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3.3模糊推理系统模糊推理系统又称为模糊系统,是以模糊集合理论和模糊推理方法等为基础,具有处理模糊信息能力的系统。模糊推理系统以模糊逻辑理论为主要计算工具,可以实现复杂的非线性映射关系,而且其输入输出都是精确的数值,因此已被广泛应用。2024/6/191
3.3.1模糊推理系统的结构从功能上来看,模糊推理系统主要由模糊化、模糊规则库、模糊推理方法及去模糊化几部分组成。2024/6/192
3.3.2模糊化精确值进入模糊推理系统时,一般要将其模糊化成给定论域上的模糊集合。模糊化的实质是将给定输入转换成模糊集合。模糊化的原则是:①在精确值处模糊集合的隶属度最大;②当输入有噪声干扰时,模糊化结果具有一定的抗干扰能力;③模糊化运算应尽可能简单。2024/6/193
3.3.2模糊化l模糊单值法l三角隶属函数法l高斯隶属函数法2024/6/194
模糊单值法模糊单值法是将精确值转化为模糊单值,这种模糊化方法只是形式上将精确值转化成模糊量,实质上仍然是精确量。设为实测的精确值,为转换后的模糊集合,则有优点:易于实现模糊化运算,当输入数据准确时,模糊化性能良好,是一种常用的模糊化方法。2024/6/195
模糊单值法不足:由于舍弃了所有处的隶属度,因此,对输入数据噪声的鲁棒性较差。2024/6/196
三角隶属函数法如果输入数据干扰严重,那么用模糊单值法进行模糊化处理将会产生很大的误差。对于这种情况,常常采用三角形隶属函数法进行模糊化处理。三角形隶属函数模糊化运算比较简单,模糊化结果具有一定的鲁棒性,是一种常用模糊化方法。2024/6/197
三角隶属函数法设为精确值,为转换后的模糊集合,三角隶属函数法为其中:①当时,三角形隶属函数模糊集合就变成了模糊单值。②越大,的变化对的影响越小。即当足够大时,该方法具有足够强的抗扰能力。2024/6/198
高斯隶属函数法高斯隶属函数法模糊化运算较前两种去模糊方法复杂,是另一种常用模糊化方法。这种模糊化方法具有良好的抗干扰能力,且模糊化结果更接近于人的认知特点。设为精确值,为转换后的模糊集合,高斯隶属函数法为其中:参数决定了高斯函数的陡度。2024/6/199
3.3.3模糊规则库模糊规则库是由模糊推理系统中的全部模糊规则组成,是模糊推理系统的核心部分。从某种意义上讲,模糊推理系统的其它部分都是为了有效地执行这些规则而存在。2024/6/1910
模糊规则的基本形式给定论域X和Y,且x∈X、y∈Y。(1)一维模糊规则其中和分别是论域X和Y上的模糊集合。(2)多维模糊规则其中是论域X上的模糊集合,是论域Y上的模糊集合。2024/6/1911
模糊规则库的基本性质(1)完备性规则完备性是指对于给定论域X上的任意x,在模糊规则库中至少存在一条模糊规则与之对应。也就是说:输入空间中的任意值都至少存在一条可利用的模糊规则。这是模糊推理系统能正常工作的必要条件。2024/6/1912
模糊规则库的基本性质例选取语言变量“水温”和“压力”作为被调节量,燃气的“阀门开度”作为控制量。首先确定语言变量温度的论域为X,压力的论1域为X,燃气阀门开度的论域为Y。然后给出语言值,即将温度2分为“高”、“低”两档,将压力分为“大”、“中”、“小”三档,将阀门开度也分为“大”、“中”、“小”三档。“温度”、“压力”和“阀门开度”的隶属函数2024/6/1913
模糊规则库的基本性质该模糊推理系统的规则库至少包含以下六条模糊规则:如果X为“低”且X为“小”,则Y为“大”12如果X为“低”且X为“中”,则Y为“大”12如果X为“低”且X为“大”,则Y为“中”12如果X为“高”且X为“小”,则Y为“中”12如果X为“高”且X为“中”,则Y为“中”12如果X为“高”且X为“大”,则Y为“小”12在该模糊规则库中缺少任何一条规则,在输入空间上都将会出现盲区,导致推理系统无法工作。2024/6/1914
模糊规则库的基本性质l语言变量的档级分得多,所需的模糊规则数目也多。为提高精度,可以考虑增加档级,但也不是分得越多、越细,推理系统的精度就会越高。l在保证精度的前提下,规则数越少越好。如果模糊规则条数太多,必然会出现功能上相近的规则,在推理运算时间上造成不必要的消耗。2024/6/1915
模糊规则库的基本性质为了提高模糊推理的精度,又要避免语言变量分档过细,造成模糊规则泛滥,可将语言变量值的隶属函数在整个论域上做不均匀分布处理,也能达到提高推理精度的效果。2024/6/1916
模糊规则库的基本性质(2)交叉性为了保证模糊推理系统的输入输出行为连续、平滑,一般要求相邻的模糊
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