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模糊智能系统中模糊推理研究

徐蔚鸿  
【摘要】:推理功能是人类智能的主要特征之一,计算智能是实现人工智能的一种重要的新技术,而其中的模糊推理是模糊专家系统、模糊控制系统的理论基础和核心,是信息科学中一个进行模糊信息处理和实现机器智能的重要工具,因而是计算机科学、控制科学和人文决策等学科的重要研究课题. 1975年由Fung和Fu提出的max-min运算的一种推广—∨~λ算子的值域在[min(x,y),max(x,y)]之间可调,含有∨~λ算子的逻辑推理,易于转化为模糊神经网络形式,从而参数学习也方便,又便于硬件实现,而且有很好的运算性质,但其并未引起足够的注意,本文先对∨~λ算子和广义∨~λ算子的多种性质结合模糊推理的需要进行了较系统的研究。 基于∨~λ算子把模糊关系合成运算“°”推广成“~(P1)°~(P2)”形式,其中p_1,p_2∈[0,1],并发现“~(P1)°~(P2)”仍然保持了“°”的多种良好的性质;进而把L.A.Zadeh提出的著名的模糊推理关系合成法则(CRI法)推广成带参数的模糊关系合成法则CRIP,由于参数的介入大大地扩大了~(P1)°~(P2)算子的值域,以至于CRIP算法几乎总能满足还原性,而且模糊蕴涵算子的作用变得不再关键了,从而几乎回避了模糊蕴涵算子难以适宜选择的问题,特别是基于CRIP法的模糊推理的过程能轻易地对应成一个模糊神经网络问题,进而参数很好确定,这种方法也是把传统的CRI法赋予了自适用特性;本文也具体地给出了相应的参数调整法,并通过推理实例把它与其它推理算法进行了比较。 本文基于单体模糊神经网络提出了一种广义的Mamdani算法,提出了两个神经网络模型分别进行广义取式推理和广义拒式推理,给出了这些网络的性质、学习算法和推理实例,并与其它方法进行了比较。 传统的区间值模糊集的相容性则度由于结构复杂,从而掩盖了它的一些本质,而且与人的某些直觉不符,为此本文另外提出了一个“相合度”概念,并将两者进行了比较,分别给出了相容度和相合度为1的充分必要条件和直观解释,并首次讨论了模糊推理对相容度和相合度的传播问题。 基于T范数和S范数本文提出了F1型和F2型两类神经元模型,前者灵敏性强鲁棒性弱,更适宜用于给出了工业控制系统,而后者灵敏性弱棒性强,更适宜用于人文决策领域,并给出了广义AND/OR运算为T/S范数簇的充分必要条件,而且应用F1型和F2型构造了一个神经网络应用于模糊推理,新的推理算法是CRI法的推广拥有更好的性质;同时本文首次提出了弱界三角范数的概念,其可应用于信息不完备和 摘要 2004年7月 子命题之间关系复杂情形下的模糊命题演算问题. 提出了一般的模糊推理算对规则摄动的鲁棒性的概念,并具体分析了模糊蕴涵算 子对多类模糊推理算法拥有良好的这种鲁棒性的影响,分别给出了相应的充分必要条 件,还提出了一般模糊神经网络对训练模式对摄动的鲁棒性的概念,并就多种学习算 法具体分析了模糊联想记忆网络的这种鲁棒性,并尝试了利用这些分析结果反过来对 模糊规则的获取过程进行警示和指导.当讨论的这种鲁棒性较好时,规则的摄动或粗 糙是安全的可行的,从而可减轻领域专家的压力,或降低数据采集设备精度要求. 关键词:人工智能,计算智能,智能控制,模糊控制系统,模糊专家系统,模糊神 经网络,模糊推理,模糊关系合成法则,模糊蕴涵算子,鲁棒性,摄动,学习算法


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