区间值三Ⅰ算法的鲁棒性

经典模糊推理在不确定性和模糊性比比皆是的实际应用中显得捉襟见肘,而具有更多自由度的2-型模糊集更适合于不确定的和模糊的环境。作为一种特殊的2-型模糊集,区间模糊集因便于计算而倍受青睐。区间值模糊推理在处理信息和图像时能有效减少信息和图像的丢失。本文首先给出基于区间值QL-蕴涵的三I算法的表达式,进一步借助区间值模糊连接词的灵敏度,系统地研究基于几种常见的区间值蕴涵的三Ⅰ算法的鲁棒性,为其在实际中的应用提供理论保障。