一个采用模糊产生式规则的推理方法

在模糊集理论的基础上,本文提出了一种模糊产生式规则.为了采用这类规则进行推理,文中给出了规则前件与事实是否匹配的模糊匹配函数.最后给出了一个生成匹配事实的最大模糊包含演绎树的算法,并用实例说明采用模糊产生式规则进行不精确推理的方法.     

中医诊断专家系统中融合案例与模糊规则的推理机制研究

阐述了基于案例的推理和基于规则的推理的基本概念和原理,结合中医领域知识的特点,对传统的规则通过引入模糊逻辑,提出一种模糊规则推理机制进行知识的表示、获取和推理,并提出一种融合案例与模糊规则的推理机制,用于解决中医诊断专家系统的实际问题.     

一种基于Choquet积分的不精确推理方法

模糊规则是模糊推理中的重要工具之一,它表示了模糊知识的因果关系.在一个模糊规则集中,当模糊命题间存在交互作用时,将参数权重用模糊测度取代,得到了一种基于模糊规则矩阵变换和Choquet模糊积分的模糊推理方法.该方法主要应用在不完全归纳推理中.     

一种新的基于加权模糊规则自适应神经-模糊推理

提出了一种基于加权模糊规则的新的推理机制,并将这组加权模糊规则及相应推理机制映射成了一个模糊神经网络,其中加权模糊规则中的(局部和整体)权重恰好对应于神经网络的连接权.通过新改进的BP算法训练此神经网络后,可学习得到加权模糊规则的权重近似优值.模拟实验说明,训练后得到权重,用本文提出的新的推理机制可以一定程度上提高推理精度.     

加权模糊产生式规则的泛化能力研究

为了提高模糊产生式规则的知识表示能力,人们在模糊产生式规则中引入了局权、全权、置信度等参数。视加权模糊规则中的权重等为可调的知识表示参数,首先研究这些知识表示参数与加权模糊规则的泛化能力之间的关系,然后提出了一种基于极大模糊熵原理的知识表示参数优化方法。在选定数据集上的仿真实验数据表明,提出的方法可以明显提高基于加权模糊产生式规则的专家推理系统的泛化能力。     

基于模糊逻辑的产生式规则拓展

在CAPP系统中,工艺知识通常采用产生式规则来表达.由于工艺知识具有模糊性和不确定性,而传统的产生式规则又难以表示和处理这类带有模糊性和不确定性的工艺知识,所以必须使用一些模糊的语言来描述这些知识并以此来进行推理.针对这一问题,提出了一个基于模糊逻辑的产生式规则模型,给出了模糊规则的产生式规则表达式以及模糊规则中各命题之间的逻辑关系,同时也指出了模糊规则的模糊匹配方式.     

专家系统中基于模糊对象匹配的研究

提出并研究一种新的知识表达模型"模糊对象".它突破传统的精确模型,是一条将模糊理论和面向对象技术应用于专家系统的途径.详细分析了该模糊对象模型的意义、知识表达结构以及它在模糊专家系统中的推理机制.并应用格贴近度和综合函数γ-operator两种方法计算模糊对象与规则中各种模糊对象模式之间的匹配程度.实验表明,该方法能显著地提高信息的准确性和有效性.最后探讨了用基于模糊专家系统外壳FuzzyCLIPS实现这一方法的可行性.     

模糊描述逻辑的统计缺省扩展

该文对模糊描述逻辑进行统计缺省扩展,它以模糊描述逻辑为主要框架,将模糊或不精确知识的表示与推理有机地整合在一起,通过在模糊描述逻辑中引入统计缺省推理,构建了一种同时具有TBox,ABox和统计缺省规则的知识库系统.     

受ELSE规则支配的模糊LMS算法

针对FSS-LMS算法推理机制不全和算法运算量大的问题,提出了一种新的受ELSE规则支配的模糊LMS算法.ELSE规则的存在使得在任何输入数据条件下都能成功执行推理机制,而且运算量大为减少.与其它模糊LMS算法相比,该算法所建立的模糊规则更加简单和可靠.实验结果表明,该算法不仅具有更少的计算量,而且比其它的模糊LMS算法以及其它传统的LMS算法具有更好的性能.     

FATI与FITA的等价性

在模糊系统中,给定一组推理规则,可以先把这组规则聚合为一个超规则,然后依此超规则进行推理,也可先分别依据各给定规则进行推理,然后将所得结果进行聚合.本文讨论分别利用CRI算法与三I算法进行推理时,上述2种方法的等价性问题.证明了当聚合取并运算且用CRI算法进行推理时,FATI与FITA方法等价,而对三I算法只有在恰当选择蕴涵算子时,2种方法才能等价;当聚合取交运算且用CRI算法和三I算法进行推理时,FATI与FITA方法不一定等价.     

采用模糊Petri网的形式化推理算法及其应用

以模糊Petri网为工具，研究了多种约束条件下的人类知识和推理过程的表示方法．在此基础上，将模糊Petri网与矩阵运算相结合，给出了模糊推理过程的形式化推理算法．算法考虑了推理过程中的众多约束条件，包括命题在规则中的权重、变迁触发的阈值、规则的可信度以及多结论规则等，将复杂的推理过程采用矩阵运算实现，充分利用了模糊Petri网的并行处理能力，使模糊推理过程更加简单、快速和易于实现。     

神经网络与模糊故障诊断专家系统结合的应用研究

讨论基于模糊产生式规则的故障诊断专家系统与神经网络相结合的问题,把推理网络同神经网络联系起来,使它能转换成神经网络。结论经实例验证,该方法可靠有效。利用神经网络的并行处理和自学习能力,能避免传统模糊推理的冲突,低效率和知识获取的瓶颈问题。     

模糊目标信息系统上的逻辑及决策规则

基于模糊目标信息系统模型，并结合粗糙集相关的逻辑理论，提出了模糊粗糙决策语言FRDL，给出了FRDL中公式的定义、语义、可满足性有效性的形式化描述以及相关的性质。在此语言的基础上，给出了模糊目标信息系统上的决策规则、逆决策规则形式化描述和构造方法。FRDL所描述的逻辑表达方法以及规则推理公式为建立在模糊目标信息系统之上的决策支持系统、推理机提供了形式化的表示和推理方法。最后，在眼科近视诊断上进行的数据实验表明，这种形式化描述和推理方法比较合理。     

基于模糊推理的管理数据库的知识挖掘

通过对学生管理数据库中学生的成绩，采用模糊数学中的多重多维模糊推理方法，首先建立了学生成绩数据的模糊推理规则及相应的隶属函数，给出与其对应的多重多维模糊推理模型，在此基础上对学生管理数据库中学生成绩数据进行知识挖掘，给出了学生个人综合素质的分类。与此同时，我们对模糊推理中隶属函数的构造方法、模糊推理过程中合成算子的选择及模糊向量的处理进行了研究，得出了比较满意的结论。     

基于模糊粗糙集与模糊推理的作战指挥方式决策分析

依据指挥权限集中程度,指挥方式可分为集中指挥和分散指挥两种形式.本文探讨了基于模糊粗糙集与模糊推理的指挥方式决策分析新方法.首先,分析了作战指挥方式决策的影响因素,即指挥控制手段和情报保障程度;在此基础上,给出了基于模糊粗糙集的作战指挥方式的一种知识发现方法;然后,通过获取的模糊推理规则,运用多输入多重Mamdani模糊推理算法获得量化的指挥方式决策结论;最后,通过在MATLAB7.0模糊逻辑工具箱中构建的模糊推理仿真系统进行验证推演,给出了三种类型的指挥方式决策结论,与军事专家的经验决策相符合,该系统可纳入到作战指挥决策支持系统中.     

城市公共交通智能调度专家系统的研究

根据城市公共交通调度、专家系统知识及模糊控制理论建立了公交智能调度专家系统。该系统采用案例与规则两级推理机制,通过产生式规则实现对知识的表达,应用关系型数据库实现对知识的管理与操作。案例推理中设计了代码与属性两层匹配的推理策略,针对实际调度中的不精确判断,根据模糊控制与模糊推理的思想设计了模糊规则与模糊推理策略实现了基于规则的推理。该系统对实现公交系统智能化、提高公交调度的质量和效率具有重要的意义。     

专家系统中的模糊知识表示及推理研究

结合一种基于特征的零件可制造性评价模型,论述了基于模糊理论的知识表示方法和推理方法,使用隶属函数和模糊规则表示知识,使用匹配度最大优先法和加权证据综合评判算法进行推理研究.     

基于移动模糊推理的DoS攻击检测方法

通过对入侵检测中模糊技术应用和移动模糊推理方法的研究,设计并实现了基于移动模糊推理的DoS攻击入侵检测系统.首先,描述了移动模糊推理方法与模糊推理步骤;其次,详细阐述了用时间差与IP地址分布变化的DoS攻击检测方法与基于移动模糊推理的攻击检测系统,创建了用于检测的模糊规则,确定网络攻击.最后,把DoS攻击工具与DARPA 98数据集作为入侵检测数据集,对基于移动模糊推理的方法与现行方法进行测试,验证了所提方法的有效性.     

Moldability Evaluation for Molded Parts Based on Fuzzy Reasoning

Moldability evaluation for molded parts,which is the basis of concurrent design,is a key design stage in injection molding design.By moldability evaluation the design problems can be found timely and an optimum plastic part design achieved.In this paper,a systematic methodology for moldability evaluation based on fuzzy logic is proposed.Firstly,fuzzy set modeling for six key design attributes of molded parts is carried out respectively.Secondly,on the basis of this,the relationship between fuzzy sets for design attributes and fuzzy sets for moldability is established by fuzzy rules that are based on domain experts‘ experience and knowledge.At last the integral moldability for molded parts is obtained through fuzzy reasoning.The neural network based fuzzy reasoning approach presented in this paper can improve fuzzy reasoning efficiency greatly,especially for system having a large number of rules and complicated membership functions.An example for moldability evaluation is given to show the feasibility of this proposed methodology.