到某些知识具有模糊性和不确定性的特点,采用了模糊知识表示方法和模糊推理技术。     

基于区间直觉模糊集的C均值聚类算法

针对区间直觉模糊集(IVIFS)的聚类问题,提出了基于IVIFS的C均值聚类算法.算法首先应用IVIFS的欧氏距离,构造了聚类的目标函数;然后根据拉格朗日乘数法推导出聚类的迭代公式,得到IVIFS聚类算法;此外,还提出一种IVIFS聚类的有效性函数,并将此函数和聚类结合,给出可以确定最佳聚类类别数的聚类流程;最后通过实...     

一种新的基于综合相似度的区间值模糊推理方法

在深入分析已有的基于相似度的模糊推理算法的基础上,针对其计算复杂、未考虑规则前件权重及规则激活方法可能导致结论不全面的问题,提出一种基于综合相似度的区间值模糊推理算法。引入综合相似度、规则阈值、规则可信度等概念,给出新的模糊规则激活方法及推理结论可信度的计算方法。通过算例说明了新方法在多重多维模糊推理的情况下具有还原性,且计算简单,适用于实际应用。     

直觉模糊粗糙推理的规则库完备性研究

针对规则库检验问题,提出了直觉模糊粗糙规则库的完备性检验方法.首先,引入直觉模糊粗糙集的概念,给出了直觉模糊粗糙规则库的完备性定义;其次,针对直觉模糊粗糙规则库的完备性,提出了完备性检验算法,指出如何设计规则库才能满足完备性要求;最后,通过实例验证了算法的合理性和有效性.     

模糊Petri网在带权不精确知识表示和推理中的应用研究

Petri网是一种适合于描述异步并发事件的计算机系统模型 ,可以有效地对并行和并发系统进行形式化验证和行为分析 .以模糊 Petri网的基本定义为基础 ,讨论了带权模糊知识的模糊产生式系统表示法 ,建立了这种表示法与模糊 Petri网之间的映射关系和转换算法 ;在对模糊 Petri网进一步扩充的基础上 ,解决了与知识的模糊Petri网表示相关的几个问题 ;最后给出了模糊 Petri网中不确定性的计算方法和相应的不精确推理算法     

基于推理和相似度计算的语义Web服务匹配策略

将本体的概念引入Web服务提升了服务的语义表达能力和发现能力,传统的语义Web服务匹配主要有基于推理和基于本体相似度计算两种方式.基于推理的服务匹配较容易实现,具有稳定的查准率和较高的运行效率,但同一级结果间不能进一步区分结果的匹配度.基于相似度计算的服务发现可以精确地描述结果与查询条件的匹配程度,便于用户比较,但实现较为复杂,并且在最坏情况下有糟糕的响应时间.在基于推理的服务匹配策略的基础上,提出了一种带有语义相似度计算的服务匹配策略,并用一个书籍领域本体的匹配实例进行了说明.     

基于模糊推理的自校正控制器现状及展望

本文综述了基于模糊推理的自校正控制器现状,并探讨了模糊控制若干研究课题。     

模糊推理Petri网及其在故障诊断中的应用

分析了推理Petri网与传统Petri网的共性和区别,给出了模糊产生式规则推理Petri网模型.在此基础上,给出了有效的推理算法,并以极大代数矩阵算子进行了形式化表示,此算法充分利用了Petri网的数学理论基础和描述并发系统的能力,具有并行推理能力,可以同时得到推理后系统的全部状态值.最后举例说明了其在故障诊断中的应用.     

ON THE INTERPRETATION AND CHAINING OF FUZZY IF-THEN RULE BASES USING FUZZY EQUALITY INDICATORS

An interpretation of fuzzy IF-THEN rule bases using certain classes of indicators for fuzzified set inclusion and set equality is defined. Some properties of this interpretation and the chaining of fuzzy IF-THEN rule bases are investigated from a theoretical point of view.     

基于模糊推理的贴近度决策方法及应用

利用模糊综合评判和模糊推理相结合,建立不同评价空间之间的映射,提出了基于模糊推理的贴近度决策方法,通过实例对比分析,验证基于贴近度的优选决策的结果也是合理的。