模糊推理ppt課件

一 語(yǔ)言變量 語(yǔ)言限定詞 模糊命題 模糊推理及模糊控制 二 模糊推理的幾種推斷規(guī)則 三 模糊推理中的Mamdani方法 四 模糊化與去模糊化 五 模糊控制簡(jiǎn)介 1 可以取語(yǔ)言值的變量稱(chēng)為語(yǔ)言變量 例如 溫度是個(gè)語(yǔ)言變量 其取值可以是 很高 高 適中 不高 低 很低等 車(chē)速是個(gè)語(yǔ)言變量 其取值可以是 語(yǔ)言變量的取值通常稱(chēng)為語(yǔ)言值 語(yǔ)言變量 LinguisticVariable 慢 很慢 一般 快 飛快等 一 語(yǔ)言變量 語(yǔ)言限定詞 模糊命題 注 語(yǔ)言值在本質(zhì)上是模糊集 2 對(duì)語(yǔ)言值進(jìn)行修飾限定的詞稱(chēng)為語(yǔ)言限定詞 例如 非常 差不多 很 有點(diǎn) 略微等 語(yǔ)言限定詞 LinguisticQuantifier 兩類(lèi)基本的限定詞 1 非常 很 定義為 非常A x 2 有點(diǎn) 略微 定義為 有點(diǎn)A x 其中A為一個(gè)語(yǔ)言值所對(duì)應(yīng)的模糊集 3 例1 則 4 定義 帶有語(yǔ)言值的命題稱(chēng)為模糊命題 例如 西紅柿熟了 張三很年輕 簡(jiǎn)單模糊命題 x是A A是語(yǔ)言值 模糊命題 FuzzyPropositions 復(fù)合模糊命題 由簡(jiǎn)單命題通過(guò)模糊聯(lián)結(jié)詞 且 或 非 連接而成的命題 5 IF THEN規(guī)則 形如 如果x是A 則y是B 的模糊命題稱(chēng)為IF THEN規(guī)則 記為 例子 如果西紅柿紅了 則西紅柿熟了 如果張三很健康 則他一定很長(zhǎng)壽 6 例2 用Mamdani方法 該規(guī)則表述為 7 用Dienes Rescher方法 該規(guī)則表述為 8 二 模糊推理的幾種推斷規(guī)則 普通推理 取式推理 分離規(guī)則 ModusPonens 拒式推理 ModusTollens 9 三段論 假言推理 HypotheticalSyllogism 模糊推理 模糊取式推理 FuzzyModusPonens 10 模糊拒式推理 ModusTollens 模糊三段論 FuzzyHypotheticalSyllogism 11 三 模糊推理的Mamdani方法 1 模糊取式推理 12 性質(zhì) 證明 13 例3 14 15 2 模糊拒式推理 16 3 模糊三段論 注 一個(gè)推理中可能存在多個(gè)IF THEN規(guī)則 17 則利用下列關(guān)系R進(jìn)行描述 例如 對(duì)模糊取式 18 三 模糊化與去模糊 1 模糊化 Fuzzification 常用的模糊化方法如下 高斯模糊化 三角形模糊化 19 2 去 解 模糊 Defuzzification 將一個(gè)模糊集轉(zhuǎn)化為一個(gè)數(shù) 用該數(shù)代替模糊集 稱(chēng)之為去模糊 重心去模糊 20 例子 21 若用 截集 由于則得 22 直觀意義 用1代替大約1 23 5模糊控制 利用模糊規(guī)則進(jìn)行控制 基本框架 測(cè)得實(shí)際數(shù)值 對(duì)其模糊化 建立推斷規(guī)則 進(jìn)行模糊推理 去模糊得到控制值 24 倒立擺的模糊控制 e 擺與豎直線的交角 由角度傳感器測(cè)得 e的變化率 連續(xù)測(cè)得e后計(jì)算而得 v 力 速度 電流 電壓 桿子向左傾斜時(shí) 認(rèn)為角度為正 否則為負(fù) 25 第一步 語(yǔ)言值 NL 負(fù)大 NM 負(fù)中 NS 負(fù)小 AZ 近似為0 PL 正大 PM 正中 PS 正小 26 將上述語(yǔ)言值用下述隸屬函數(shù)表示 設(shè)模糊化后的函數(shù)分別為 27 第三步建立模糊推斷規(guī)則庫(kù)