基于CRI算法的蕴涵算子族LλOλG模糊系统

针对蕴涵算子族LλOλG,首先讨论了基于CRI算法的模糊系统及其响应性能,结果表明,蕴涵算子族LλOλG模糊系统只具有阶跃输出能力,不具有函数逼近泛性;其次揭示了蕴涵算子族LλOλG模糊系统的概率意义,给出了其概率分布,它有充当模糊系统"系统内核"的作用.     

基于 Hα系统蕴涵算子的三I算法模糊系统

针对Hα系统中的蕴涵算子Rp,首先给出FMP问题三I支持算法的计算公式;其次讨论了基于三I算法的模糊系统及其响应性能,结果表明,蕴涵算子Rp的模糊系统只具有阶跃输出能力,不具有函数逼近泛性;最后,揭示了蕴涵算子Rp的模糊系统概率意义,给出其概率分布,它在模糊系统中起着"系统内核"的作用.     

基于某些模糊蕴涵算子的模糊控制器及其响应函数

讨论了由23个模糊蕴涵算子构成的基于CRI算法的模糊控制器及其响应函数.结果表明,由其中9个模糊蕴涵算子构成的模糊控制器具有函数逼近的泛性,可以在实际的模糊控制系统中使用.这9个模糊蕴涵算子中,除Einstein算子交外,其余8个算子均是一些模糊蕴涵算子的伴随对.另外,有3个由模糊蕴涵算子构成的模糊控制器可近似为拟合函数.     

基于R_0-蕴涵伴随对的重心法模糊系统及其概率表示理论

研究基于R0-蕴涵伴随对的重心法模糊系统及其概率表示理论。首先,将一组输入输出数据转换成模糊推理规则,通过选择R0-蕴涵的伴随对做为模糊蕴涵算子生成模糊关系,再利用重心法解模糊化方法求出某二维随机变量的联合概率密度函数和重心法模糊系统。其次,研究了如此得到概率分布的数学期望、方差和协方差等数字特征。最后给出了所构造的模糊系统具有泛逼近性的充分条件。     

基于Zadeh蕴涵的重心法模糊系统

研究了基于Zadeh蕴涵的重心法模糊系统及其泛逼近性问题.对于Zadeh蕴涵来说,用通常的＂单点模糊化＂方法所构造的模糊系统不具有泛逼近性.针对这一问题,应用＂参数单点模糊化＂方法,重新构造了基于Zadeh蕴涵的重心法模糊系统.证明了该重心法模糊系统具有泛逼近性,并给出了这种模糊系统具有泛逼近性的充分条件.     

由三I算法构造的一些模糊控制器及其响应能力

首先给出了51个模糊蕴涵算子的三I算法的表达式,在此基础上详细讨论这51个模糊蕴涵算子基于三I算法构成的单输入单输出和双输入单输出模糊控制器,并分析了它们的响应能力.结果表明,只有1个模糊蕴涵算子基于三I算法构成的模糊控制器具有函数的泛逼近性;另有1个模糊蕴涵算子基于三I算法构成的模糊控制器近似为拟合函数;35个蕴涵算子基于三I算法构成的模糊控制器只具有阶跃响应能力;14个模糊蕴涵算子基于三I算法构成的模糊控制器为未定型.     

基于蕴涵算子族L-λ-R_0的模糊推理三Ⅰ支持算法

提出了基于蕴涵算子族的模糊推理的思想,并给出了基于蕴涵算子族L-λ-R0模糊推理的三Ⅰ支持算法,这将有助于提高推理结果的可靠性.     

基于蕴涵算子族L-λ-G的反向FMT模型三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可靠性.针对蕴涵算子族L-λ-G给出了模糊推理的FMT模型的反向三Ⅰ支持算法、α-反向三Ⅰ支持算法.     

基于不同蕴涵算子的三Ⅰ算法构造的模糊控制器及其响应能力

以RM,RZ,R03个蕴涵算子为基础,给出了其相应三I算法的表达式,并研究了这3个蕴涵算子基于三I算法构成的单入单出模糊控制器,分析了它们的响应能力.结果表明,当Ri(i=1,2,3)按顺序取R0,RM,RZ时基于三I算法构成的单入单出模糊控制器具有函数的泛逼近性;当Ri(i=1,2,3)按顺序分别取RM,RZ,RZ或R0,RZ,RM时基于三I算法构成的单入单出模糊控制器近似为一元拟合函数;其余情况基于三I算法构成的模糊控制器具有阶跃响应能力.     

由三I或CRI方法构造的模糊系统及其响应函数

文章介绍在采用单点模糊器和重心法解模糊器的情况下,分别基于三I方法和CRI方法,研究了由11个蕴涵算子构成的模糊系统及其响应函数。在基于三I方法的11个系统中,9个输出近似为阶跃函数,1个输出近似为拟合函数,1个具有函数逼近的泛性,从而后2个系统可用;基于CRI方法的11个系统中,7个输出近似为阶跃函数,2个输出近似为拟合函数,2个具有函数逼近的泛性,从而后4个系统可用。可见,从模糊系统的角度,三I方法效果不理想,而CRI方法基本可以接受,且相对较优。     

基于蕴涵算子族L-λ-G的FMP模型反向三Ⅰ支持算法

提出了基于蕴涵算子族上L-λ-G的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性.针对蕴涵算子族上L-λ-G给出了模糊推理的FMP模型的反向三Ⅰ支持算法、α-反向三Ⅰ支持算法.     

重心法模糊系统及其概率表示

为了研究基于模糊蕴涵算子θ(a,b)=(2-a-b)∧1的重心法模糊系统及其概率表示,利用模糊推理构造出了基于输入-输出数据的联合概率密度函数,研究了这种概率分布的边缘分布和数字特征,导出了基于联合概率密度函数的回归函数。研究结果表明:这种回归函数实际上是基于给定模糊蕴涵算子的重心法模糊系统,证明了该模糊系统具有一阶逼近精度,从而进一步揭示了模糊系统的概率论意义。     

一类模糊控制器的设计算法及其分类

给出了由模糊蕴涵算子构造模糊控制器的一般算法.根据模糊控制器的响应函数的拟合性质将其分为4种类型:具有泛逼近性的模糊控制器、只具有拟合性的模糊控制器、只具有阶跃响应性的模糊控制器和不定型的模糊控制器.     

基于模糊关系方程组的解构造的模糊控制器

基于若干条模糊规则的模糊推理的数学本质是将有限个模糊集之间的对应延拓成整个模糊空间上的映射,sup-*合成推理算法和inf- →合成推理算法都是实现这种延拓的有效途径.研究了: 1) 基于一种sup-*合成的模糊关系方程组Ai⊙mR=Bi (I=1,…,n),给出了最大解(最优近似解)的公式,并将此最大解用于构造模糊控制器,证明了以此解构造的模糊控制器具有插值函数的泛逼近性; 2) 基于一种inf- →合成的模糊关系方程组Ai⊙mR=Bi (I=1,…,n),证明了在模糊划分意义下解的存在性,给出了最小解的公式,并将此最小解用于设计模糊控制器,证明了以此解构造的模糊控制器具有插值函数的泛逼近性.由于合成运算中引进了一种连续可变的T范数和蕴涵算子,即Schweizer T范数和Schweizer蕴涵算子,因而得到了2个基于已知模糊规则的具有良好柔性和泛逼近性的连续可变的模糊控制器簇的构造方法,这个结果对模糊系统设计与优化有重要意义.     

正则模糊神经网络在积分模意义下的逼近性

给出了模糊值函数在Lebesgue测度空间上的Lp-积分模定义, 得出了正则模糊神经网络依L-积分模对模糊值函数构成泛逼近器. 进而在伪可加测度空间上定义了模糊值函数的Lp-伪积分模, 研究结果表明正则模糊神经网络在L-伪积分模下对模糊值函数也具有逼近性.     

基于蕴涵算子族L-λ-G的反向FMT模型三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可靠性．针对蕴涵算子族L-λ-G给出了模糊推理的FMT模型的反向三I支持算法、a-反向三I支持算法．     

模糊系统中方形分片线性函数依K-积分模的泛逼近性

首先引入方形分片线性函数和K-拟可加积分的概念,应用诱导算子及积分转换定理证明了方形分片线性函数在K-积分模意义下对一类可积函数的泛逼近性.该结果表明:模糊系统中方形分片线性函数对连续函数的逼近能力可以推广为对一般可积系统的逼近能力.     

基于一个模糊蕴涵的概率密度函数和模糊系统

利用选取的一个模糊蕴涵算子构造出模糊关系.使用这个模糊关系,得到了某二维随机变量的联合概率密度函数.讨论了对应的边缘概率密度函数和数字特征.求出了由重心法解模糊化得到的模糊系统,指出这种模糊系统在概率论意义下是一个回归函数,并证明其具有一阶逼近精度.     

一类正则蕴涵算子诱导的DISO模糊系统的构造

模糊系统通过测量数据或数字传感器来获取反应输入和输出之间的映射关系,虽然它不依赖于精确的数学模型,但却具有逻辑推理、数值计算和对非线性函数的逼近能力。双输入单输出(Double input and single output,DISO)模糊系统的构造与逼近是进一步研究多输入单(多)输出模糊系统的关键所在,本文将常规模糊推理机推广为一类正则蕴涵算子,并基于该蕴涵算子、参数单点模糊化和重心解模糊器等步骤构造三种DISO模糊系统,进而导出该模糊系统输入输出的解析表达式。     

基于正则蕴涵算子的三I算法的性质

基于正则蕴涵算子分析了三I算法的连续性与逼近性问题,指出在模糊连续输入的条件下,RL、RG、RΠ型三I算法均具有连续性与逼近性,并指出了R0型三I算法具有连续性与逼近性的条件是x∈X,A*(x)∧A(x)>1/2成立.