【正文】 CF2 結(jié)論： y is CF 其中的可信度因子可以是 [0,1]上確定的數(shù)，也可以是模糊數(shù)或模糊語言值。 AA ?? 21 CFCFCF ?? },min{ 21 CFCF? }1,0max{ 21 ??? CFCF 帶有可信度因子的模糊推理 可信度的計(jì)算 ?當(dāng) 時(shí)， 設(shè)用 表示 的匹配度，則結(jié)論的可信度因子可用如下公式之一計(jì)算： ?（ 1） ； ?（ 2） ； ?（ 3） ； ?（ 4） ； AA ?? 21m a tch ), CFCFAACF ???? （? },min{),(21m a tch CFCFA ??? ? }1,0max {),( 21m a tch ????? CFCFAA?),(m a tch AA ?? AA ? 與 },),mi n{21m a tch CFCFAACF ?? （? 作業(yè) 1. P170, 7,8 2. 設(shè)有如下推理規(guī)則： R1: If E1 and E2 then A={a} (CF={}) R2: If E2 and (E3 or E4) then B={b1,b2} (CF={,}) R3: If A then H={h1,h2,h3} (CF={,}) R4: If B then H={h1,h2,h3} (CF={,}) 且已知初始證據(jù)的的確定性分別為： CER(E1)=, CER(E2)=,CER(E3)=, CER(E4)=. 假設(shè) |D|=10, 求 CER(H)=? 作業(yè) 3。 其中 A， B， 的模糊集分別為： A=1/1+++ B=+++1/6 =+++請(qǐng)分別用 求出模糊結(jié)論，并對(duì)這些方法進(jìn)行性能比較。設(shè)論域 U=V={1,2,3,4,5,6}，且有如下模糊規(guī)則：If x is A then y is B。確定數(shù)與模糊數(shù)或模糊語言值之間的運(yùn)算可先把確定數(shù)化為模糊數(shù)后進(jìn)行。 ),(),(),( CARCBRBAR ??模糊關(guān)系 模糊三段論 ? ? ? ? ? ? ? ? ?RRRRRRRRRRRR bssgsggsggscam * 多維模糊推理 多維模糊推理是指前提條件是復(fù)合條件的模糊推理 知識(shí)： If is and is and…and is then y is B 證據(jù)： is and is and…and is 結(jié)論： y is 1A?1x 2x nx2A? nA?1A1x 2x nx2AnAB? 多維模糊推理 Zadeh方法 （ 1）、求出 ， ， …， 的笛卡爾乘積，并記為 A, （ 2）、用前面討論的任何一種構(gòu)造模糊關(guān)系的方法構(gòu)造出 A與 B之間的模糊關(guān)系，記為 1A2nA????????????nnUUUnnAAAnuuuuuuAAAA????2121),/()()()( 212121???),( 21 BAAAR n? 多維模糊推理 （ 3）、求出證據(jù)中 的笛卡爾積，記為 。 其中 ? ? ??????? VU BAb vuvuBUVAR ),/()]())(1[()()( ??? ? ? ?????? VU BA vuvuBUVA ),/()]()([ *** ?? )()()(1)()(* vuuvu BAABA ????? ????? ? ? ??? ?????? VU BA vuvuBUVAR ),/()]()([ ???????????? 1)(,1)( ,01)(,1)( ,1)()(vuvuvuBABABA ????? 各種模糊關(guān)系的性能分析 模糊推理時(shí)所依據(jù)的一些基本原則 I. 知識(shí)： If x is A then y is B 證據(jù)： x is A 結(jié)論： y is B 各種模糊關(guān)系的性能分析 模糊推理時(shí)所依據(jù)的一些基本原則 II. 知識(shí)： If x is A then y is B 證據(jù)： x is very A 結(jié)論： y is very B 或 y is B 各種模糊關(guān)系的性能分析 模糊推理時(shí)所依據(jù)的一些基本原則 III. 知識(shí)： If x is A then y is B 證據(jù)： x is more or less A 結(jié)論： y is more or less B 或 y is B 各種模糊關(guān)系的性能分析 模糊推理時(shí)所依據(jù)的一些基本原則 IV. 知識(shí)： If x is A then y is B 證據(jù)： x is not A 結(jié)論： y is unknown 或 y is not B 各種模糊關(guān)系的性能分析 模糊推理時(shí)所依據(jù)的一些基本原則 V. 知識(shí)： If x is A then y is B 證據(jù)： y is not B 結(jié)論： x is not A 各種模糊關(guān)系的性能分析 模糊推理時(shí)所依據(jù)的一些基本原則 VI. 知識(shí)： If x is A then y is B 證據(jù)： y is not very B 結(jié)論： x is not very A 各種模糊關(guān)系的性能分析 模糊推理時(shí)所依據(jù)的一些基本原則 VII. 知識(shí)： If x is A then y is B 證據(jù)： y is not more or less B 結(jié)論： x is not more or less A 各種模糊關(guān)系的性能分析 模糊推理時(shí)所依據(jù)的一些基本原則 VIII. 知識(shí)： If x is A then y is B 證據(jù)： y is B 結(jié)論： x is unknown 或 x is A 各種模糊關(guān)系性能的分析 對(duì)模糊假言推理， 的性能較好， 次之， 與 較差。 6。 其中， 2。設(shè) A， B分別是論域 上的表示相應(yīng)模糊概念的模糊集，它們的貼近度定義為 },{ 21 nuuuU ?? 模糊匹配與沖突消解 其中 匹配度越大表示越匹配 )]1([21),( BABABA ????? ))()((iBiAUu uuBA i ?? ???? ? ))()(( iBiAUu uuBi?? ???? ? 模糊匹配與沖突消解 語義距離 Hamming距離 有限論域： 論域?yàn)殚]區(qū)間 [a,b]: ????? niiBiA uunBAd1|)()(|1),( ??? ???ba BA duuuabBAd |)()(|1),( ?? 模糊匹配與沖突消解 語義距離 歐幾里德距離 Minkowski距離 ?????niiBiA uunBAd12))()((1),( ?? 1 ,|)()(|1),( /11??????? ??? ??quunBAdqniqiBiA ?? 模糊匹配與沖突消解 語義距離 切比雪夫距離 相似度 設(shè) A， B分別是論域 U上的兩個(gè)模糊集， A與 B之間的相似度可用以下方法計(jì)算 最大最小法 |)()(|max),( 1 iBiAni uuBAd ?? ?? ???????niiBiAniiBiAuuuuBAr11)}(),(max{)}(),(min{),(???? 模糊匹配與沖突消解 算術(shù)平均最小法 幾何平均最小法 相關(guān)系數(shù)法 ??????? niiBiAniiBiAuuuuBAr11))()((21)}(),(min{),(?????????? niiBiAniiBiAuuuuBAr11)()()}(),(min{),(?????????? ???????? ????