【图文】北京交通大学研究生课程(神经网络、模糊控制及专家系统

1、 3.2 Fuzzy语言模糊控制中的知识表示 3.2.5 几种模糊推理方法 （3）Baldwin模糊推理方法 A = H1/ 2 A , 例：取 A ® B = R a ，已知 z1 = 完全真 ，z 2 = 很真 ， 并且 A, A Î F (U ; ¢ ¢ ¢ ¢ B, B Î F (V ，求B 解： z2 ( m ¢ (u = H 2 ( H 1 m A (u = m A (u A 2 "u Î U 当取 A ® B = Ra 时 m A®B (u, v = 1 

2、17; (1 - m A (u + mB (v ì ï1 当m A (u £ m B (v时 而 z1 ( m A® B (u , v = í ï î0 当m A (u > m B (v时 则 m B¢ (v = Ú ( m A¢ (u Ù z1 ( m ( A® B (u , v = Ú m A (u = m B (v uÎU uÎU m A ( v £ m B ( v 所以这里 B = z 2 ( A o z1 ( A

3、74; B = B ¢ ¢ 3.2 Fuzzy语言模糊控制中的知识表示 3.2.5 几种模糊推理方法 （3）Baldwin模糊推理方法 模糊命题“ u 是 P ”相对于模糊命题“ u 是 Q ”的语言真值为 Z P / Q (t = 真 值 （ u是P / u是Q ） 记作 Z P / Q (t = Ú Q(u P ( u =t "t Î 0, 1 P, Q Î F (U ¢ B 算法是： （1）先求 “u 是 A ” 相对于 “u 是 A ” 的语言真值， 即求出 Z A / A¢ ¢ （3）再根据下式

4、求 z B¢ Z A / A¢ (t = A( u =( t Ú m A¢ (u "t Î 0, 1 z B¢ = z A / A¢ o ( 真 ® 真 = Ú z 即z（ ¢ s） B tÎ 0 , 1 A / A¢ (t Ù (1 Ù (1 - t + s （2）按逻辑蕴涵算子 R a 把“若真，则真“用下面 关系式表示 （4）最后，由下式求 B ¢ 真 ® 真 = （ 假 ´ 0， 1） Å （ 0，

5、 1 ´ 真） 即 （ 真 ® 真） （t , s） = 1 Ù (1 - t + s "(t , s Î 0, 1 ´ 0, 1 ¢ v 是 B Û (v是B是Z B¢ 即 B = Z ¢ ( B ; m B¢ = Z ¢ ( m B (v B B ¢ "v Î V 3.2 Fuzzy语言模糊控制中的知识表示 3.2.5 几种模糊推理方法 （3）Baldwin模糊推理方法 例： A, A , B, B 符合定义域，已知 A = A ，求 B (1 Z A / A¢ ¢ ¢ ¢ ¢ = 真 (2 Z B¢ = Z A / A¢ o ( 真 ® 真 = 真 o ( 真 ® 真 Z B¢ = ( ò (3 0, 1 (1 + s / 2 s mB¢ (v = Z B¢ (mB (v m B¢ (v = ( ò (1 + m B (v / 2 v v "v &