模糊推理的三I算法研究

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自Zadeh于1965年提出模糊集概念以来,模糊控制技术作为现代工业与新产品开发的高新技术之一,受到国内外普遍重视,而且在应用领域取得了令人瞩目的成功.模糊推理是模糊控制的核心内容之一,而推理又基于逻辑.针对如今在控制领域中广泛应用的CRI(Compositional Rule of Inference)等方法的缺陷,王国俊教授提出了一种更为合理、逻辑基础更强的推理算法-全蕴涵算法(又称为三I算法).近年来模糊推理备受人们关注,至今为止,已提出了多种模糊推理方法.   在模糊逻辑中,人们针对不同的问题定义了不同的蕴涵算子,由于采用的蕴涵算子的不同,所得的结论常常不同,因此模糊逻辑呈现出多样性.三十多年来,人们相继提出了多种定义模糊关系及其复合运算的方法,以及其他一些改进的方法从而把CRI算法加以扩充,以CRI算法为主线的模糊推理不断融入新的思想,其中主要的推理方法除了CRI算法还包括逻辑推理方法、区间值推理方法、带参的模糊推理算法等.   蕴涵算子的选取与模糊推理的效果密切相关.研究蕴涵算子对将模糊推理与模糊逻辑和模糊控制相结合具有重要的意义,进而为实现新型模糊控制器的某些性能指标提供必要的理论依据.本文主要对具有代表性的CRI算法和三I算法进行全面系统地分析研究,定义了一个新的蕴涵算子族,并针对蕴涵算子族给出了模糊推理的FMP模型和FMT模型的三I约束算法、三I支持算法以及反向三I约束算法和反向三I支持算法,有助于提高模糊推理结果的可靠性.   本论文的结构和主要研究内容如下:   第一章介绍了模糊推理的研究背景和研究现状.   第二章介绍了模糊推理研究的基本内容、所用的基本方法以及基本思路,介绍了模糊推理三I理论、蕴涵算子等基本概念及一些基本性质.   第三章基于Zadeh提出的CRI等算法中的缺陷与不足,探讨模糊推理三I理论,定义了一个新的涵算子族,证明了该算子族是模糊蕴涵算子族,并针对蕴涵算子族给出了模糊推理的FMP模型和FMT模型的三I约束算法、三I支持算法,有助于提高模糊推理结果的可靠性.   第四章定义了另一个新的算子族,证明了该算子族是模糊蕴涵算子族,并针对蕴涵算子族给出了模糊推理的FMP模型和FMT模型的反向三I约束算法和反向三I支持算法,有助于提高模糊推理结果的可靠性.  
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