加权模糊产生式规则的泛化能力研究

为了提高模糊产生式规则的知识表示能力,人们在模糊产生式规则中引入了局权、全权、置信度等参数。视加权模糊规则中的权重等为可调的知识表示参数,首先研究这些知识表示参数与加权模糊规则的泛化能力之间的关系,然后提出了一种基于极大模糊熵原理的知识表示参数优化方法。在选定数据集上的仿真实验数据表明,提出的方法可以明显提高基于加权模糊产生式规则的专家推理系统的泛化能力。

三种新的基于相似性的加权模糊推理方法

在模糊专家系统中,模糊推理方法的优劣是衡量系统性能好坏的关键指标。基于相似性的加权模糊推理是针对模糊信息发展的一种既简单又灵活的方法,其关键是模糊集合相似度的定义。在文中,提出了三种新的相似度的定义,讨论了与其相应的模糊推理方法;通过实例验证了三种新方法的有效性,并与已有的几种方法进行了比较分析。

一种改进的加权模糊推理方法

在模糊专家系统中,模糊推理方法的优劣是衡量系统性能好坏的关键指标.文章举例指出了文[1]中模糊推理方法的局限性,并且给出了改进的方法,并通过实例验证了改进方法的合理性.

权重对模糊规则泛化能力的影响

在模糊产生式系统中,产生式规则的前件的所有子命题、知识库中所有的规则被假定具有相同的重要性,使得其知识表示能力有严重的缺陷.为了提高模糊产生式规则的知识表示能力和泛化能力,在模糊产生式规则中引入整体权、局部权、阈值等知识表示参数,视加权模糊规则中的权重、阈值等为可调的知识表示参数,研究了权重与加权模糊规则的泛化能力之间的关系.通过模拟实验,验证了通过调整、优化权重,能够提高产生式系统的泛化能力.

机车制动机故障模糊诊断方法研究

为解决机车制动机故障诊断的滞后性问题,将小波分析与模糊产生式规则方法相结合应用于机车制动机故障诊断中。开展了对机车制动机气路系统故障诊断过程中内部管道压力变化速率与故障发生的因果关系的分析,提出了采用小波多尺度边缘检测法提取故障征兆,并与多征兆加权模糊产生式规则相结合的故障诊断方法,建立了故障征兆与故障原因之间的关系,进行了机车制动机故障诊断系统的试验。研究结果表明,该方法于机车制动机故障诊断中是有效的,可以提高机车制动机故障诊断的实时性和准确性。

应用带标识的模糊Petri网的模糊推理

本文针对模糊推理中常存在推理结果意义不明确的问题,提出应用带标识的模糊Petri网(MFPNs)进行模糊推理。推理的过程中考虑模糊产生式规则的权值、阈值、确定性因子等几种知识表示参数以获得更多信息。给出基于相似性测度的模糊推理算法,通过计算带标识的模糊Petri网的最终输出库所中的托肯值可以得到最终的模糊推理结果。通过实例可以验证这样得到的推理结果意义更明确,计算过程更加高效。