人工智能及其應用蔡自興第四版-資料下載頁
2025-05-10 10:35本頁面
【正文】 32 ? 廣義拒式假言推理法 (GMT, Generalized Modus Tollens) 的推理規(guī)則可表示為： 前提 1： y為 B 前提 2：若 x為 A，則 y為 B 結 論： x為 A’ ? 模糊變量的隱含函數基本上可分為三類，即模糊合取、模糊析取和模糊蘊涵。 模糊計算 33 ? 例題： 設 X(火力 )={a1,a2,a3,a4,a5},Y(閥門開度 )={b1,b2,b3,b4,b5}，有模糊集與規(guī)則如下： – A1(小 ){(a1,1),(a2,)} ,B1(大 ){(b5,1),(b4,)} – IF A1 THEN B1 問題： A2(較小 ){(a1,),(a2,1),(a3,)} － ？ 解： 模糊計算 ? ????????????????????????????????????000000000000000000111 BA ?模糊規(guī)則轉換為模糊關系矩陣如下： 模糊事實與規(guī)則的合成推理： ? ? ? ?000000000000000 ???????????????????RA ?34 )( iN x? 模糊判決方法 ? 在推理得到的模糊集合中取一個相對最能代表這個模糊集合的單值的過程就稱作 解模糊或模糊判決 （ Defuzzification）。模糊判決可以采用不同的方法：重心法、最大隸屬度方法、加權平均法、隸屬度限幅元素平均法。 ? 下面介紹各種模糊判決方法，并以“水溫適中”為例，說明不同方法的計算過程。這里假設“水溫適中”的隸屬函數為： ={ X: + + + + + + + + + + } 模糊計算 35 重心法就是取模糊隸屬函數曲線與橫坐標軸圍成面積的重心作為代表點。理論上應該計算輸出范圍內一系列連續(xù)點的重心，即 () 但實際上是計算輸出范圍內整個采樣點的重心，用足夠小的取樣間隔來提供所需要的精度，即： ???x Nx Ndxxdxxxu)()(??= ?? ?? )()( iNiNi xxxu ?? 模糊計算 1. 重心法 36 這種方法最簡單，只要在推理結論的模糊集合中取隸屬度最大的那個元素作為輸出量即可。要求這種情況下其隸屬函數曲線一定是正規(guī)凸模糊集合（即其曲線只能是單峰曲線）。 例如，對于“水溫適中”，按最大隸屬度原則，有兩個元素 40和 50具有最大隸屬度 ，那就對所有取最大隸屬度的元素 40和 50求平均值，執(zhí)行量應?。? 452/)5040(m a x ???u 模糊計算 2. 最大隸屬度法 37 3. 系數加權平均法 ? 系數加權平均法的輸出執(zhí)行量由下式決定： () 式中，系數 的選擇要根據實際情況而定，不同的系統(tǒng)就決定系統(tǒng)有不同的響應特性。 ? ??? iii kxku / 模糊計算 ik38 用所確定的隸屬度值 α對隸屬度函數曲線進行切割，再對切割后等于該隸屬度的所有元素進行平均，用這個平均值作為輸出執(zhí)行量，這種方法就稱為隸屬度限幅元素平均法。 例如，當取 α為最大隸屬度值時，表示“完全隸屬”關系，這時 α＝ 。在“水溫適中”的情況下， 40℃ 和 50℃ 的隸屬度是 ，求其平均值得到輸出代表量： 452/)5040( ???u 模糊計算 4. 隸屬度限幅元素平均法 39 小結 ?計算智能 ?神經計算 ?模糊計算 ?進化計算 ?人工生命 ?神經計算：人工神經網絡 ?模糊計算：模糊邏輯
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