全蕴涵三I算法的推理结果研究

Zadeh提出的CRI算法是模糊推理中运用最广泛的算法,但其逻辑语义不太清楚,也不具有还原性。王国俊教授提出的全蕴涵三I算法具有还原性,并在一定程度上解决了模糊推理的逻辑基础不够完善的问题。现在,全蕴涵三I算法已经获得了普遍的接受,并有许多学者对该算法进行了多种形式的推广。但全蕴涵三I算法及其改进算法在实际控制中都还未见成功的运用。对全蕴涵三I算法的推理结果进行了全面分析,指出全蕴涵三I算法存在的问题及其不能应用于实际控制的原因。

一般模糊推理具有还原性的全蕴涵三I算法

在王国俊教授提出的满足还原性的单一规则的全蕴涵三I算法基础上,利用模糊集合的相似度给每条模糊推理规则赋予权重,即wi=1-S2,i■I1+S2,i∈I,其中S={max S1,S2,…,Sn}且I=i|Si=S,{1≤i≤n},使得全蕴涵三I算法在一般的模糊推理情形下也满足还原性。最后通过实例表明:用新方法推理得出的结果比文献[4]的全蕴涵三I算法的结果更具合理性。

基于直觉模糊集和区间值模糊集模糊推理算法的关系

目的:研究直觉模糊集和区间值模糊集模糊推理算法之间的关系。方法:建立由直觉模糊集和区间值模糊集构成的剩余格之间的同构映射,证明基于直觉模糊集和区间值模糊集的三角范数是一一对应的,进一步证明基于直觉模糊集和区间值模糊集的剩余蕴涵是一一对应的。结果:基于直觉模糊集和区间值模糊集的模糊推理全蕴涵三I算法解是一一对应。结论:运用具体的三角范数,得出的数值例子证明了直觉模糊推理算法与区间值模糊推理算法在本质上是等价的。

模糊推理全蕴涵算法及其还原性

模糊推理是模糊控制的逻辑基础,然而通用的模糊推理CRI算法却缺乏严格的逻辑依据,近期问世的模糊推理全蕴涵三I算法有效地改进了CRI算法。本文研究了全蕴涵三I算法的一般计算公式及其还原性问题,并且得到了一些新的算法,也提出了一些新的观点,文献中已有的结果大多数是本文结果的特例。从而为模糊推理提供了一种新方法。

完备剩余格中的上近似与下近似模糊推理方法

借助于全蕴涵三I算法的思想,在完备剩余格上探讨了FMP问题的输出的上近似模糊推理与下近似模糊推理,并得到上近似推理与下近似推理算法均具有还原性.