基于神經(jīng)網(wǎng)絡的模糊推理模型和算法研究.pdf

1、推理是由一個或幾個已知的判斷推出一個新的判斷的思維形式，其作用是從已知的知識得到未知的知識，特別是可以得到不可能通過感覺經(jīng)驗所掌握的未知知識。模糊推理是推理的一個重要分支，是信息科學中進行模糊信息處理的重要工具，因而模糊推理在計算機科學和控制科學領(lǐng)域受到廣泛的關(guān)注。自1973年Zadeh提出基于模糊集合理論的模糊推理算法后，人們相繼提出了多種模糊推理算法，如E.H.Mamdani教授提出了Mamdani算法等，這些方法在工業(yè)自動控制中取

2、得了應用。但是由于模糊系統(tǒng)存在人工干預多，推理速度慢，精度較低的缺點，近年來人們開始運用神經(jīng)網(wǎng)絡來進行模糊推理，這樣模糊神經(jīng)網(wǎng)絡便應運而生了。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡匯集了神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊理論的優(yōu)點，集學習，聯(lián)想，識別和信息處理于一體。
　　 本文旨在研究一種模糊推理算法能夠適用于神經(jīng)網(wǎng)絡中，實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡的模糊推理。現(xiàn)在對于衡量模糊推理方法好壞的唯一標準是該方法是否具有還原性，因此本文先對已有的四種模糊推理算法分別進行分析，并對它們是否滿足還

3、原性進行討論。Zadeh教授的CRI算法不滿足還原性；王國俊教授的全蘊涵三I算法和汪培莊教授的真值流推理算法只滿足單一規(guī)則下的還原性，而不滿足多重多維模糊推理的還原性；徐蔚鴻博士的CRIP算法在一定條件下滿足模糊推理的還原性。通過研究發(fā)現(xiàn)上述四種方法都不能很好的滿足還原性。因此本文提出了一種新的方法，通過在全蘊涵三I算法中引入相似度來給每條規(guī)則賦予權(quán)重，使得全蘊涵三I算法在多重多維模糊推理情形下滿足還原性。隨后，將這改進算法應用于基于T