第4章 模糊逻辑与模糊推理

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模糊控制——理论基础(4模糊推理)

模糊控制——理论基础(4模糊推理)

模糊控制——理论基础(4模糊推理)1、模糊语句将含有模糊概念的语法规则所构成的语句称为模糊语句。

根据其语义和构成的语法规则不同,可分为以下⼏种类型:(1)模糊陈述句:语句本⾝具有模糊性,⼜称为模糊命题。

如:“今天天⽓很热”。

(2)模糊判断句:是模糊逻辑中最基本的语句。

语句形式:“x是a”,记作(a),且a所表⽰的概念是模糊的。

如“张三是好学⽣”。

(3)模糊推理句:语句形式:若x是a,则x是b。

则为模糊推理语句。

如“今天是晴天,则今天暖和”。

2、模糊推理常⽤的有两种模糊条件推理语句:If A then B else C;If A AND B then C下⾯以第⼆种推理语句为例进⾏探讨,该语句可构成⼀个简单的模糊控制器,如图3-11所⽰。

其中A,B,C分别为论域U上的模糊集合,A为误差信号上的模糊⼦集,B为误差变化率上的模糊⼦集,C为控制器输出上的模糊⼦集。

常⽤的模糊推理⽅法有两种:Zadeh法和Mamdani法。

Mamdani推理法是模糊控制中普遍使⽤的⽅法,其本质是⼀种合成推理⽅法。

注意:求模糊关系时A×B扩展成列向量,由模糊关系求C1时,A1×B1扩展成⾏向量3、模糊关系⽅程①、模糊关系⽅程概念将模糊关系R看成⼀个模糊变换器。

当A为输⼊时,B为输出,如图3-12所⽰。

可分为两种情况讨论:(1)已知输⼊A和模糊关系R,求输出B,这是综合评判,即模糊变换问题。

(2)已知输⼊A和输出B,求模糊关系R,或已知模糊关系R和输出B,求输⼊A,这是模糊综合评判的逆问题,需要求解模糊关系⽅程。

②、模糊关系⽅程的解近似试探法是⽬前实际应⽤中较为常⽤的⽅法之⼀。

计算智能 模糊逻辑和模糊推理

计算智能 模糊逻辑和模糊推理

0 0 0.5 1 0 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 R = 1 1 1 1 1 小大 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
B1 A1 R

小大
0 0 0.5 1 0 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 = 1 0.4 0.2 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

语言是人们进行思维和信息交流的重要工具,是一种 符号系统。 语言可分为两种:自然语言和形式语言,通常的计算 机语言是形式语言。 人们日常所用的语言属自然语言。自然语言的突出 特点在于它具有模糊性,如“ 今天是个好天”,“小 王很年轻”等。 在形式逻辑中,推理有直接推理,演绎推理、归纳 推理以及类比推理等形式。在科学研究工作中,最 常用的推理方法是演绎推理中的假言推理。 基本规则是如果已知命题A (即可以分辨真假的陈述 句)蕴含B,即A → B(或A 则B),如今确为A1,则可 得结论为B1。
0.1 0.5 0.5 0.1 1 0.6 0.1 0.1 0.1
0.1 0.4 0.4 0.1 C1 =( A1 B1 )T R 0.1 0.5 1 0.1 0.5 0.5 0.1 0.1 0.1 0.4 0.4 0.1 0.1 C1 0.4 0.5 0.1
(3)模糊条件语句" if A and B then C else D, 则模糊关系 R 为:
T T R = ( A B ) C ( A B ) D
合成:Ci ( Ai Bi )T R

模糊聚类分析

模糊逻辑推理与模糊方程

模糊逻辑推理与模糊方程
模糊逻辑推理与模糊方程
本次课程内容
1 近似推理 2 模糊条件推理 3 多输入模糊推理 4 多输入多规则推理 5 解模糊方程
模糊逻辑推理
扎德推理法
A B 1 (1 A B) A B (A B) (1 A)
AB (x, y) [A (x) B ( y)] [1 A (x)]
玛达尼推理法
0.3 0.3 0.4 0.7 0.7
[10.6 R 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6
1
1
1
1
1
1 1 1 1 1
[0.40.40.40.7
较大
(
y)
[
0.4 1
0.4 2
0.4 3
0.7 4
1] 5
模糊条件推理
模糊逻辑推理
语言规则: 如果x是A,则y是B,否则y是C。
逻辑表达: (A B) (A C)
A B AB
AB (x, y) A (x) B ( y)
模糊逻辑推理
1 近似推理 前提1: 如果x是A, 则y是B 前提2: 如果x是A‘ , 结论: y是B’ ,
B' A' ( A B)
B'
(
y)
{
x
A'
(
x)
AB
(
x,
y)}
论域X=Y={ 1,2,3,4,5 } , ”较小“,分别如下:
0.3 0.3 0.4 0.7 0.7
R 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6
1
1
1
1
1
1 1 1 1 1
0 0 0.4 0.7 1
0
0
0.4
0.7
0.7

第四章计算智能(2)-模糊推理1

第四章计算智能(2)-模糊推理1
模糊计算和模糊推理
经典二值(布尔)逻辑



在经典二值(布尔)逻辑体系中,所有的分类 都被假定为有明确的边界;(突变) 任一被讨论的对象,要么属于这一类,要么不 属于这一类; 一个命题不是真即是假,不存在亦真亦假或非 真非伪的情况。(确定)
1
天气冷热
雨的大小
风的强弱
人的胖瘦
年龄大小
个子高低
2
模糊数学
•模糊概念 模糊概念:从属于该概念到不属于该概念之间 无明显分界线 年轻、重、热、美、厚、薄、快、慢、大、小、 高、低、长、短、贵、贱、强、弱、软、硬、 阴天、多云、暴雨、清晨。 模糊数学就是用数学方法研究模糊现象。
3
模糊数学的产生与基本思想
•产生 1965年,L.A. Zadeh(扎德) 发表了文章《模糊集 》
5
IEEE 系列杂志 主要杂志25种,涉及模糊内容20,000余种 • 国际会议 IFSA (Int. Fuzzy Systems Association) EUFIT、NAFIP、Fuzzy-IEEE、IPMU • 涉及学科 模糊代数,模糊拓扑,模糊逻辑,模糊分析, 模糊概率,模糊图论,模糊优化等模糊数学分支 分类、识别、评判、预测、控制、排序、选择;
并以此数作为 R1°R2 第i行第j列的元素。
R2=
0.2 0.4 0.6
0.8 0.6 0.4
求 R1°R2
42
模糊推理
模糊命题 模糊概念 1 张三是一个年轻人。 2 李四的身高为1.75m左右。模糊数据 3 他考上大学的可能性在60%左右。 对相应事件发生 的可能性或确信 4 明天八成是个好天气。 程度作出判断。 5 今年冬天不会太冷的可能性很大。
33
模糊二元关 系R是以 U×V为论域 的一个模糊 子集,序偶 (u,v)的隶属 度为uR(u,v)

模糊推理方法

模糊推理方法

模糊推理方法模糊推理方法是一种基于模糊逻辑的推理方法,它不同于传统的二值逻辑推理,而是考虑了事物之间的不确定性和模糊性。

在现实生活中,我们经常面对各种模糊的问题,例如天气预报、医学诊断、金融风险评估等等,这些问题都存在一定的模糊性和不确定性。

而模糊推理方法正是为了解决这些模糊问题而被提出的。

模糊推理方法的核心是模糊集合理论,它将模糊性作为一个数学概念进行描述。

在模糊集合理论中,每个元素都可以具有一定的隶属度,表示该元素属于该模糊集合的程度。

通过模糊集合的隶属度,我们可以对事物进行模糊分类和模糊推理。

模糊推理方法主要包括模糊逻辑推理和模糊数学推理两种形式。

模糊逻辑推理是通过对模糊命题的模糊逻辑运算,推导出模糊结论的过程。

模糊数学推理则是利用模糊数学的方法,通过模糊关系的运算,得出模糊结论的过程。

在模糊推理方法中,常用的推理规则包括模糊蕴涵规则、模糊合取规则、模糊析取规则等。

这些推理规则可以根据具体的问题和需求进行选择和组合,以实现对模糊问题的推理和决策。

模糊推理方法的应用非常广泛。

在天气预报中,由于气象数据的不确定性和模糊性,传统的二值逻辑推理往往无法准确预测天气情况。

而模糊推理方法可以通过对多个气象数据的模糊运算,得出更准确的天气预报结果。

在医学诊断中,由于病情的复杂性和多样性,传统的二值逻辑推理往往无法全面考虑各种可能性。

而模糊推理方法可以通过对病情特征的模糊分类和模糊推理,提供更全面的医学诊断结果。

除了天气预报和医学诊断,模糊推理方法还广泛应用于金融风险评估、交通流量预测、工程管理等领域。

在金融风险评估中,由于金融市场的不确定性和复杂性,传统的二值逻辑推理往往无法准确评估风险。

而模糊推理方法可以通过对各种金融指标的模糊运算,得出更准确的风险评估结果。

在交通流量预测中,由于交通数据的不确定性和随机性,传统的二值逻辑推理往往无法准确预测交通流量。

而模糊推理方法可以通过对多个交通数据的模糊运算,得出更准确的交通流量预测结果。

模糊推理

模糊推理
(1/3)


(1) 离散且为有限论域的表示方法
为离散论域, 设论域 U={u1, u2, … , un}为离散论域,则其模糊集可表示为: 为离散论域 则其模糊集可表示为:


F={ µ F (u1 ) , µ F (u 2 ) , … ,
µ
F
(u n )
}
为了能够表示出论域中的元素与其隶属度之间的对应关系, 为了能够表示出论域中的元素与其隶属度之间的对应关系,扎德 引入了一种模糊集的表示方式: 引入了一种模糊集的表示方式:先为论域中的每个元素都标上其隶 属度,然后再用“+”号把它们连接起来 号把它们连接起来, 属度,然后再用“+”号把它们连接起来,即
µ µ
F F
( 20 ) = 1 , µ
F
( 30 ) = 0 . 8 , µ
F
F
( 40 ) = 0 . 4 ,
( 50 ) = 0 . 1 , µ
( 60 ) = 0
则可得到刻画模糊概念“年轻”的模糊集 则可得到刻画模糊概念“年轻” F={ 1, 0.8, 0.4, 0.1, 0} 说明其含义。 说明其含义。
0 µ 年老 (u ) = 5 2 −1 [1 + ( u − 50 ) ] 当0 ≤ u ≤ 50 当50 < u ≤ 100
1 µ 年轻 (u ) = u − 25 2 −1 [1 + ( 5 ) ]
当0 ≤ u ≤ 25 当25 < u ≤ 100
(3) 一般表示方法 不管论域U是有限的还是无限的 是连续的还是离散的, 是有限的还是无限的, 不管论域 是有限的还是无限的,是连续的还是离散的,扎德又给出了一种类似于 积分的一般表示形式: 积分的一般表示形式:

模糊逻辑中的模糊集合与模糊推理的概念与原理

模糊逻辑中的模糊集合与模糊推理的概念与原理

模糊逻辑中的模糊集合与模糊推理的概念与原理模糊逻辑是一种基于模糊集合和模糊推理的数学理论,用于处理存在不确定性和模糊性的问题。

在许多实际应用中,我们常常遇到一些无法精确描述或者没有明确边界的问题,这时候,传统的二值逻辑就显得力不从心了。

模糊逻辑的提出正是为了解决这类模糊和不确定性问题,使我们能够更好地进行推理和决策。

一、模糊集合的概念与原理模糊集合是模糊逻辑的基础,它是一种用来描述模糊性的数学工具。

与传统的集合不同,模糊集合中的元素并不只有两种可能,而是存在程度上的模糊和不确定性。

模糊集合使用隶属度函数来表示每个元素与集合的关系强弱程度。

隶属度函数取值范围在[0,1]之间,表示该元素与集合的隶属度。

隶属度为0表示该元素不属于集合,隶属度为1表示该元素完全属于集合。

模糊集合的运算包括模糊交、模糊并、模糊补等。

模糊交运算是指两个模糊集合相交后得到的模糊集合,其隶属度函数取两个模糊集合对应元素隶属度函数的最小值。

模糊并运算是指两个模糊集合并集后得到的模糊集合,其隶属度函数取两个模糊集合对应元素隶属度函数的最大值。

模糊补运算是指对一个模糊集合中的每个元素的隶属度进行取反,得到的新模糊集合。

二、模糊推理的概念与原理模糊推理是模糊逻辑的关键部分,它是通过模糊集合的运算和推理规则来推导出模糊结论的过程。

模糊推理的基本框架是模糊推理机,它由模糊集合和模糊规则库组成。

模糊规则库是一组由若干种模糊条件和结论组成的规则集合。

每条规则包含一个或多个模糊条件和一个模糊结论。

通过对输入的模糊条件进行匹配,模糊推理机可以得出一组模糊结论,然后通过模糊集合的运算来合并这些模糊结论,最终得到一个模糊输出。

模糊推理的主要方法有模糊推理法则和模糊推理网络。

模糊推理法则是一种基于模糊规则的推理方法,通过将输入的模糊条件与规则库中的规则进行匹配,得到一组模糊结论,然后通过运算得到最终的输出。

模糊推理网络是一种基于神经网络的推理方法,通过对输入信号的加权求和和激活函数的处理,得到最终的模糊输出。

2.4 模糊逻辑与模糊推理

2.4 模糊逻辑与模糊推理
0 0 .1 0 .3 0.6 0.85 1 + + + + + 0 20 40 60 80 100 0 0 .1 0 .3 0.5 0.7 0.85 1 压力大µ B (p) = + + + + + + 1 2 3 4 5 6 7 0.1 0.15 0 .4 0 .75 1 0 .8 温度比较高µ A' (t ) = + + + + + 0 20 40 60 80 100 温度高µ A ( t) =
15 10:55:46
= [∨ ( µ
A′
(x)∧ µ ( y)
( x ))] ∧ µ
( y)
= ω ∧ µ
B
( max
− min 复合运算)
0 0 0 0 0.1 0 .1 0 .1 0.1 0.1 0 .3 0 .3 0.3 0.1 0 .3 0 .5 0 .6 0.1 0 .3 0 .5 0 .7 0.1 0 .3 0 .5 0 .7
2.4 模糊逻辑与模糊推理
p 语言变量; p 模糊蕴含关系; p 模糊推理方法。
1 10:55:46
一、语言变量
p 语言可分为两种:自然语言和形式语言。
自然语言的语意丰富、灵活,有时具有模糊性。例如 “ 一朵美丽的花 ” — — 多么 “ 美丽 ” ? 形式语言则有严格的语法规则和语意,不存在任何的 模糊性和二意性 — — 通常的计算机语言 。自然语言中带模 糊性的语言称为模糊语言,如 长、短、大、小、年轻、年 老。
0 0.1 0. 3 0 .3 0.6 0 .6 0.85 0 .85 0.85 1 0 0 .1

人工智能的模糊推理与模糊逻辑

人工智能的模糊推理与模糊逻辑

人工智能的模糊推理与模糊逻辑人工智能的模糊推理与模糊逻辑在当今信息时代发展中扮演着重要的角色。

随着人工智能技术的不断进步,越来越多的领域开始应用模糊推理与模糊逻辑,以解决现实世界中存在的复杂问题。

模糊推理是指基于模糊集合理论的推理方法,能够应对模糊、不确定和不完全信息的推理和决策问题。

而模糊逻辑则是一种扩展了传统逻辑的形式,用于处理模糊概念和模糊语言的推理问题。

模糊推理与模糊逻辑的基础是模糊集合理论。

模糊集合理论是20世纪60年代由日本学者山下丰提出的,用来描述现实世界中存在的模糊、不确定性和不完全性现象。

在模糊集合理论中,每个元素都有一个隶属度,表示其属于该模糊集合的程度。

通过模糊集合的交集、并集和补集等运算,可以对模糊信息进行处理和推理,从而实现对不确定性问题的分析和决策。

在人工智能领域,模糊推理与模糊逻辑的应用范围非常广泛。

其中一个重要的应用领域是模糊控制系统。

在传统的控制系统中,输入和输出之间的关系通常是通过清晰明确的数学模型来描述的,但是现实世界中很多系统存在着模糊性和不确定性,这时就需要使用模糊推理和模糊逻辑来构建模糊控制系统。

通过模糊控制系统,可以有效地处理复杂系统的控制问题,提高系统的性能和稳定性。

另一个重要的应用领域是模糊信息检索和决策支持系统。

在信息爆炸的时代,人们需要从海量的数据中获取有用的信息,模糊推理和模糊逻辑可以帮助人们快速、准确地找到他们需要的信息。

通过模糊信息检索和决策支持系统,可以有效地处理模糊查询和不完全信息的检索问题,提高信息检索的效率和准确性。

除了以上两个应用领域外,模糊推理与模糊逻辑还可以应用于模式识别、专家系统、人工智能语音识别等领域。

在模式识别领域,模糊推理和模糊逻辑可以帮助系统更准确地识别复杂模式和特征,提高模式识别的准确性和鲁棒性。

在专家系统领域,模糊推理和模糊逻辑可以帮助系统模拟人类专家的知识和推理过程,实现对复杂问题的自动化处理和分析。

在人工智能语音识别领域,模糊推理和模糊逻辑可以帮助系统更好地理解和处理人类语音,提高语音识别的准确性和鲁棒性。

模糊推理以及逻辑运算(重点参考第5页后的内容)

模糊推理以及逻辑运算(重点参考第5页后的内容)

对数据要求高
模糊推理需要大量的数据和样本 进行训练和优化,对于数据量较 小的情况可能无法得到理想的结 果。
如何克服模糊推理的局限性
引入人工智能技术
利用人工智能技术如深度学习、强化学习等,可以进一步提高模 糊推理的精度和效果。
结合其他方法
可以将模糊推理与其他方法如概率论、统计方法等相结合,形成混 合模型以提高精度和可靠性。
灵活性高
模糊推理不要求精确的数学模型,可以根据实际需求灵活地调整模 糊集合和隶属度函数。
适用范围广
模糊推理适用于许多领域,如控制、决策、模式识别等,能够解决许 多实际问题。
模糊推理的局限性
主观性较强
模糊推理中的模糊集合和隶属度 函数的定义往往基于专家经验或 主观判断,具有较强的主观性。
精度有限
由于模糊推理的原理,其结果的 精度往往受到一定限制,难以达 到与精确数学模型相当的水平。
根据模糊规则库中的模糊条件 语句和结论语句进行推理,得 出模糊结论。
去模糊化模块
将模糊结论转换为精确值,以 便于输出和决策。
模糊推理系统的设计流程
确定输入输出变量
首先需要确定系统的输入和输出变量, 并了解它们的变化范围和特性。
02
选择隶属度函数
根据输入输出变量的特性,选择合适 的隶属度函数,将输入的精确值转换 为模糊集合中的隶属度值。
01
03
建立模糊规则库
根据实际问题的需求,建立合适的模 糊规则库,包括条件语句和结论语句。
去模糊化处理
将推理得到的模糊结论转换为精确值, 以便于输出和决策。
05
04
设计推理算法
根据模糊规则库,设计合适的推理算 法,实现从输入到输出的映射。
模糊推理系统的应用实例

模糊关系及推论

模糊关系及推论

模糊逻辑的运算
模糊逻辑中的运算包括模糊与、模糊或、模糊非 等。
这些运算不同于经典逻辑中的与、或、非运算, 它们在处理模糊信息时具有不同的性质和效果。
例如,模糊与运算可以处理两个模糊集合之间的 关系,并得到一个新的模糊集合。
模糊逻辑的性质
01
模糊逻辑具有连续性,这意味着它能够处理连续的变量和 值域。
03 模糊集合
模糊集合的定义
模糊集合是由普通集 合中引入了程度概念 的集合。
模糊集合用数学符号 表示为A,其中A⊆X, X为论域。
模糊集合的元素不再 是确定的,而是属于 集合的程度在0到1之 间。
模糊集合的运算
并集
设A、B为模糊集合,则A∪B表示A和B中所有元素的集合, 其隶属度为max(A(x), B(x))。
交运算
02
03
补运算
表示两个模糊集合的交集,表示 元素属于这两个集合的程度的最 大值。
表示一个模糊集合的补集,表示 元素不属于这个集合的程度的最 大值。
02 模糊推理
模糊推理的定义
模糊推理是一种基于模糊集合理论的推理方法,用于处理具有模糊性的信 息和数据。
它通过将普通集合论中的确定性概念扩展到模糊集合论中的不确定性概念, 使得推理过程能够更好地处理现实世界中的模糊性和不确定性。
02
它还具有非线性,这意味着它能够处理非线性关系和函数。
03
此外,模糊逻辑还具有自反性和对称性等性质,这些性质 使得它在处理模糊信息时具有更强的灵活性和适应性。
05 模糊系统
模糊系统的定义
01
模糊系统是一种基于模糊集合理论的系统,用于处理具有不确 定性、不完全性和模糊性的信息。
02
它通过模糊化输入信号,将确定的输入转化为模糊集合,然后

非经典逻辑中的模糊推理与模糊集合

非经典逻辑中的模糊推理与模糊集合

非经典逻辑中的模糊推理与模糊集合模糊推理和模糊集合作为非经典逻辑的重要分支,对于处理不确定性和模糊性的问题具有重要的意义。

本文将介绍模糊推理和模糊集合的基本概念、特点以及在实际应用中的作用。

一、模糊推理模糊推理是用来处理模糊信息的一种推理方法。

与传统的经典逻辑推理方式不同,模糊推理允许信息的不确定性和模糊性存在。

在模糊推理中,我们将不确定的信息转化为模糊集合,利用模糊集合的运算和推理规则进行推理。

通过模糊推理,我们可以得到一些模糊性较低的结论。

模糊推理的基本框架为模糊推理系统,它包括了模糊推理的输入、模糊推理的处理和模糊推理的输出三个部分。

在输入部分,我们将模糊信息通过模糊化的方式转换为模糊集合;在处理部分,我们利用模糊集合的运算和推理规则进行推理;在输出部分,我们将推理结果通过反模糊化的方式转换为具体的结论。

模糊推理在人工智能、控制理论和决策支持系统等领域有着广泛的应用。

例如,在智能交通系统中,我们可以利用模糊推理来实现车辆的自动驾驶和交通信号的优化控制;在医疗诊断系统中,我们可以利用模糊推理来对患者的病情进行判断和诊断。

二、模糊集合模糊集合是指在一个特定的空间中,每个元素都具有一定的隶属度,表示该元素属于该集合的程度。

与经典集合不同,模糊集合允许元素的隶属度为一个介于0和1之间的实数。

在模糊集合中,我们通过隶属函数来描述元素与模糊集合之间的隶属关系。

模糊集合具有以下几个特点:模糊性、隶属度、包容性和运算规则。

模糊性表示了元素的隶属度可以是一个连续的区间,而不仅仅是一个确定的值;隶属度表示了元素属于模糊集合的程度,它可以用来度量元素与模糊集合之间的相似度;包容性表示了一个元素可以同时属于多个模糊集合;运算规则包括了模糊集合的并、交和补运算等。

模糊集合在模糊推理、模式识别和人工智能等领域有着重要的应用。

例如,在模式识别中,我们可以利用模糊集合来描述模式的不确定性和模糊性,提高系统对于复杂模式的识别能力;在人工智能领域,我们可以利用模糊集合来表示知识的不确定性和模糊性,提高系统的推理和决策能力。

模糊数学精品讲义38_模糊逻辑与模糊推理

模糊数学精品讲义38_模糊逻辑与模糊推理
若陈述句的意义是模糊概念,不能用简单的真假分 辨,则这种命题就称为模糊命题。
如上述 (1)、(2) 句是二值命题; (3)、(4) 句是模糊命题。
3
第三页,共132页。
定义 3.8.3 对于二值命题,可以用一些连接词如“或”、
“与”、“非”、“如果……,那么……”(“若……, 则……”)等连接起来。
与 “” 两种运算,且具有下述性质:
(1) 幂等律:若 L,则有 =, =;
(2) 交换律:若 , L,则有
= , = ;
14
第十四页,共132页。
(3) 结合律:若 ,, L,则有 ( ) = ( ), ( ) = ( );
(4) 吸收律:若 , L,并有
27
第二十七页,共132页。
例如 xy XY的真值表列于表 3.16
y(Y) x(X)
0
0.2 0.4 0.6 0.8
1
0
0
0
0
0
0
0
0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0
0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.2 0
0.6 0.6 0.6 0.6 0.4 0.2 0
0.8 0.8 0.8 0.6 0.4 0.2 0
值表如表 3.14 所示。
表 3.14 复合命题的真值表
命题 P Q PQ PQ P PQ PQ
真值
真(1) 真(1) 假(0) 假(0)
真(1) 假(0) 真(1) 假(0)
真(1) 真(1) 真(1) 假(0)
真(1) 假(0) 假(0) 假(0)
假(0) 假(0) 真(1) 真(1)
真(1) 假(0) 真(1) 真(1)
30

计算智能 模糊逻辑和模糊推理40页PPT

计算智能 模糊逻辑和模糊推理40页PPT

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71、既然我已经踏上这条道路,那么,任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远,吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应,言行相称。——韩非
计算智能 模糊逻辑和模 糊推理
6、纪律是自由的第一条件。——黑格 尔 7、纪律是集体的面貌,集体的声音, 集体的 动作, 集体的 表情, 集体的 信念。 ——马 卡连柯
8、我们现在必须完全保持党的纪律, 否则一 切都会 陷入污 泥中。 ——马 克思 9、学校没有纪律便如磨坊没有水。— —夸美 纽斯
10、一个人应该:活泼而守纪律,天 真而不 幼稚, 勇敢而 鲁莽, 倔强而 有原

模糊逻辑与模糊推理

模糊逻辑与模糊推理

第3章模糊逻辑与模糊推理3.1命题与二维逻辑普通命题:二值逻辑中一个意义明确可以分辨真假的陈述句称为命题(举例)。

复命题:用或、与、非、若…则、当且仅当等连接的单命题称为复命题。

注意:P T Q O(PQQ)CAO 1→(01)∪1=10 0→(00)J1=13.2模糊命题与模糊逻辑模糊命题:具有模糊概念的命题称为模糊命题。

例?为一模糊命题,称v(r)=χ∈[o,ι]为模糊命题?的真值。

模糊逻辑:将研究模糊命题的逻辑称为模糊逻辑。

3.3布尔代数与De-Morgan代数布尔代数:格——满足福等律、交换律、结合律、吸收律分配格——还满足分配律再满足复原律、补余律称为布尔代数1=({0,1},v,∕∖,C)表示一个布尔代数。

模糊代数(De-MOrgen代数、模糊软代数):不满足补余律,且满足De-Morgen律的布尔代数,即1=([0,1],v,人()称为模糊代数。

3.4模糊逻辑公式模糊逻辑公式:设M,居,…,X”为在[0,1]区间中取值的模糊变量,将映射F:[o,ιp→[0,1]称为模规逻辑公式。

模糊逻辑公式/的真值T(∕),称为/的真值函数。

真值函数的运算性质:T(F)=I-T(F)T(F vF)=max(T(F),T(F))T(F A F)=min(T(FXnF))T(F→F)=min(1,I-T(F)+T(F))了真——F 中一切赋值均为T(F)≥J2 /假——尸中一切赋值均为TX 产)<g1 .模糊逻辑函数的分解例:模糊逻辑函数/(x,y,z)=0V 取丫兀由,确定/(x,y,z)在〃=2处于第一级时变量的取值范围。

解:为满足了处于第一级,则Jf(X,y,z)≥6 于是,疝≥%或xyz ≥见或xyz≥a i 则有:x≥i -a↑x≥a↑y≥∖-a[或y≥a↑z≥a 1 [z≤∖-a↑2 .模糊逻辑函数范式——标准型析取形式:∕=∑n/∙»=17=1 合取形式:F=<=1j=1举例:f(x,y,z)=[(xVy)A V[(xvz)A y]=(xvy)v(xvz)v(yvz)3.5 语言变量及其集合描述自然语言:具有模糊性,灵活。

模糊推理课件

模糊推理课件

模糊逻辑
一切具有模糊性的语言都称为模糊语言 , 它是一种广泛使用的自然语言,如何将模 糊语言表达出来,使计算机能够模拟人的 思维去推理和判断,这就引出了语言变量 这一概念 。语言变量是以自然语言中的词、 词组或句子作为变量 。语言变量的值称为 语言值,一般也是由自然语言中的词、词 组或句子构成。语言变量的语言值通常用 模糊集合来描述,该模糊集合对应的数值 变量称作基础变量。
首先求系统的模糊关系矩阵 R
R ( A B) ( A C)
由玛达尼(Mamdani)法得
0.8 A B A B ( x, y ) 0.4 0.1 0 A C AC ( x, y ) 0.5 0.5
0.5 0.2 0.4 0.2 0.1 0.1 0 0 0.6 0.6 0.6 0.7
(6) 复原律
(7) 补余律 (模糊逻辑运算不符合) (8) av1=1 av0=a a∧1=a a ∧0=0
模糊逻辑对应于模糊集合论,模糊逻辑运算除了不满
足布尔代数里的补余律外,布尔代数的其它运算性质它都 适用。除此之外,模糊逻辑运算满足De-Morgan代数,即
对于补余运算,De-Morgan代数中是这样定义的:
于是,当x”较小“时的推理结果
B' ( y) A' ( x) R
即:
0 0 B ' ( y ) 1 0.6 0.4 0.2 0 0 0 0 1 0 0.4 0.7 0.7 0 0.3 0.3 0.3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.4 0.7
模糊推理系统



模糊逻辑 模糊命题 模糊推理规则 模糊推理系统
模糊逻辑
语言是一种符号系统,通常包括自然语言和人工 语言两种。自然语言是指人类交流信息时使用的 语言,它可以表示主、客观世界的各种事物、观 念、行为、情感等。自然语言具有相当的不确定 性,其主要特征就是模糊性,这种模糊性主要是 由于自然语言中经常用到大量的模糊词(如黎明、 模范、优美、拥护等)。人工语言主要是指程序设 计语言,如我们熟悉的C语言、汇编语言等。人工 语言的格式是非常严密、且概念十分清晰。

模糊逻辑中的模糊关系与模糊推理在人工智能中的应用与挑战

模糊逻辑中的模糊关系与模糊推理在人工智能中的应用与挑战

模糊逻辑中的模糊关系与模糊推理在人工智能中的应用与挑战第一节:引言人工智能(Artificial Intelligence,AI)作为一门新兴的学科,旨在开发智能机器,使其能够以人类类似的方式思考、学习和解决问题。

在人工智能的发展过程中,模糊逻辑作为一种重要的推理方法,被广泛应用于解决信息处理中的模糊问题。

本文将探讨模糊逻辑中的模糊关系与模糊推理在人工智能中的应用与挑战。

第二节:模糊关系的概念与表示模糊关系是模糊逻辑中的重要概念之一,用于描述对象之间模糊的关联关系。

与传统的二值逻辑不同,模糊关系可以包含连续的取值范围,不仅适用于具有明确二元属性的情况,还适用于具有模糊属性的情况。

模糊关系可以使用模糊矩阵、模糊图或模糊规则等形式进行表示。

第三节:模糊推理的基本原理与方法模糊推理是模糊逻辑的核心内容之一,用于基于模糊关系进行不确定信息的推理。

模糊推理可以通过模糊关系的传递、蕴涵、模糊规则的匹配等方式实现。

常用的模糊推理方法包括模糊综合评判、模糊关联分析和模糊神经网络等。

第四节:模糊关系与模糊推理在人工智能中的应用模糊关系与模糊推理在人工智能领域有着广泛的应用。

首先,模糊关系可以用于描述复杂的现实世界中的模糊问题,如模糊控制系统、模糊识别和模糊决策等。

其次,模糊推理可以应用于专家系统和认知系统中,实现对不确定性信息的推理和决策。

此外,模糊逻辑还可以用于自然语言处理、模式识别和数据挖掘等领域。

第五节:模糊关系与模糊推理在人工智能中面临的挑战虽然模糊关系与模糊推理在人工智能中具有广泛的应用前景,但也面临着一些挑战。

首先,模糊关系的建立需要消耗大量的时间和资源,因此如何高效地构建模糊关系是一个挑战。

其次,模糊推理存在一定的计算复杂性,需要进行有效的算法设计和优化。

此外,模糊关系与模糊推理的结果可解释性较差,如何提高其可解释性也是一个重要问题。

第六节:结论本文探讨了模糊逻辑中的模糊关系与模糊推理在人工智能中的应用与挑战。

模糊逻辑中模糊运算

模糊逻辑中模糊运算

模糊逻辑中模糊运算模糊逻辑中的模糊运算是一种用于处理不确定性信息的数学工具。

它通过引入模糊集合和模糊关系,使得我们能够更好地描述和处理模糊、不确定的现实问题。

模糊逻辑中的模糊运算包括模糊交、模糊并、模糊补等操作,它们可以帮助我们进行模糊推理和模糊决策。

模糊交是模糊逻辑中的一种运算,它用于计算两个模糊集合之间的交集。

相比于传统的逻辑运算,模糊交更适用于处理模糊、不确定的情况。

例如,在天气预报中,我们常常会听到“今天有80%的可能性下雨”,这就是一种模糊的描述。

如果我们希望计算两个天气预报的交集,就可以使用模糊交来进行计算。

通过模糊交运算,我们可以得到一个新的模糊集合,它表示了两个天气预报的交集,即今天下雨的可能性。

模糊并是模糊逻辑中的另一种运算,它用于计算两个模糊集合之间的并集。

与模糊交类似,模糊并也能够处理模糊、不确定的情况。

例如,在购物推荐系统中,我们常常会遇到这样的情况:一件商品既符合用户的兴趣爱好,又符合用户的预算限制。

这时,我们可以使用模糊并来计算用户的兴趣集合和预算集合的并集,从而得到符合用户需求的商品集合。

除了模糊交和模糊并,模糊逻辑中还有模糊补等其他模糊运算。

模糊补用于计算一个模糊集合的补集,它表示与该模糊集合不相容的元素。

例如,在交通规划中,我们常常会用到“禁行区”,它表示了一些禁止通行的区域。

如果我们希望计算某个地点是否属于禁行区,就可以使用模糊补来进行计算。

通过模糊补运算,我们可以得到一个新的模糊集合,它表示了不属于禁行区的地点。

模糊逻辑中的模糊运算不仅可以帮助我们处理模糊、不确定的信息,还可以用于模糊推理和模糊决策。

模糊推理是指通过模糊逻辑中的模糊规则进行推理,从而得到模糊的结论。

例如,在智能交通系统中,我们可以使用模糊推理来判断当前路况是否拥堵。

通过收集车辆的行驶速度和车流量等信息,我们可以建立一些模糊规则,然后使用模糊推理来判断当前路况是否拥堵。

模糊决策是指基于模糊逻辑中的模糊集合和模糊关系进行决策,从而得到模糊的结果。

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6
4.2 二值逻辑和模糊逻辑
• 命题
– 句子:用来表达一个完整概念的语言或文字符 号。 – 命题:一个有意思的句子,能够判断它的涵义 是真或假。 – 命题的取值:“真”或“假” – 举例:
• • • • 月球是地球的卫星 。 牛是食肉动物。 今天开会吗? 计算机 命题:真 命题:假 疑问句—>不是命题 不是句子—>不是命题
0 1 0 1
1 0 1 1
1 0 1 1
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4.2 二值逻辑和模糊逻辑
• 模糊命题
– 含有模糊成分的命题 – 判断的结果:非真非假,处于真假之间的模棱 两可的状态。 – 举例:他是个胖子。
• 很难判断命题取真或取假 • 更确切的说法:他是胖子的程度是多少。
2013-7-3
– 取值:{0,1} —> [0,1] P – 表示:用大字母加一“~”表示,如: 。 T – P 的真值用 T ( P )(或 P (x ) )表示, ( P ) [0,1]
14
4.2 二值逻辑和模糊逻辑
• 原子模糊命题
– 最基本的命题。
• 复合模糊命题
– 用命题联结词把两个或两个原子模糊命题联 结起来。
• 命题联结词
– – – – –
2013-7-3
析取( ):表示“或”。 合取( ):表示“与”、“并且”。 否定(—):表示对原命题的否定。 蕴含():表示“如果……那么”。 等价():表示“当且仅当”,或称互蕴 含。
20
4.3 模糊推理
• 模糊推理
– 假言推理所包含的概念由精确变为模糊 – 推理是近似的、非确定的 – 前提和结论都具有模糊性 – 例: 若西红柿是红的,则这个西红柿是熟的 这个西红柿有点红 —————————————————— 这个西红柿有点熟 – 模糊概念:红的、熟的、有点红、有点熟
2013-7-3 21
– 广义的肯定后件式: 大前提(一般规则):IF x是 A,THEN y是 B 小前提(特殊证据): y是B ———————————————————— 结论: x是 A 简记: ( A)→( B ) (B ) ———————————————————— ( A )
2013-7-3
(A)
23
4.3 模糊推理
• 模糊推理
– – – – 假言推理的小前提只能是A或者 B 肯定后件式 模糊推理的小前提不限定为 A 或者 B 模糊推理的小前提可以是 A , B , B 等。 模糊推理的结论由模糊推理的合成规则给出。
• 模糊推理的推理方式
• 传统逻辑推理
– 基于二值逻辑 – 处理的信息和推理的规则是精确的、完备 的
• 不精确推理(不确定推理、近似推理)
– 处理不精确、不确定、不完备的信息,利 用不精确、不完备的知识、规则。 – 不精确性的起因:随机性、模糊性等
• 模糊逻辑推理(模糊推理)
2013-7-3
– 基于模糊逻辑的方法处理由模糊性引起的 不精确推理。
– 二个重要的同义反复
( p q) ~ [ p (~ q)]
从真值表可以获得证明: ( p q) (~ p) q (~ p) q
p
T T F
2013-7-3
q p q ~ q p (~ q) ~ [ p (~ q)] ~ p (~ p) q
T F T T F T T F T F T F T F F T F T T F F T T T F T T
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4.3 模糊推理
• 判断句
– – – – 判断句:句型“x*是a”。 x*代表论域X上的任一个特定元素 a是表示概念的词 若a表示清晰概念,句型“x*是a”称为普通判断 句 – 对某一 x∈X, “x*是a”可能为真,也可能为假 – “x*是a”是命题 – 命题对应一个经典集合A: A x X | (a )对x为真
2013-7-3
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4.3 模糊推理
• 假言推理的两种形式
– 肯定前件式: 大前提(一般规则):IF x是A,THEN y是B 小前提(特殊证据):x是A ———————————————————— 结论: y是B
(A)→( B ) (A) ———————————————————— 简记:
(B)
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4.3 模糊推理
• 模糊推理对应的形式
– 广义的肯定前件式: 大前提(一般规则):IF x是 A,THEN y是 B 小前提(特殊证据):x是 A ———————————————————— 结论: y是 B 简记: ( A)→( B ) ( A ) ————————————————————
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A X 2013-7-3 – A是X上的集合,
4.3 模糊推理
• 模糊判断句
– 对任一x∈X,集合A的特征函数就等于命题“x是 A”的真值,即: A ( x) T a( x) – 集合A是句型(a)的集合表示,成为判断句(a) 的真域。 – 模糊判断句: “x*是a”中a的表示模糊的概念。 – 句型(a)表示对x为真的程度有多大的问题。 – “x是a”是模糊命题,对应一个模糊集合A 。 – 判断句(a)的真域 A 可用隶属函数表示: T a( x) A ( x) 2013-7-3 27
2013-7-3 3
4.1 逻辑推理概述
• 演绎推理
– 数理逻辑主要的研究内容。 – 演绎推理一般具有三段论法的形式。 •从两个两个判断,得出第三个判断。 •举例 — 苏格拉底论述: •大前提:所有的人都是要死的 •小前提:苏格拉底是人 •结论: 苏格拉底总是要死的
2013-7-3
4
4.1 逻辑推理概述
2013-7-3 16
4.2 二值逻辑和模糊逻辑
• 4.2 二值逻辑和模糊逻辑
– 分配律: P (Q R) ( P Q ) ( P R), P (Q R) ( P Q ) ( P R) – 双否律: T (P) T (P) – 德.摩根律: ________ __ __ ________ __ __ P Q P Q, P Q P Q – 常数运算法则:
• 归纳推理(归纳法)
– 完全归纳法
•在前提中列出全部推理的特殊情况,得出一般化 的结论。 •举例:数学归纳法
– 不完全归纳法
•仅列出全部特殊情况的一个或几个,而归纳出一 般的结论 •举例:抽样试验
– 派生:类比推理
2013-7-3
•从特殊到特殊,利用两种事物的一部分属性相似, 推断另一部分。
5
4.1 逻辑推理概述
2013-7-3 2
4.1 逻辑推理概述
• 推理
– 人类的一种重要的思维方式,从已知的判 断推断出未知的判断。 – 逻辑学研究的重点。
• 推理的方式
– 演绎推理:以一般的普遍适用的原理为前 提,推导到某个特殊情况作出结论的推理 方法,即一般到特殊。 – 归纳推理:由特殊情形的前提,归纳出一 般原理的结论的推理,即特殊到一般。
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2013-7-3
4.2 二值逻辑和模糊逻辑
• 命题
– – – – 真值:命题的真假值,一个命题的真和假 表示:“真”—> “1” “假”—> “0” 二值逻辑:逻辑值只有真或假,即0或1 命题属于二值逻辑
• 原子命题
– 简单句构成的命题。
• 复合命题
2013-7-3
– 用命题联结词把两个或两个以上简单命题联 结起来
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F F
4.2 二值逻辑和模糊逻辑
蕴含特征函数表达式
pq ( x, y) 1 pq ( x, y) 1 min[ p ( x), (1 q ( y))] 或 pq ( x, y) pq ( x, y) max[ p ( x), q ( y)]
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4.2 二值逻辑和模糊逻辑
• 命题联结词
– – – – – 析取( ):表示“或”。 合取( ):表示“与”、“并且”。 否定(—):表示对原命题的否定。 蕴含( ):表示“如果……那么”。 等价( ):表示“当且仅当”,或称互蕴 含。

传统命题逻辑基本公理
1. 每一命题是真或假,但不能既真又假; 2. 由确定的术语所组成的表达式,都是命题; 3. 析取、合取、否定、蕴含、等价运算组成的 2013-7-3 表达式也是命题。
1 P 1 ,0 P P ,1 P P ,0 P 0
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4.3 模糊推理
• 假言推理
– 模糊逻辑推理的基本形式。
• 假言推理的两种形式
– – – – – 肯定前件式 否定后件式 均为三段论形式的推理方式 三段论可对 A , B 的情况判断 三段论不能对 A , B 的情况判断
4.3 模糊推理
• 假言推理的两种形式
– 否定后件式: 大前提(一般规则):IF x是A,THEN y是B 小前提(特殊证据): y不是B ———————————————————— 结论: x 不是A
(A)→( B ) (B) ———————————————————— 简记:
2013-7-3
(A)
第4章 模糊逻辑与模糊推理
4.1 逻辑推理概述 4.2 二值逻辑和模糊逻辑
4.3 模糊推理
2013-7-3
1
4.1 逻辑推理概述
• 逻辑学
– 研究概念、判断和推理形式的一门科学。
• 数理逻辑
– 逻辑与数学相结合的一门科学。 – 17世纪德国科学家莱布尼兹开始,把数学 方法用于哲学的研究。 – 采用一套符号代替人们的自然语言进行表 述。 – 在逻辑上只取“真”和“假”两值,也称 二值逻辑。
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