基于模糊推理方法的企业预警模型

企业预警系统是一个高度复杂的非线性系统,难以建立精确的数学模型.而模糊推理系统特别适用于无法得到准确数学模型、具有不确定因素、非线性的系统,且易于利用专家知识,具有较好的鲁棒性和适应能力.作者将模糊推理的方法应用于企业预警系统,着重讨论了企业预警指标体系的建立、基于历史数据提取模糊规则、建立适当的模糊规则库,并建立了带有中心平均解模糊器的模糊系统来对企业预警系统进行模拟.     

模糊神经网络控制系统

介绍了将神经网络和模糊控制相结合,即用人工神经网络算法产生模糊推理规则和隶属函数,再基于这些模糊推理规则和隶属函数产生模糊逻辑控制的一种新颖控制策略--模糊神经网络系统的组织结构及其神经网络的设计.     

关于模糊α—真的模糊推理与模型

本文首行α－真的概念，然后以Ｍｉｚｕｍｏｔｏ所给方法为例，研究了模糊推理的有关性质及推理规则，最后给出了关于模糊α－真和在这种推理运算规则下的模糊推理模型。     

关于模糊α－真的模糊推理与模型

本文首先定义模糊α－真的概念，然后以Ｍｉｚｕｍｏｔｏ所给方法［１］为例，研究了模糊推理的有关性质及推理规则，最后给出关于模糊α－真和在这种推理运算规则下的模糊推理模型．     

基于改进RPCL算法的模糊推理系统构建方法

给出了一种改进的RPCL算法,然后提出了一种基于此算法的Sugeno型模糊推理系统构造方法.该方法首先对训练样本子集聚类以形成初始模糊规则集合,然后对初始模糊规则集合再次聚类以确定模糊语言值个数和隶属函数,从而克服了以往规则提取法在训练样本不充分时规则数目难以确定及规则提取不足等缺点.最后,以倒车实验为例验证了该方法的有效性.     

刀具切削状态模糊性及识别方法

论述刀具切削状态识别过程中存在的模糊问题及识别方法。方法对刀具切削状态模糊性进行了理论分析,将模糊划分理论与神经网络识别方法相结合,给出神经网络非线性映射作用一般扩展原理的推论以及模糊模式识别及推理规则;结果对不同切削负载,给出相应模糊推理机制和模糊判别规则。     

智能压路机压实模糊神经网络控制及仿真

将模糊系统与神经网络相结合,提出了一种由模糊化层、模糊推理层和清晰化层组成的模糊神经网络结构,并将其用于智能压路机压实控制.针对振动压路机的压实性能要求,采用钟型函数作为隶属度函数,通过计算规则重要度来提取模糊推理层规则群中比较重要的规则,运用补偿模糊神经网络的学习算法解决参数的自动调整问题.把工程实践中得出的模糊控制规则表作为训练模糊神经网络的样本,仿真结果表明该模糊神经网络控制器具有在误差限度范围内的泛化能力.     

基于区间值相似度的加权模糊推理

在相似度的方法用于区间值模糊推理的过程中,为合理地计算区间值加权模糊产生式规则的输入事实与规则前件之间的相似度,给出区间值相似度的计算公式.在此基础上提出基于区间值相似度的加权模糊推理算法.为体现规则前件断言对于规则结果的重要性程度,在区间值模糊产生式规则中加入了权值参数.为了采用该算法,给出区间值排序的方法.最后用实例说明所给出的推理算法更符合实际需要,可操作性强,便于应用.     

单层模糊智能控制系统模型与应用

系统决策基于系统的属性信息,这些信息有定性的也有定量的.综合定性与定量信息,基于模糊推理理论建立了一个普适的单层属性的模糊智能控制系统.将决策信息分级并模糊化,建立模糊推理规则库;依据模糊化的决策信息搜索推理规则库,进行模糊合成得到控制信息.实现对系统的智能化控制.讨论了系统运行的时间复杂度和空间复杂度,并进行了证明.最后给出了单层模糊智能控制系统的一个应用实例.     

基于模糊关系与模糊推理的教师年终考核

分析了模糊关系、模糊关系合成和模糊推理,为便于讨论模糊关系的合成,定义了模糊关系主和从的概念;基于模糊推理的综合评价,将模糊集合看成是模糊关系,将模糊蕴含关系作为模糊单因素评价矩阵并输入模糊推理;最后,通过教师年终考核实例,提出了利用不同职称相对隶属度求得模糊蕴含矩阵的方法.该方法为模糊综合评价的应用提供了参考.     

基于Fuzzy集的插值模糊推理

对于模糊概念 (用Fuzzy集表示 )的隶属函数为连续的情况 ,将规则前件中的模糊概念的论域与后件的模糊概念的论域作一一映射 ,然后给出基于Fuzzy集的隶属函数为连续情况下的插值模糊推理方法 ;对于Fuzzy集的隶属函数为离散的情况 ,在作上述相同的映射后 ,再将规则前件中的Fuzzy集与事实中的Fuzzy集的隶属函数分别进行线性插值 ,使它们都成为连续函数 ,然后给出基于Fuzzy集的隶属函数为离散情况下的插值模糊推理方法 .     

具有三种否定的模糊推理算法及应用

模糊推理中,合成规则推理方法（compositional rule of inference, CRI）与基于贴近度的方法（similarity based approximate reasoning,SAR）都是建立在只有一种否定的经典模糊集上。针对广义模糊集GFScom(generalized fuzzy sets with contradictory, opposite and medium negation)具有三种否定（矛盾否定、对立否定、中介否定）的特点,对模糊推理方法 CRI的蕴含算子作了扩展。提出了具有三种否定的GFScom贴近度定义和公式,得到模糊近似推理的一种新的计算形式GSAR方法,证明了GSAR该方法具有FMP(fuzzy modus ponens)还原性。通过应用实例对比,模糊推理GSAR的新方法不仅克服了CRI方法在建立模糊关系矩阵具有主观性和随意性的不足,而且客观有效地反映了模糊推理中的3种否定信息,丰富了模糊推理的形式。     

基于双枝模糊逻辑的攻击模型BBFPAN模糊推理算法

针对基于MYCIN置信度方法的攻击模型BBFPAN推理算法,无法反映网络攻击过程中各结点的状态变化情况的缺点。以双枝模糊逻辑理论为理论基础,提出了BBFPAN模型推理的基本规则,并依据该基本推理规则,结合BBFPAN模型的定义,给出其相应基于双枝模糊逻辑的推理算法。在该推理算法中,预设起始库所集Pset、中间状态库所集Pg、可激发变迁集Tset,通过这三个集合元素的变化情况清晰地反映网络攻击的整个过程,为安全预警提供了依据。     

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.     

基于重心模糊插值推理方法的改进

在稀疏模糊规则的条件下，采用传统的合成推理规则方法毫无结论可言，插值推理方法则能得出很好的结论，然而目前的插值推理方法尚不尽完善。本文在分析了HuangZhi-he和ShenQiang提出的基于重心插值推理方法的基础上，提出一种基于重心的通用模糊插值推理方法。使用该方法，不仅可以改进原方法只能用于三角形隶属函数的缺点，同时还能应用于梯形隶属函数，并且保证了最后结果的凸性并扩展到多维规则条件下的推理；最后通过实例加以说明。     

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。     

基于模糊Petri网络的分布式知识表示方法

从模糊产生式系统出发，引入模糊Ｐｅｔｒｉ网络（ＦＰＮ）的定义，进而给出了模糊产生式规则的各类型的ＦＰＮ表示模型．在此基础上提出了一种基于ＦＰＮ的交互式推理方法．该方法为模糊知识的表示提供了一种有效方法．     

一种IDSS模糊推理机的OOP实现模型

提出了一种智能决策支持系统（IDSS）中基于产生式规则的知识表示和模糊推理的面向对象实现方法。该方法把知识规则的结构和模糊推理方法定义成规则类，把具体的规则定义成规则类的实体，用这些规则实体构建动态表从而组成知识库，推理的过程由知识中各种规则实体提供的方法完成。在推理过程中采用模糊处理使得结果更符合客观事实，该方法是简单高效的。     

一种基于统计信息的模糊推理方法

在Zadeh的模糊推理合成规则及陈永义等提出的模糊集特征展开近似推理方法基础上，提出了一种广义模糊特征合成推理的数学模型，借助信息论的方法，通过计算推理系统的熵以及因素uk对系统的条件熵，进而得到因素uk对系统的信息率，并利用因素对推理系统的信息率给出了一种基于统计信息的特征系数权重确定法。     

基于神经网络的模糊控制器及其应用

本文提出了一种基于神经网络的模糊控制器，采用神经网络技术实现模糊控制的知识规则的获取、隶属函数的确定及模糊推理。最后通过仿真实验证明了这种方法的有效性