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模糊控制理论概要介绍(二)

本文ID:LW6069 ¥
bsp; = min{ , }= 3)“补”运算 → = 1- 2.2.2 模糊语言及模糊推理 a)单词与词组 单词即表达概念的最小单位。单词的集合描述: 1)选顶一个论域U; 2)由一类单词够成一个集合T; 3)通过从T到U的对应Fuzzy关系。 如:N来表达语意对任意固定的单词,a∈T,由:,则,是论域U上的模糊集合。 通过“或”、“与”、“非..
bsp;         = min{ , }=
 3)“补”运算  →
 = 1-
2.2.2 模糊语言及模糊推理
a)单词与词组
 单词即表达概念的最小单位。单词的集合描述:
 1)选顶一个论域U;
 2)由一类单词够成一个集合T;
 3)通过从T到U的对应Fuzzy关系。
 如:N来表达语意对任意固定的单词,a∈T,由:,则,是论域U上的模糊集合。
    通过“或”、“与”、“非”连接单词对应的集合运算即构成词组。
b)模糊语言算子
 1)语气算子
 模糊语言算子用来表达语气的肯定程度,用表示:。常用的语气算子有极、很、相当、比较、略、稍微。
 2)模糊化算子
     使确切的词义模糊化的单词,如:大概、大约、近似,可以用论域U上的一个相似模糊关系表示。

 3)语言值
 直接以实数域R=(-∞,+∞)或其子集为论域的单词,以及加上语气算子派生出的新词。如:大、小;多、少;轻、重……
c)模糊语言变量
    语言变量以自然语言中字或句作值的变量,它可用一个无元体表示:(N,U,T,G,M)其中,N表示语言变量名称,U表示论域,T鄙视语言变量值x的集合,G表示语法规则,M表示语义规则。
d)模糊推理
 根据语言变量的定义对输入量模糊化后,下一步是模糊推理。模糊推理由条件聚合,推断和累加三部分组成。模糊推理首先计算控制率中每条规则条件满足程度(条件聚合),软后依据条件的满足程度推断单一规则输出的大小(推断),最后将所有规则的输出累加,得到总的模糊输出。控制规则的条件部分通过模糊算子连接的数个子条件组成,例如:
 if T = cold or T = warm then …
 该条规则条件部分由通过算子or连接的两个子条件组成。

 

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