模糊推理神经网络诊断模型案例
模糊推理系统在人工智能咨询中的应用分析
模糊推理系统在人工智能咨询中的应用分析人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展已经深入到各个领域，其中咨询服务领域也不例外。
模糊推理系统作为一种重要的人工智能技术，在人工智能咨询中发挥着重要作用。
本文将从模糊推理系统的基本原理、在人工智能咨询中的应用案例以及未来发展方向等方面进行深入分析。
一、模糊推理系统的基本原理模糊推理系统是一种基于模糊逻辑原理构建的推理系统。
与传统逻辑不同，传统逻辑只有真假两个取值，而模糊逻辑则引入了“可能性”的概念，使得取值可以是一个连续的区间。
在模糊推理系统中，输入数据经过隶属度函数进行隶属度计算，然后通过规则库进行规则匹配和融合，在经过去隶属度函数计算后得到最终输出结果。
二、模糊推理系统在人工智能咨询中的应用案例1. 模糊分类与预测在人工智能咨询中，对于一些复杂的问题，往往很难用传统的分类和预测方法进行准确的判断。
而模糊推理系统可以通过模糊分类和预测，对问题进行更准确的判断。
例如，在金融咨询中，可以通过模糊推理系统对股票市场进行预测，从而提供更准确的投资建议。
2. 模糊决策支持在人工智能咨询中，决策支持是一个重要的环节。
传统的决策支持方法往往需要建立复杂的数学模型和规则，而模糊推理系统则可以通过对问题进行隶属度计算和规则匹配，在不需要建立复杂数学模型和规则库的情况下提供有效的决策支持。
例如，在人力资源咨询中，可以通过模糊推理系统对候选人进行综合评价，并提供最佳人选。
3. 模糊风险评估在风险评估领域中，传统方法主要依赖于精确度高但计算量大、数据需求高等特点。
而在人工智能咨询中，由于数据不完备或者不精确等原因导致风险评估变得困难。
而模糊推理系统则可以通过对数据进行模糊化处理，从而提供更准确的风险评估结果。
例如，在保险咨询中，可以通过模糊推理系统对保险风险进行评估，并提供相应的保险建议。
三、模糊推理系统在人工智能咨询中的优势1. 灵活性模糊推理系统可以处理不确定性和不完备性的问题，对于一些复杂、模糊的问题具有较强的适应能力。
模糊神经网络
0
O(
x)
1
x
5 5
0
2
1
0 x 50 50 x 100
随着x增加，O(x)增大 O(50) 0, O(60) 0.8 O(90) 0.985
1
0.8 50 60 90
例2 Y 年轻， Y : X [0,1]规定为：
1
Y
(
x)
1
x
25 5
2
(—2)—梯模形糊或数半学梯创形按始分人布照教授常见的形式，模糊推理系统可分为:
“Edit”—“Membership functions”进行输入输出变量隶属函数的定义。 1 典型模糊神经网络的结构 同其他模糊神经系统相比，ANFIS具有便捷高效的特点。 subplot(222),mesh(x111,x112,y111);title('实际输出'); （权值代表了每条规则的置信度，
(5)运用评价数据对训练好的模糊神经系统进行验证，观察仿真结果。 典型的一阶Sugeno型模糊规则形式如下：
x111=reshape(x11,41,21); （1）将选取的训练样本和评价样本分别写入两个. 1 模糊系统的构成 注：(a、b为待定参数) %对训练好的模糊神经推理系统进行验证 自适应模糊神经推理系统，也称为基于神经网络的自适应模糊推理系统(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)，简称 ANFIS，1993年由学者Jang Roger提出。 典型的模糊神经网络结构
纯模糊逻辑系统
纯模糊逻辑系统仅由知识库和模糊推理机组成。 其输入输出均是模糊集合。
×
×
纯模糊逻辑系统结构图
纯模糊逻辑系统的优点：提供了一种量化专辑
模糊逻辑系统介绍课件
02
模糊分类器设计：利用模糊逻辑对数据进行分类和识别
03
模糊聚类分析：通过模糊逻辑对数据进行聚类分析
04
模糊决策分析：利用模糊逻辑进行决策分析和优化
模糊逻辑系统的 应用案例
模糊逻辑系统在控制领域的应用
01
模糊逻辑控制 器：用于控制 复杂系统的输 出，提高系统 的稳定性和准
确性
02
03
模糊逻辑自适 应控制：根据 系统状态和输 入信号的变化， 自动调整控制 参数，实现最
04
并、交、补等。
模糊关系
01
模糊关系是一种 描述事物之间关 系的概念，它允 许事物之间存在 一定程度的不确 定性和模糊性。
02
模糊关系可以用 一个模糊集合来 表示，其中包含 了事物之间关系 的各种可能性。
03
模糊关系的程度可 以通过隶属度函数 来衡量，隶属度函 数是一个定义在模 糊集合上的函数， 它表示一个元素属 于该集合的程度。
模糊逻辑系统的应用领域
控制领域：模糊逻辑系统 可以用于控制系统的设计 和优化，提高系统的稳定 性和准确性。
医疗领域：模糊逻辑系统 可以用于医疗诊断和治疗， 帮助医生做出更准确的诊 断和治疗方案。
交通领域：模糊逻辑系统 可以用于交通控制系统的 设计和优化，提高交通系 统的效率和安全性。
工业领域：模糊逻辑系统 可以用于工业控制系统的 设计和优化，提高工业生 产的效率和稳定性。
模糊推理的应用广 泛，包括控制、决 策、模式识别等领 域。
模糊逻辑系统的 设计方法
模糊逻辑系统的设计步骤
确定模糊逻辑系 统的目标：明确 系统的功能、性 能和需求
建立模糊逻辑模 型：根据目标， 建立模糊逻辑模 型，包括输入、 输出和模糊规则
基于模糊推理的模糊原型网络
图 1 带有模糊推理的特征提取器
Fig. 1 Feature extractor with fuzzy reasoning
本文的主要工作总结如下：1）将模糊神经网络系统应用 于小样本学习以获取图像的模糊知识，相比传统 CNN 结构， 带有模糊推理的模型效果更优；2）本文方法在基于度量的小 样本学习方法上取得了很大的性能提升，如原型网络；3）本文 模型仅在特征提取阶段做出改进，极易推广，可以推广到其他 相关任务中；4）在小样本分类的多个数据集上验证了模型的 有效性。
DOI：10. 11772/j. issn. 1001-9081. 2020091482
基于模糊推理的模糊原型网络
杜 炎，吕良福*，焦一辰
（天津大学 数学学院，天津 300350） （ ∗ 通信作者电子邮箱 liangfulv@tju. edu. cn）
摘 要：针对真实数据具有的模糊性和不确定性会严重影响小样本学习分类结果这一问题，改进并优化了传统的 小样本学习原型网络，提出了基于模糊推理的模糊原型网络（FPN）。首先，从卷积神经网络（CNN）和模糊神经网络两 个方向分别获取图像特征信息；然后，对获得的两部分信息进行线性知识融合，得到最终的图像特征；最后，度量各个 类别原型到查询集的欧氏距离，得到最终的分类效果。在小样本学习分类的主流数据集 Omniglot 和 miniImageNet 上 进行一系列实验。实验结果显示：在 miniImageNet 数据集上，所提模型在 5 类 1 样本的实验设置下精度达到 49. 38%， 在 5 类 5 样本的实验设置下精度达到 67. 84%，在 30 类 1 样本的实验设置下精度达到 51. 40%；在 Omniglot 数据集上该 模型的精度相较于传统的原型网络同样有较大提升。
青霉素发酵过程的粒子群模糊神经网络软测量
模 糊神 经网络 的软 测量建 模方 法 。采用模 糊径 向基 函数－ 经 网络 （ Ｂ —Ｎ） 建 青霉 素 发 酵 的软测 量 模 型 ， 神 Ｒ ＦＮ 构 同时 ， 合改 进 粒 子群 结
优化训 练算 法 （ Ｓ ） 建立 了青霉 素反 应过程 的软 测量模 型 ， ＰＯ ， 并对发 酵工 艺进 行 了仿 真试 验研 究 。仿 真试 验结 果 表 明 ， 建立 的软 测 所
第二层为模糊化 层 ， 模糊 化层 的每 个节点 具有 隶 属 函数 的功能 ， 采用 高斯 函数作 为 隶 属 函数 。对 第
专 业在读 硕 士研 究生 ； 从 事 微 生物 反 应 过 程 参数 检 测 、 制与 数 字 主要 控
化 实现 方面 的研 究。
４ ６
ＰＲＯＣＥＳ Ｓ ＡＵＴ ＯＭ ＡＴＩ ＯＮ ＮＳ Ｉ ＴＲＵＭ Ｅ ＡＴＩ ＮＴ ＯＮ １３ ． ａ ０ １ Ｖｏ． ２ Ｎｏ ５ Ｍ ｙ ２ １
ｆ ｒＰ ｉｉｉ ｅ ｍ ｅｎ ａ ｉ ｒ ｃ ｓ ｏ ｅｎｃｌｎ Ｆ ｒ ｌ ｔｔ ｏｎ Ｐ ｏ ｅ ｓ
房 慧
． 砷 嵇 辅 玉
２２ １） １０ ３
（ 苏大 学 电气信 息工程 学院 ， 苏 镇 江 江 江
摘
要 ：针对 青霉 素发酵 过程 中 的基 质浓 度 、 体浓度 、 物浓度 等关 键生 物参数 难 以在线 实时 测量 的 问题 ， 出 了一种 基 于粒 子群 菌 产 提
Ｒ ｂｒａｔ １９ ．Ｅ ｅ ｒ 于 ９ ５年提 出的进化计算算法 ， ｈ 是一种
基 于群智 能的全局优化技术 。它通过粒子间 的相互作
用， 对解 空间进行智能搜索 ， 从而获得最优解 。
设在一个 Ｄ维 的 目标搜索空 间中， ｍ个粒子组 有 成一个群 落 ， 粒子 的飞行 速度 为 ＝（ ， ， ） … ， 。 ， 第 ｉ 粒子在 Ｄ维搜索 空 间中 的位 置为 ＝（ 个
基于T-S模糊神经网络的模型在台风灾情预测中的应用——以海南为例
灾
害
学
Ｖ ０ １ ． ２ ８ ＮＯ ． ２ Ａｐ ｒ ． ２ ０１ ３
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＣＡＴ ＡＳ Ｔ ＲＯＰ ＨＯＬ ＯＧＹ
基于 Ｔ — Ｓ模 糊 神 经 网络 的模 型 在 台风 灾 情 预 测 中 的 应 用
关 键 词 ：台 风灾 害 ；预测 模 型 ；Ｔ — Ｓ模 糊 神 经 网络 ；海 南 中 图 分 类 号 ：Ｘ ４ ３ ；Ｐ ４ ４ ４ 文献 标 志码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ ０ ０— ８ １ １ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） ０ ２—０ ０ ８ ６— ０ ４
台风是 我 国 自然 灾 害 中影 响最 为 严 重 的灾 害 之一 ，具 有发 生 频 次 高 、影 响 范 围广 、突发 性 强 、 成灾 强度 大 等 特 征 。近 年 来 ，随 着 社 会 经 济 的发 展 ， 自然 灾 害 风 险 分 析 及 评 估 方 法 的 研 究 日益 受 到 重视 ，针 对 台风 灾 害 损 失 评 估 也 做 了一 些 研 究 和探 索 ，相关 的模 型 及 应 用 也 日益 成 熟 。梁 必 骐 等¨ 采用 模 糊 数 学 方 法 提 出 了灾 害评 估 模 型 ，计 算 出历 次 登 陆 热 带 气 旋 的 综 合 灾 害 指 数 。 樊 琦 等 采用 模 糊 数 学 方 法 提 出 了 灾 害 评 估 模 型 。孙 伟 等 运 用 可 拓 理 论 建 立 海 南 岛 台风 灾 害评 估 可
拓模 型 。钱 燕 珍 等 采 用 数 理 统 计 方 法 进 行 定 量 的计 算 ，建 立 灾 情 指 数 序 列 并 划 分 了 灾 情 等 级 。 陈惠芬 等 通 过 多 元 线 性 回归 建 立 了灾 害 指 数 计 算 方程 。 张忠 伟 等 利 用 Ｇ Ｉ Ｓ技 术 绘 制 海 南 岛 台 风 灾害 致灾 因子 危 险性 区 划 图 ，并进 行 等 级 划分 。
【微计算机信息】_模糊推理_期刊发文热词逐年推荐_20140722
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
科研热词 模糊推理 神经网络 模糊神经网络 模糊控制 pid控制器 高木-关野 高斯基函数 隶属函数 遗传算法 过热汽温 边缘判决 负载 贝叶斯学习 自适应模糊神经推理系统(anfis) 自整定 自动谈判 永磁同步电机 水下机器人 水下作业系统 模糊逻辑 模糊pid 模型参考 晶闸管投切电容器 无功补偿 无刷直流电机 故障诊断 图像增强 分层设计 函数拟合 内模控制 偏微分方程 仿真 任务优先冗余逆解 中长期负荷预测 vhdl t-s模糊模型 matlab ga fpga anfis-ga
53 c8051f单片机 54 atmega8 55 anfis
1 1 1
推荐指数 4 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
科研热词 推荐指数 模糊推理 4 隶属函数 2 模糊控制 2 逼近误差 1 迭代学习控制 1 语义检索 1 规则集 1 自适应神经模糊推理系统 1 聚类算法 1 聚类分析 1 经验数据库 1 精度 1 病虫害 1 特征点 1 特征匹配 1 温室 1 模糊神经网络 1 查询扩展 1 本体 1 数据冗余 1 小波分析 1 多传感器 1 地理本体 1 启发式搜索 1 初始控制 1 光学数字识别 1 信息融合 1 信息检索 1 二型模糊系统 1 matlab 1 b样条基函数 1 ao*算法 1
基于模糊神经网络智能预测模型的设计与实现
基于模糊神经网络智能预测模型的设计与实现作者：严鸿瑞马礼举来源：《现代电子技术》2008年第02期摘要：针对智能决策支持系统中经常遇到的预测类问题，根据人工神经网络和模糊逻辑系统的各自特点，设计一种模糊神经网络模型，将模糊系统用类似于神经网络的结构表示，再用相应的学习算法训练模糊系统实现模糊推理。
并对此模型进行预测验证和编程实现。
关键词：智能决策支持系统；人工神经网络；模糊逻辑系统；模糊神经网络中图分类号：TP183 文献标识码：B文章编号：1004-373X(2008)02-084-03]Abstract：For the predicting problems that the intelligent decision support system often encounters,according to the characters of artificial neural network and fuzzy logic system,a kind of fuzzy neural network model is designed.Firstly,the fuzzy logic system for realizing fuzzy prediction is expressed by the construction of artificial neural network.Then the fuzzy logic system is trained by associate studying algorithms.At last,the model of fuzzy neural network has been proved by practice and reaKeywords：intelligent decision support system;artificial neural network;fuzzy logicsystem;fuzzy neural network智能决策支持系统\[1\]（Intelligent Decision Support System,IDSS）是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，面对半结构化的决策问题，辅助支持中、高层次策者决策活动的、具有智能作用的计算机网络系统。
前馈神经网络(FFNN)和自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)模型评价地下水位的对比研究
FFNN）和自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS）模型评价地下水位的对比研究[印度]P. D. Sreekanth，P. D. Sreedevi，Shakeel Ahmed，N. Geethanjali田芳译；冯翠娥、段琦校译当水均衡呈持续负值时，水位预测成为地下水规划和管理的一项重要任务。
在位于安德拉邦Ranga Reddy区的Maheshwaram流域，地下水过量开采，管理地下水资源需要完全了解地下水流动态特征。
然而，地下水流动态特征由于人类和气候影响不断发生变化，且地下水系统十分复杂，包括多种非线性和不确定因素。
人工神经网络模型作为一个有力的、灵活的统计建模技术被引入到地下水科学中以处理复杂的模式认识问题。
本次研究给出了两种模型的对比，即基于Levenberg-Marquardt（LM）算法的前馈神经网络（FFNN）与模糊逻辑自适应模糊推理系统（ANFIS）模型在评价Maheshwaram流域的地下水位中的准确性的对比。
用于分析的统计指标包括均方根误差（RMSE），回归系数（R2）和误差变异（EV）。
结果显示，FFNN-LM和ANFIS模型对于评价上述地区的地下水位均具有较好的准确性（RMSE分别为4.45和4.94，R2都为93%）。
1 引言地下水是半干旱地区尤其是基岩地区一切生物不可缺少的资源。
在很多地区，地表水资源匮乏，部分地区甚至没有地表水。
近三十年来，为了满足农业和工业部门的需求，地下水过量开采。
大范围的开凿深井导致印度部分地区尤其是基岩地区地下水位显著下降。
本次研究的目的是应用两种适当的模拟方法评价现有含水层系统的地下水动态，并进行对比。
近期，软计算工具,例如人工神经网络（ANNs）和模糊逻辑被广泛应用于各种科技领域进行预测研究（Gail等，2002）。
ANN是具有有限变量的通用模型，作为通用的函数近似解（Hornik等，1989）。
与传统方法相比，它能够预测一些非线性时间序列事件（Guan等，2004；Hill等，1996；Tang和Fishwick，1993；Zhang，2003；French等，1992）。
模糊推理的简单例子
模糊推理的简单例子模糊推理的简单什么是模糊推理？模糊推理是一种逻辑推理方法，用于处理模糊或不确定的信息。
它通过使用模糊集合的概念来推断出结论，并且能够处理模糊的、部分真实的或不确定的信息。
模糊推理在人工智能、模式识别和决策支持系统等领域有广泛的应用。
模糊推理的例子例子1：天气预测假设我们要根据一些数据来预测明天是否会下雨。
我们收集到的数据包括湿度、温度和云量等信息。
根据经验，我们可以建立一些模糊规则来做出预测：1.如果湿度高或云量大，那么有可能下雨。
2.如果温度高，那么有可能不下雨。
3.如果湿度适中、温度适宜且云量少，那么有可能不下雨。
通过模糊推理，我们可以根据这些规则和输入的模糊数据，例如湿度为“高”、温度为“适宜”、云量为“少”，来推断出结论：“可能不下雨”。
例子2：模糊控制模糊控制是模糊推理的一种应用，用于控制模糊系统的行为。
举个简单的例子：假设我们要设计一个自动调节室内温度的控制系统。
我们可以设置一些模糊规则来决定应该如何调节加热器的功率：1.如果室内温度高且温度上升趋势明显，那么应该减少加热器的功率。
2.如果室内温度低且温度下降趋势明显，那么应该增加加热器的功率。
3.如果室内温度适宜，那么加热器的功率可以保持不变。
通过模糊推理，系统可以根据当前的室内温度和温度趋势，来推断出应该采取的控制动作，例如减少功率或增加功率，从而实现自动调节。
例子3：模糊匹配模糊匹配是模糊推理的一种应用，用于在一组数据中找到与给定模糊查询最匹配的项。
举个例子：假设我们要在一份学生成绩表中找到数学成绩与给定查询”良好”最匹配的学生。
我们可以根据一些模糊规则来定义”良好”的数学成绩范围：1.如果数学成绩大于80且小于90，那么可以判定为”良好”。
2.如果数学成绩大于70且小于80，也可以判定为”良好”。
3.如果数学成绩大于60且小于70，也可以判定为”良好”。
通过模糊推理，我们可以将这些规则与每个学生的数学成绩进行匹配，然后找到与查询”良好”最匹配的学生。
模糊推理在医疗诊断系统中的应用
数据的形式先存放到数据库中规则库中。即把规则库中所有属性为
作者简介：王彦哲（1981-），女，河北石家庄人，助教，学士，研究方向为计算 “白血球范围”且属性值为正常的的隶属值设为 0.6，属性值为偏高
机科学与技术；李学（1983-），男，河北石家庄人，助教，学士，研究 的隶属值设为 0.4。
方向为计算机信息管理；宋博（1983-），男，河北石家庄人，助教，
们要求的结果。以下我们以一个具体的实例来说明我们系统的推理 函数的公式得出相应的隶属值。如上图的白血球范围图中白血球在
过程。
正常范围的隶属值为 0.6，而在偏高范围内的隶属值则为 0.4。
系统的输入为：
当得出所有输入症状的所在范围及隶属值时就把这些信息以
— —— —— —— —— —— —— —— —— —— —— ——
摘 要 ：文章将模糊推理技术应用于医疗诊断系统中，直接从数据中提取有效的信息，应用各种推理方法相结合，最终建立一个完善的医疗诊
断系统。
Abstract: In this article, fuzzy inference technique is used in medical diagnostic systems, effective information is extracted directly from the data,
then 来实现模糊过程来确定所得症状的范围以及属于此范围的隶
属度（如体温为 36）。将得出的隶属值导入到已有的数据库中对应的范围
当中，然后再根据每一条输入的隶属值来算出其最小值 min，将 min
的值导入相对应的输出属性的隶属值属性中。最后从输出的隶属值
它已广泛应用于工农业生产、工程技术、信息、医疗、气象等领域。
人工智能模糊推理
121 第4章 不确定与非单调推理在现实世界中，能够进行精确描述的问题只占较少一部分，而大多数问题是非精确、非完备的。
对于这些问题，若采用上一章所讨论的精确性推理方法显然是不行的。
为此，人工智能需要研究不确定性的推理方法，以满足客观问题的需求。
4.1.1 C-F 模型C-F 模型是消特里菲等人在确定性理论的基础上，结合概率论和模糊集合论等方法提出的一种基本的不确定性推理方法。
下面讨论其知识表示和推理问题。
1. 知识不确定性的表示在C-F 模型中，知识是用产生式规则表示的，其一般形式为：IF E THEN H (CF(H, E))其中，E 是知识的前提条件；H 是知识的结论；CF(H, E)是知识的可信度。
对它们的简单说明如下：前提条件可以是一个简单条件，也可以是由合取和析取构成的的复合条件。
例如E=( E1 OR E2) AND E3 AND E4就是一个复合条件。
结论可以是一个单一的结论，也可以是多个结论。
可信度CF (Certainty Factor 简记为CF)又称为可信度因子或规则强度，它实际上是知识的静态强度。
CF(H, E)的取值范围是[-1，1]，其值表示当前提条件E 所对应的证据为真时，该前提条件对结论H 为真的支持程度。
CF(H, E)的值越大，对结论H 为真的支持程度就越大。
例如IF 发烧 AND 流鼻涕 THEN 感冒 (0.8)表示当某人确实有“发烧”及“流鼻涕”症状时，则有80%的把握是患了感冒。
可见，CF(H, E)反映的是前提条件与结论之间的联系强度，即相应知识的知识强度。
2. 可信度的定义在C-F 模型中，把CF(H, E)定义为CF(H, E)=MB(H, E)-MD(H, E)其中，MB (Measure Belief 简记为MB)称为信任增长度，它表示因与前提条件E 匹配的证据的出现，使结论H 为真的信任增长度。
MD (Measure Disbelief 简记为MD)称为不信任增长度，它表示因与前提条件E 匹配的证据的出现，对结论H 的不信任增长度。
模糊推理方法
几种典型的模糊推理方法根据模糊推理的定义可知， 模糊推理的结论主要取决于模糊蕴含关系 R (X ,Y )及模糊关系与模 糊集合之间的合成运算法则。
对于确定的模糊推理系统，模糊蕴含关系 R (X ,Y )—般是确定的，而 合成运算法则并不唯一。
根据合成运算法则的不同，模糊推理方法又可分为Mamdan 推理法、Larsen 推理法、Zadeh 推理法等等。
一、Mamdan 模糊推理法Mamda ni 模糊推理法是最常用的一种推理方法，其模糊蕴涵关系 R M (X,Y)定义简单，可以通过 模糊集合A 和B 的笛卡尔积(取小)求得，即R M (X , y)A (X ) B(y)(321)例 3.2.1 已知模糊集合A 10.4 0.1，B 0.8 0.5 0.3 0.1。
求模糊集合A 和B 之间的模糊咅 X 2X 3y 1y 2y 3y 3蕴含关系 R M (X,Y)。
解：根据 Mamda n 模糊蕴含关系的定义可知：10.4R M (X,Y) A B[0.8 0.5 0.3 0.1]0.10.8 0.5 0.3 0.10.4 0.4 0.30.10.1 0.1 0.1 0.1Mamdani 将经典的极大一极小合成运算方法作为模糊关系与模糊集合的合成运算法则。
在此定 义下，Mamdani 模糊推理过程易于进行图形解释。
下面通过几种具体情况来分析 Mamdan 模糊推理过程。
(i)具有单个前件的单一规则设A *和A 论域X 上的模糊集合，B 是论域Y 上的模糊集合，A 和B 间的模糊关系是R M (X,Y)， 有大前提(规则)： ifx is A then y is B 小前提(事实):x is A*〜* 〜* 〜结论：y is B A R M (X,Y)当 R M(x,y)"X ) B (y)时，有其中 V ［ A *(x) A (x)］，称为A 和A *的适配度x X在给定模糊集合A *、A 及B 的情况下，Mamdan 模糊推理的结果B *如图321所示〜〜*IB1AA1AB*JJ■--------- rxy图3.2.1 单前提单规则的推理过程根据Mamdani 推理方法可知，欲求B *，应先求出适配度(即A *(x) A (x)的最大值)；然后用适配度 去切割B 的MF 即可获得推论结果B *，如图3.2.1中后件部分的阴影区域。
飞机转速摆动故障模糊诊断模型的建立及其仿真研究
网 的学 能 1a 络 自习 力 l 2o
鉴于模糊故障诊断技术具有处理复杂系统故障 的能力， 及对专家经验较强的吸收能 以 力和模糊神 经网络较强的自 学习能力，笔者将模糊推理与 模糊 神经网络运 用到某型军用飞机转速摆动故障的 诊断 中， 并就基于模糊推理的故障诊断模型与 模糊神经 网络的构建进行了研究。
摆动不 得超过 %。 川3
发动机转速摆动过大即转速摆动量超出了规定 范围。引起该故障的原因为: 转速指示系统发生故
的系 ， 统川 并且在吸收专家经验方面遇到了较大困
难。基于模糊推理的故障诊断技术具有将人类经验 融合到故障诊断技术中和处理复杂系统故障的能 力，比较适合解决现代军用飞机的故障诊断问题。 但是模糊推理具有无自 学习能力的缺点， 为了解决 这一问题，学者们提出了模糊神经网络来吸取神经
障或发动机转速控制系统发生故障。第一种故障原 因只是引起转速表的摆动称为“ 假摆动” 后一种故 ， 障原因引 起的 转速摆动称为“ 真摆动” 。 ] 4 [ 根据经验得到故障诊断推理规则: 当转速表指 示摆动过大，同时排温表也随着摆动， 则转速摆动 为“ 真摆动、 当转速表指示转速摆动过大， 而排温 表指示正常，则转速的摆动为“ 假摆动” 。可见对实 际的发动机转速摆动故障诊断，无论是前提还是结 论，由于维护人员的推理主观认识的差异而呈一定
第2 卷 第5 期 2
2佣7 年 ，月
Байду номын сангаас
海 军殡 空 工程 学 院 学报
Jouma of Na a Aer nalnica Engineen n I s it 比 l v l o l g nt u
、 】2 2 乞‘
N o .5
数学建模 乳腺癌问题模型资料
乳房癌的诊断模型马壮于翠影张宏硕指导教师：王镁（内蒙古大学，呼和浩特010021）摘要本文对乳房癌的诊断问题，应用神经网络与模糊数学的理论，给出了几种乳房癌的量化诊断方案．首先，建立了LVQ神经网络模型，使用500组数据的前400组作为训练样本，用后100组数据对网络性能进行检测，诊断正确率达98%．然后对这500个特征向量进行了回归分析，从30个特征中筛选出了6个特征，它们分别是：细胞核直径均值、标准差和最坏值、紧密度的均值、面积的最坏值、周长的均值．并将以上6个特征用于LVQ网络，诊断正确率达95%．进一步考虑到神经网络与模糊数学各自的特点，将二者有机结合构造了神经模糊系统，并用以上的6个特征对系统进行训练，诊断正确率达96%．本文构造的模型具有良好的稳定性，对于模式识别问题具有很强的实用价值，最后本文提出了神经网络和模糊数学深层次结合的方向．一.问题的重述乳房癌通过穿刺采样进行分析可以确定其为良性或恶性．医学研究发现乳房肿瘤病灶组织的细胞显微图像的10个量化特征：细胞核直径，质地，周长，面积，光滑度，紧密度，凹陷度，凹陷点数，对称度，断裂度与该肿瘤的性质有密切关系．现有500个已确诊病例，每个病例的一组数据包括采样组织中各细胞核的这十个特征量的平均值，标准差和“最坏值”（各特征的3个最大特征的平均值）共30个数据．根据这500组数据建立诊断模型，并将其用于另外69名已做穿刺采样的患者．为节省费用发展一种只用此30个特征数据中的部分特征来区分乳房肿瘤是良性还是恶性的方法．二.问题的假设1．所给的500组病例具有广泛的代表性．2．500组病例所反映的良性与恶性的概率分布符合病例的自然分布．三.问题的分析本问题是一个典型的模式识别问题，要求根据它的特征量来进行分类．对于模式识别问题，现今有两类解决办法．一类是传统的线性模型．另一类是近年来发展起来的非线性模型．本题是一个典型的非线性问题，用传统的线性模型解决有一定的困难，而且识别率不高．所以非线性模型是解决此类问题的首选．现今常用的非线性模型有神经网络模型和模糊系统模型．神经网络由许多并行运算的简单单元组成，单个神经元的结构及其简单，但大量神经元相互连接组成人工神经元网络显示出人脑的某些特征：1）分布存储和容错性；2）大规模并行处理；3） 自学习、自组织和自适应性；4） 它并不是各单元行为的简单相加，而表现出一般复杂非线性动态系统的特性．神经元可以处理一些环境信息十分复杂、知识背景不清楚和推理规则不明确的问题，如乳房癌诊断问题．模糊集打破了传统的分明集只有0和1的界限，任意元素可同时部分地属于多个模糊子集，隶属关系用隶属的程度来表示．这更接近人的表述方式．模糊规则是定义在模糊集上规则，常采用“If-then ”（若…则…）的形式，可用来表示专家的经验、知识等．由一组模糊规则构成的模糊系统可代表一个输入、输出的映射关系．从理论上说，模糊系统可以近似任意的连续函数．模糊系统除了模糊规则外，还包括模糊逻辑推理和去模糊化的部分．由于模糊集能处理非定量的信息，因此在模式识别（尤其是具有模糊特点的识别问题）中模糊系统具有很大的优势，本题肿瘤的良性、恶性正是模糊概念，所以用模糊系统进行模式识别会得到很好的效果．为了避免量纲的影响，在应用数据之前对数据经行了标准化．标准化方法：用每个数据与整体均值的差除以整体标准差．四. 模型的建立与求解（一）神经网络模型学习向量量化(LVQ)是在监督状态下对竞争层进行训练的一种学习算法．LVQ 网络由一个竞争层和一个线性层组成．竞争层的神经元将输入向量分成组，由现行层组合到期望的类中．在任何给定的时刻，线性层的输出神经元只有一个非零输出1，该神经元就是竞争中得胜者．假定获胜的元为j N ，它之所以获胜的原因是它受到了最大的输入刺激，那么，j N 的总加权输入为i Ni ij j x S ∑==1ω其中，j S 表示j N 的状态，ij ω表示第j 个元到第i 个元的权值，i x 表示第i 个输入分量．其矩阵形式为j S j W x= 若元j N 获胜，就意味着{}k m k j W x W x},,2,1{max∈=若连接到每个输出层神经元的权向量 ),,,(21m k k k T k W W W W =都是规范化的，上式等价于{}Tk m k T j W x W x -=-∈},,2,1{min网络输入模式为k x 时，具有权向量T j W 与k x最近的元将获得竞争的胜利．若元j N 竞争获胜，将权值作如下调整()T j k T j W x W -=∆η （1）使获胜者的权向量向输入向量移近一小段距离，这使网络在遇到k x 或与k x接近的模式时，元j N 可以有更大的获胜可能性．若j N 在竞争中失败，将权值作如下调整()T j k T j W x W --=∆η （2）使权向离开样品的方向移动，这样就减小了错误分类的机会．在（1）、（2）式中，η表示学习率．在本模型中取η为0.01，取隐竞争层的神经元数为60，取输出层神经元数为2，并规定输出（0，1）为良性，输出（1，0）为恶性．用前400组数据作训练样本，经过15000次迭代，两类样本的聚类情况如下图：用后100组数据对训练进行检测，诊断正确率达98%．对69组待定病例的诊断结果如下表：为了节省费用，增加网络训练速度，考虑将所给的数据降维，用多元回归分析的逐步回归法对数据进行了回归分析，把30个特征做为自变量，因变量采用良性病例取值为0，恶性病例取值为1．逐步回归法避免了只将变量剔除就不再选入的缺点，它可以将变量反复选入、剔除，最终可得到一组最优权值，结果如下图所示：从30个特征中筛选出了6个特征，它们分别是：细胞核直径均值、标准差和最坏值、紧密度的均值、面积的最坏值、周长的均值．只用以上6个特征对网络进行训练，仍使用前400组数据作为训练，用后100组数据检验，诊断正确率达95%．对69组待定病例的诊断结果如下表：五. 神经模糊系统模型从映射角度看，模糊系统和神经网络都具有（非线性）函数近似的能力．它们有着以下的共同之处：（1）它们均可以从给定的系统输入/输出信号（数据）中，建立系统的（非线性）输入/输出关系．(2) 从数据处理的形式上看，它们均采用并行处理的结构．但是，模糊系统和神经网络有着明显的不同之处．神经网络虽然对环境的变化具有较强的自适应学习能力，但是从系统建模的角度而言，它采用的是典型的黑箱型的学习模式．因此当学习完成后，神经网络所获得的输入/输出关系无法用容易被人接受的方式表示出来．相反，模糊系统是建立在被人容易接受的“如果-则”表达方法之上，但如何自动生成和调整隶属度函数和模糊规则，则是一个很棘手的问题．因此，将模糊理论和神经网络有机结合起来，取长补短，提高整个系统的学习能力和表达能力，是目前这一领域最受人注目的课题之一．神经网络和模糊系统的等价性：[Kolmogorov 定理] 给定任意连续函数y x f R U f m n =→)(,:，这里U 是单位闭区间[0，1]，f 可以精确地用一3层前向网络实现，此网络的中间层（隐层）有2n+1个处理单元．[BP 定理] 给定任意0>ε和任意2L 函数m n R f →]1,0[:，存在一3层BP 网络，它可在任意ε平方误差精度内逼近f .[模糊系统的存在定理] 给定任意连续函数R U f n →:和任意0>ε，存在由（1）式定义的)(x g 使 ．神经网络和模糊系统各自本身就是一个非线性的输入/输出映射，因此模糊系统可以用一等家的神经网络来表示，同样，神经网络也可以用一等价的模糊系统来表示．基于神经网络的模糊系统：模糊系统采用高木-管野（Takagi-Sugeno Model ）(简称TS 模型)： 如果1x 为j A 1，和2x 为 ,2j A ，和n x 为j n A ，则)(x f y j =输入变量的联合隶属函数和结论部的函数f(x)都用神经网络来求得．模糊规则的个j数由减法聚类方法得到，聚类参数如下：Range of influence: 0.3Squash factor: 1.1Accept factor: 0.6Reject ratio: 0.15神经网络采用前向的BP网络，神经元的传递函数为Sigmoid函数，输出层采用线性函数．网络结构如下图所示：由于系统的结构比较复杂，用30维的数据进行训练十分缓慢，只用了前面已提取出的6个特征对系统进行了训练，得到了神经模糊系统．用后100组数据进行检验，诊断正确率达96%．六.模型的进一步讨论神经网络和模糊系统的融合大致有两种形式：一种是用神经网络生成模糊系统的隶属函数和模糊规则来构造模糊系统，一种是使用模糊系统来初始化神经网络的初始权值来构造神经网络．二者都可用于模式识别，并都有良好的效果．但二者的特点又各不相同，第一种形式具有更加人性化的输出，便于构造专家系统，第二种形式有更好的自适应性．对于模型的进一步讨论可以考虑二者的进一步结合，可以让两种系统按并行或串行的方式结合到一起，前一种系统的输出作为后一种系统的输入，这样二者接替使用，最终由模糊系统输出结果，用于专家系统的分析．参考文献[1] 赵振宇、徐用懋，模糊理论和神经网络的基础与应用，清华大学出版社．[2] 袁曾任，人工神经元网络及其应用，清华大学出版社．[3] 叶其孝，大学生数学建模竞赛辅导教材，湖南教育出版社．[4] 施阳、李俊，MATLAB语言工具箱-TOOLBOX实用指南，西北工业大学出版社．[5] 徐昕、李涛、伯晓晨，MATLAB工具箱应用指南-控制工程篇，电子工业出版社．。
模糊评价法案例
VS
详细描述
在企业竞争力的综合评价中，首先需要确 定评价因素，如技术创新能力、市场营销 能力、财务管理能力等。然后，根据实际 情况确定各因素的权重。接着，通过专家 打分或调查问卷等方式获取各因素的评价 矩阵。最后，利用模糊评价法进行计算， 得出综合评价结果。
风险评估
在风险评估中，模糊评价法可以 用于评估风险的不确定性和可能 性，为风险管理提供依据。
模糊评价法的优势与局限性
优势
模糊评价法能够处理不确定性和不完全性信息，对评价对象进行多因素、多层次的综合评价，具有较好的灵活性 和可操作性。
局限性
模糊评价法在处理复杂系统时可能会遇到计算量大、精度要求高等问题，需要结合其他方法进行优化和改进。
模糊矩阵
由模糊关系构成的矩阵，用于表示多个元素之间的关联程度。
模糊运算与模糊推理
模糊运算
对模糊集合进行各种数学运算，如加、减、乘、除等。
模糊推理
基于模糊逻辑的推理方法，通过模糊条件语句进行推理。
模糊评价的步骤与流程
确定评价因素
明确评价对象的各项指标或因素 。
建立评价因素集合
将所有评价因素组织成一个集合 。
02
模糊评价法的基本原理
模糊集合论基础
01
模糊集合
模糊集合是经典集合的扩展，允 许元素具有不明确的边界和隶属 度。
隶属函数
02
03
模糊集合运算
隶属函数用于描述元素属于某个 集合的程度，值域为[0,1]。
模糊集合可以进行并、交、补等 基本运算，以及更复杂的复合运 算。
第六章-模糊神经网络
ANN——主要依靠学习算法，如梯度法、Hebb法和 BP
算法等。
㈣ 模FL型N—的—表采示用方合面成：算法完成模糊推理映射。
ANN——要求规定非线性动态系统的类型，要求获 取足够多的训练本集，并通过反复学习将 训练样本体现在动态系统上。
FLN——只需要部分的填充语义规则矩阵。 5
神经网络和模糊控制比较
第六章 模糊神经网络
1
模糊系统和神经网络控制是智能控制领域内的两个重要 分支。模糊系统是仿效人的模糊逻辑思维方法设计的一类 系统，这一方法本身就明确地说明了系统在工作过程中允 许定性知识的存在。另一方面，神经网络在计算处理信息 的过程中所表现出的学习能力和容错性来自于其网络自身 的结构特点。
模糊神经网络是一种集模糊逻辑推理的强大结构性知 识表达能力与神经网络的强大自学习能力于一体的新技 术，它是模糊逻辑推理与神经网络有机结合的产物。
3
神经网络和模糊控制比较
不同之处：
㈠ 样本的表示方面：
ANN——数值型的点集合。 FLS——模糊集样本。
㈡ 规则的表示和结构方面：
ANN——用网络结构和权值矩阵来描述规则，且规 则之间是相互连接的。
FLN——用“if…，then…”语句来描述规则，且规 则之间是相互独立的。 4
神经网络和模糊控制比较
8
6.1 模糊控制与神经网络的结合
该模型以模糊控制为主体，应用神经元网络，实现模 糊控制的决策过程，以模糊控制方法为“样本”，对 神经网络进行离线训练学习。“样本”就是学习的 “教师”。所有样本学习完以后，这个神经元网络， 就是一个聪明、灵活的模糊规则表，具有自学习、自 适应功能。
神经模糊系统 9
B W1B1' W2B2' ... Wm Bm'
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
模糊推理神经网络诊断模型案例
[摘要]本文基于通用神经网络的自适应性和诊断的建模方法，建立了一种新的故障诊断模型一模糊神经网络诊断模型，并对它的智能诊断机理和突出特点进行了深入分析。
最后，将该诊断模型应用于某大型汽轮发电机组故障诊断中，分析得出它具有明显的提高诊断精确度的优越性。
[关键词]神经网络故障诊断智能诊断
1模糊推理神经网络诊断模型建立
1．1通用网络模型自适应动态特性
比较两类典型的神经网络一前向BP网络与反馈Hopfied网络，可以发现其核心是单层神经网络，则两类网络可以用一个通用神经网络模型来描述。
根据点集拓扑理论和人工神经网络空间概念，对这个通用神经网络模型的特征进行分析得出以下两个结论，证明从略。
定理1神经网络空间在紧集上的连续函数空间C上以及按L2范数在平方可积函数空间I上都是稠密的。
推论1由通用神经网络模型所生成的任何开集可以一致逼近紧集上的连续映射函数f∈C(Rn。
Rm)。
由推论1表明，通用网络模型所概括的任何开集(如BP网络、Hopfied网络、BAM网络)通过自学习都能一致逼近紧集上的连续映射函数f∈(Rn，Rm)，因而具有良好的自学习、自适应动态特性。
1．2诊断建模方法
设xjn(j=1，2，...，k)对应反映设备运行状态第n个观测样本的k个特征参数，yin，(i=1，2，...l)对应第n个样本的1种故障模式，共有N个样本xjn∈RN，yin∈RN，[n=1，2，...，N)，则故障模式向量Y={yin，i=1，2，...，l}与特征参数向量x={xin，i=1，2，...，k}间的内在关系用函数P表示，有：X=P(Y)。
当N→∞时，函数P的逆函数存在，以函数S表示，有：Y=S(X)
诊断问题建模的实质就是根据有限的样本集，确定函数S(X)的一等价映射关系SS(X)，使得对于任意的ε>0，满足：
|| S(X)-SS(X)||=||y-YY||0)=(Y0)
x→x0
则映射SS建立了诊断问题的数学模型。
推论3若映射SS(X)一致逼近定义在紧集[0，1]k上的实连续函数，则映射SS建立了诊断问题的数学模型。
1．3模糊神经网络诊断模型
基于通用神经网络模型的自适应动态特性，根据推论3的结论。
通用网络模型所概括的任何开集都能作为诊断问题的数学模型。
即对某一具体诊断问题，配以相应的网络模型，通过网络自学习就能逼近诊断问题本身的映射关系。
同时考虑诊断问题存在着不可逆性，须采用模糊方法予以处理，本文建立了如图1所示的模糊神经网络诊断模型。
该模型实际上由原始知识产生(Fundamental Knowlege Produced，简记为FKP)、学习样本模糊组织(Learning Sample Fuzzy Set，简记为LSFS)、人工神经网络(Artifical Neural Network，简记为ANN)和特征提取(Chameteristies Extraeted，简记为CE)4个数学模型有机地组成，实现机组的故障诊断。
它的工作过程如下：(1)通过对经验和案例知识的汇编或对机组转子系统故障振动机理进行分析计算、试验测试等产生原始知识(Y，X)(FKP模型也相应地包括汇编、计算机数字仿真、试验测试三类模型)。
(2)产生了足够可用的原始知识，将之输入到LSFS 模型中，进行学习样本的模糊重构，输出训练样本(X，Y)集。
(3)将训练样本集输入到ANN模型中，学习训练使之收敛到一定精度，即：E≤ε(Emin)。
(4)从运行机组上拾取监测信号XM，输入到CE模型中，完成信号检测与特征提取，输出特征参数数据XM。
(5)将反映机组运行状态的特征参数XM输入到学习收敛后的ANN模型中，进行信息分类处理，给出诊断结果YM。
(6)将ANN模型的分类处理信息对(XM，YM)归入训练样本集，动态增强ANN模型的自适应能力。
2模糊推理神经网络诊断模型的基本属性
模糊神经网络诊断模型是一种基于知识的诊断，它属于人工智能诊断的范畴。
一般地，人工智能诊断系统应包含有以下几个方面的内容：(1)对诊断领域的现有知识进行学习、抽象、概括，以形成该领域的特有知识，并按一定存贮方式存入知识库；(2)在对具体对象进行诊断识别时，应对该对象进行了解以获得足够的关于该对象的故障征兆信息，并对这些信息进行分析，提出以形成有价值的特征；(3)将该诊断对象的特征模式与知识库中的模式相匹配，并进行推理分析，以得出是否存在故障，故障的性质、部位、严重程度怎样等。
从上所述的模糊神经网络诊断模型建立，足以表明它具有人工智能诊断的一般属性和基本内容，而且在知识产生、表达、获取及推理诸方面具有自己的独特之处。
在知识产生方面。
它不仅含有对诊断领域现有知识的汇编，而且包括了计算机数字仿真生成知识的内容。
可以用传递矩阵法建立机组振动响应力学模型，通过数值模拟得到常见故障的振动响应分布，再引入转子系统传递函数的概念，生成反映机组故障作用位置的传递函数矩阵，最后通过转置变换。
即得到知识集。
在知识表达方面，它表现为浅层和深层两种形式，面向专家、知识工程师和用户的原始知识，经过LSFS模型的数学处理后得到一些学习范例，本文称之为浅知识。
这种知识形式易于表达模糊性和不确定性；浅知识通过网络自学习转化为网络的内部编码，分布在网络结构上，最终是用大量神经元的互连方式及对备连接权重的分布来表达特定的概念或知识，这种形式是一种深层的隐含表达方式，本文称之为深知识或隐含知识。
3工程应用
为了考核模糊神经网络诊断模型理论的正确性和优越性，将之与传统BP网络同时应用于某大型汽轮发电机组的故障类型识别中进行比较。
这里，首先估计机组可能存在不平衡，碰摩，不对中，轴裂纹，联轴器不正，紧固件松动及油膜涡动7种故障。
传统BP网络在进行诊断时，先人为组织网络训练样本，且训练样本的输出取为0，1值，即在表达自身频谱的故障位置赋1。
否则赋0；而模糊神经网络诊断模型则通过LSFS模型(本文为了获得明显的诊断效果，其采用改进模糊贴近度法，且贴近度系数CONST=2[3])组织网络训练样本，其结果训练样本的输出取值于区间[0，1]。
在初始条件完全相同的情况下，将各自的训练样本集分别输入
同一结构的网络进行训练得出如图2所示的训练误差曲线比较图。
由图可以发现，在一个误差精度要求不高的区域里，即系统误差error>0.002时，传统BP网络的收敛速度低于模糊神经网络诊断模型，由于此精度区域一般没有工程意义，故不做分析讨论；而在误差精度要求高的区域里，传统BP网络的收敛速度却高于模糊神经网络诊断模型。
这是因为传统BP网络的训练样本输出仅简单取为0，1值。
而模糊神经网络诊断模型训练样本的输出取值于区间[0，1]。
此相当于对输出进行了编码，从而增加了隐层节点的附加工作来完成这种编码功能，甚至需要增加隐层节点数或增加隐层才能满足要求。
4绪论
基于以上的分析、论述表明，本文所建立的模糊神经网络诊断模型理论，无论从建立的理论基础、方法体系，还是从建立的结果看，它都是正确的；且它在原始知识的产生方式、学习样本的合理组织以及在网络模型的自适应选取方面都具有突出特点。
通过理论分析和工程实际应用表明，该模型理论的应用能提高诊断精度。
具有诊断功能强、智能化程度高、便于实用推广的特点。