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。     

模糊推理三I算法的逻辑基础

在模糊推理理论中，近期问世的三I推理方法以逻辑蕴涵运算取代传统的合成运算，从根本上改进了传统的合成推理规则(即CRI方法)。本文基于模糊命题逻辑的形式演绎系统L^*和模糊谓词逻辑的一阶系统K^*，构建了一个完备的多型变元一阶系统Kms^*，并且将三I算法完全纳入了模糊逻辑的框架之中，从而为模糊推理奠定了严格的逻辑基础。     

模糊CRI算法及模糊推理的有效性研究

通过揭示模糊推理的一种CRI算法的逻辑原理,提出了模糊推理的一种新算法.并对单规则的CRI算法(或三Ⅰ算法)的重心(或最大隶属度)去模糊法的有效性进行了研究.发现在单规则的CRI算法(或三Ⅰ算法)的模糊推理中,当大前提的后件取对称模糊集时,采用重心去模糊法使得推理结果无效,而采用最大隶属度去模糊法可使得推理结果有效.     

基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理三Ⅰ支持算法

提出了基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的效果.针对蕴涵算子族L-λ-G给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的三Ⅰ支持算法、α-三Ⅰ支持算法。     

区间值模糊推理的三Ⅰ算法

模糊推理在控制和人工智能等领域已得到了广泛的应用，但其理论基础还不完善，王国俊教授提出的模糊命题逻辑的形式演绎系统和三Ⅰ算法为模糊推理奠定了严格的逻辑基础，本文把三Ⅰ算法用于区间值模糊推理，并且指出一般模糊推理是在区间退化为点时的特殊区间值模糊推理，从而把一般模糊推理纳入于区间值模糊推理的框架之内。     

θp型三I算法与反向三I算法支持度分析

研究了基于蕴涵算子以θp模糊推理的三Ⅰ算法与反向三Ⅰ算法的支持度理论，分析了支持度的性质，得到了α-三Ⅰ算法的FMP（FMT）计算公式与α-反向三Ⅰ算法的FMP（FMT）计算公式。     

基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理三I支持算法

提出了基于蕴涵算子族L -λ-G的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的效果.针对蕴涵算子族L-λ-G 给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的三I支持算法、α-三I支持算法.     

FMT问题的两种三Ⅰ算法及其还原性

进一步研究FMT问题,得到该问题的三Ⅰ算法的一般计算公式,提出该问题的一种新算法三Ⅰ^*算法,给出新算法的一般计算公式,讨论两种算法的还原性问题,明确两种还原性的含义,证明FMT问题的三Ⅰ算法是W－还原的,而三Ⅰ^*算法是Z－还原的。     

一些模糊推理方法的还原性

给出15个常用模糊蕴涵算子的三Ⅰ算法,在此基础上讨论由这15个蕴涵算子与CRI算法和三Ⅰ算法相结合生成的30种模糊推理方法的还原性。     

模糊推理的灵敏度

借助于模糊逻辑连接词的灵敏度,定义了模糊推理系统的灵敏度,研究了几种常见的模糊推理系统的灵敏度,进一步估算了各种模糊推理机的灵敏度,并将模糊推理系统的灵敏度与模糊连接词灵敏度的关系用等式表示出来。     

一种新的模糊推理方法

模糊推理作为模糊控制的主要部分已有将近三十年的研究历史 ,但其基本原理未有公论。本文提出一种新的推理方法 ,引入优化思想来说明模糊推理的基本原理     

一种基于模糊推理的因素权重确定方法

在模糊综合评价中,如何确定因素的权重是非常重要的,也是非常困难的,它直接关系到评价结果的合理性与真实性.利用模糊推理技术,提出了一种基于模糊推理的因素权重确定方法,其利用人们处理复杂问题的逻辑思维方式,建立评价空间和单位评价空间的映射,得到模糊关系方程并用于确定因素的权重.实验结果表明,利用该模型得到的权重能反映各因素的重要性,用其对待评对象进行模糊综合,其结果也是合理的.     

一种新的三角模糊数算子在加权模糊推理中的应用

针对基于模糊逻辑的加权模糊推理,Chen Shy i-M ing提出了两种计算合取式前件整体真值的方法。由于所用模糊数算子的影响,两种方法的求取结果在准确性和合理性上都存在一定的缺陷。这种缺陷将直接影响推理的性能。因此,为改善这种缺陷,提高推理性能,本文提出了一种新的三角模糊数算子。它的应用可以提高推理的准确性和合理性。     

态势估计中一种模糊时间推理方法

时间推理是态势估计的一个重要组成部分,本文研究了当两个模糊时间点之间的时间间隔已知时,综合来自不同推理路径的推理结果方法,并建立了检验时间数据与专家知识模型符合程度的方法及时间网络的一致性检验方法。     

模糊数排序的一种新方法

给出了模糊数排序的一种新方法,并且详细研究了它的一些性质.该方法不仅可以对隶属函数为三角形、梯形等较特殊形式的模糊数进行排序,而且还可以比较隶属函数为多个分段单调函数的模糊数,同时它也考虑了决策者的风险态度.最后进行了算例分析.     

简易插值模糊推理方法

从函数扩充的角度将模糊推理视为两个论域语言值与语言值之间的对应关系,将一条规则视为一个由前提和结论组成的模糊数据对,将规则集视为一组已知的模糊数据节点集,将它们作为模糊插值节点,给出了一种插值推理函数的建立方法.然后利用扩展原理给出插值推理结果,推理的过程简化为一个求复合函数的过程.无论是对稀疏规则集还是对完备规则集,只要具有有序交叠互补性,该推理方法就能保证还原性,语气单调性,属性介值性和保正规性.     

基于经典逻辑系统的模糊推理方法

给出了一种基于经典二值逻辑系统的模糊推理方法.由于经典二值逻辑系统和我们提出的一种新的三段论原则是比较令人信服的,故我们的算法的基础是较为坚实的;同时在新的推理方法中避免了蕴合算子的选择,使得本算法不存在选择蕴含算子的困难;本算法具有还原性且计算简单;通过实例的计算结果与三Ⅰ算法和CRI算法的计算结果相比较,说明由新算法计算出的结果也是较为令人信服的,因此新算法是一种较好的算法.     

模糊推理的SIS算法

模糊推理的核心问题是求解模糊取式和模糊拒取式。算法的还原性是评价模糊推理好坏的重要标准之一。现有求解模糊取式和模糊拒取式问题的算法都不满足无条件的还原性。本文提出了一种新的模糊推理算法——SIS算法,证明了SIS算法是不需要附加任何条件的还原算法,并且还讨论了SIS算法的λ水平解。此算法必将对模糊推理和模糊控制等产生较大的影响。     

n阶模糊微分方程的一种新解法

研究了具有Seikkala导数的n阶模糊微分方程的模糊初值问题,通过1-水平截集方程和左、右扩展方程的解构造出原模糊微分方程的解,给出了具体的算例.