模糊理论综述
模糊多准则决策方法
模糊多准则决策方法综述
1965年Zadeh提出模糊集理论,1970年Bellman和Zadeh 将模糊集理论引入多准则决策中,提出了模糊决策分析的概念 和模型,用于解决实际决策中的不确定性问题。自此,模糊多 准则决策（FMCDM）取得了众多研究成果。模糊数的提出 使得利用模糊数可以较好地描述多准则决策中的模糊性,这样 基于模糊数的MCDM就成为FMCDM的一个重要方向。
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模糊多准则决策方法
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模糊多准则决策方法
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Fuzzy多准则决策VIKOR方法
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Fuzzy多准则决策VIKOR方法
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Fuzzy多准则决策VIKOR方法
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Fuzzy多准则决策VIKOR方法
模糊多准则决策方法综述
1993年,Gau和Buehrer提出了Vague集[31],它 是模糊集的一种扩展。Vague集具有比模糊集 更好的表达不确定性的能力,已引起众多学者的 关注,被广泛应用于人工智能、决策分析、模式 识 别 和 智 能 信 息 处 理 等 领 域 。 虽 然 1996 年 Bustince和Burillo证明了Vague集是直觉模糊 集，但还有不少研究人员在研究基于Vague集 的FMCDM问题,提出了相应决策模型与方法。
对权系数确定或为模糊数且准则值为模糊数的MCMD或群决策问题 的研究较多，这些研究主要集中在利用一个集成函数将各准则的模糊数 和准则权系数集成起来,再利用某一模糊数的比较方法,得到方案的排序 或分类。在这些方法中,重要的一步是对准则值进行规范化处理,但规范 化处理存在一定缺陷，它不能反映决策者的偏好,而且可能影响决策结 果。
PID模糊控制器发展现状综述
模糊PID控制器的发展现状综述1模糊PID控制器研究背景1.1PID控制器传统的PID控制器虽然以其结构简单、工作稳定、适应性好、精度高等优点成为过程控制中应用最广泛最基本的一种控制器。
PID调节规律一般都能得到比较令人满意的控制效果，尤其是对于线性定常系统的控制是非常有效的，但是它的调节品质取决于PID控制器各个参数的确定。
随着工业生产过程的日趋复杂化，系统不可避免地存在非线性、滞后和时变现象，其中有的参数未知或缓慢变化，有的带有延时和随机干扰，有的无法获得较精确的数学模型或模型非常粗糙，如果使用常规的PID控制器，PID参数的整定变得十分困难甚至无法整定，因此并不能得到理想的控制效果。
为此，近年来各种改进的PID控制器如自校正、自适应PID[1][2][3]及智能控制器[4]迅速发展起来，但仍存在一定的局限性。
1.2模糊控制器随着技术的发展，模糊控制理论和模糊技术成为最广泛最有前景的应用分支之一。
模糊控制器是一种专家控制系统，它的优点是不需要知道被控对象的数学模型而能够利用专家已有的经验对系统进行建模。
与传统的PID控制方式相比，它适合解决一些难以建立精确数学模型、非线性、大滞后和时变的复杂过程的问题，因此得到了很好的发展，尤其是在工业控制、电力系统等领域中解决了许多实际性的问题，引起了越来越多的工程技术人员的兴趣。
但是经过深入研究，会发现基本模糊控制存在着其控制品质粗糙和精度低等弊病。
而且用的最多的二维输入的模糊控制器是PI或PD型控制器，会出现过渡过程品质不好或不能消除稳态误差的问题。
因此，在许多情况下，将模糊控制和PID控制两者结合起来，扬长避短，既具有模糊控制灵活、适应性强、快速性好的优点，又具有PID控制精度高的特点。
把规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊控制规则及有关信息作为知识存入计算机知识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况，运用模糊推理，自动实现对PID参数的最佳整定，实现模糊PID控制。
直觉模糊多属性决策方法综述
直觉模糊多属性决策方法综述一、本文概述随着信息时代的到来，决策问题变得越来越复杂，多属性决策问题在各个领域中都得到了广泛的研究和应用。
在多属性决策中，决策者常常面临属性值模糊、不完全或不确定的情况，这使得决策过程更加困难。
为了解决这些问题，直觉模糊多属性决策方法应运而生，它结合了直觉模糊集理论和多属性决策方法，为处理模糊信息提供了一种有效的工具。
本文旨在综述直觉模糊多属性决策方法的研究现状和发展趋势，分析不同方法的优缺点，为决策者提供更为全面和深入的理论支持和实践指导。
本文将对直觉模糊多属性决策方法进行概述，介绍直觉模糊集的基本概念和性质，以及其在多属性决策中的应用。
然后，将重点综述现有的直觉模糊多属性决策方法，包括基于直觉模糊集的权重确定方法、属性约简方法、决策规则等。
通过对这些方法的分析和比较，揭示各种方法的特点和适用范围。
本文将探讨直觉模糊多属性决策方法在实际应用中的挑战和解决方案。
针对决策过程中可能出现的模糊信息、不确定性等问题，提出相应的处理策略和方法，以提高决策的准确性和有效性。
本文将展望直觉模糊多属性决策方法的发展前景和趋势。
随着、大数据等技术的快速发展，直觉模糊多属性决策方法将在更广泛的领域得到应用，同时也将面临新的挑战和机遇。
因此，本文将分析未来的研究方向和发展趋势，为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
本文将对直觉模糊多属性决策方法进行全面的综述和分析，旨在为决策者提供更为科学、有效的决策方法和工具，推动多属性决策理论和方法的发展和应用。
二、直觉模糊集理论直觉模糊集（Intuitionistic Fuzzy Sets, IFSs）是Zadeh模糊集理论的一种扩展，由Atanassov在1986年提出。
直觉模糊集不仅考虑了元素对模糊集合的隶属度，还考虑了元素对模糊集合的非隶属度和犹豫度，从而提供了更丰富的信息描述方式。
在直觉模糊集中，每个元素x在一个直觉模糊集A中的隶属度用μ_A(x)表示，非隶属度用ν_A(x)表示，而犹豫度π_A(x)则为1 - μ_A(x) - ν_A(x)。
犹豫模糊集决策理论与方法综述
收稿日期：２０２０－１２－２９基金项目：安徽省自然科学基金青年项目（１８０８０８５ＱＦ１９６）；安徽省高等学校自然科学重点研究项目（ＫＪ２０２０Ａ００１１）；安徽财经大学教研重点项目（ａｃｊｙｚｄ２０１８１４）作者简介：殷仕淑（１９７３—），女，安徽蚌埠人，教授，硕士生导师，研究方向为管理决策优化。
犹豫模糊集决策理论与方法综述殷仕淑，信 芳（安徽财经大学管理科学与工程学院，安徽蚌埠２３３０４１）摘要：犹豫模糊集是在模糊信息的基础上通过采用多个隶属度来充分刻画原始信息的一种信息表达方式。
与模糊集相比它能够全面刻画专家给出的决策信息，与直觉模糊集相比它更加符合人在决策时的犹豫性。
对犹豫模糊集决策理论和方法进行综述，介绍犹豫模糊集的发展历程，分别回顾犹豫模糊集的信息融合理论、信息测度理论、偏好关系理论以及多属性决策理论，总结了犹豫模糊环境下决策理论与方法的未来研究方向。
关键词：多属性决策；犹豫模糊集；信息融合；信息测度；偏好关系中图分类号：Ｃ９３４ 文献标识码：Ａ 文章编号：２０９６－７９０Ｘ（２０２１）０５－００２６－０９ＤＯＩ：１０．１９５７６／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９６－７９０Ｘ．２０２１．０５．００６ＲｅｖｉｅｗｏｆＨｅｓｉｔａｎｔＦｕｚｚｙＳｅｔＤｅｃｉｓｉｏｎＴｈｅｏｒｙａｎｄＭｅｔｈｏｄＹｉｎＳｈｉｓｈｕ，ＸｉｎＦａｎｇ（ＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｉｎａｎｃｅａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，ＢｅｎｇｂｕＣｉｔｙ，ＡｎｈｕｉＰｒｏｖｉｎｃｅ２３３０４１）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｈｅｓｉｔａｎｔｆｕｚｚｙｓｅｔｉｓａｋｉｎｄｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂｙｕｓｉｎｇｍｕｌｔｉｐｌｅｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｄｅｇｒｅｅｓｔｏｆｕｌｌｙｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｆｕｚｚｙｓｅｔｓ，ｉｔｃａｎｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｄｅｃｉ ｓｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｇｉｖｅｎｂｙｅｘｐｅｒｔｓｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｉｎｔｕｉｔｉｏｎｉｓｔｉｃｆｕｚｚｙｓｅｔｓ，ｉｔｉｓｍｏｒｅｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔｗｉｔｈｐｅｏｐｌｅ＇ｓｈｅｓｉｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｒｅｖｉｅｗｓｔｈｅｔｈｅｏｒｙａｎｄｍｅｔｈｏｄｏｆｈｅｓｉｔａｎｔｆｕｚｚｙｓｅｔｄｅｃｉ ｓｉｏｎｍａｋｉｎｇ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｆｉｒｓｔｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｈｅｓｉｔａｎｔｆｕｚｚｙｓｅｔｓ，ｔｈｅｎｒｅｖｉｅｗｓｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎｔｈｅｏｒｙ，ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｔｈｅｏｒｙ，ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｒｅｌａｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙａｎｄｍｕｌｔｉ－ａｔｔｒｉｂｕｔｅｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｔｈｅｏｒｙｏｆｈｅｓｉｔａｎｔｆｕｚｚｙｓｅｔｓ，ａｎｄｆｉｎａｌｌｙｉｔｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｅｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｔｈｅｏｒｙａｎｄｍｅｔｈｏｄｉｎｈｅｓｉｔａｎｔｆｕｚｚｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｕｌｔｉａｔｔｒｉｂｕｔｅｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇ；ｈｅｓｉｔａｎｔｆｕｚｚｙｓｅｔ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｅａｓｕｒｅ；ｐｒｅｆ ｅｒｅｎｃｅｒｅｌａｔｉｏｎ０ 引言在政治、经济、文化、军事等各个领域，决策的身影随处可见。
模糊多准则决策方法的研究综述【范本模板】
模糊多准则决策方法的研究综述摘要：模糊多准则决策是决策领域研究得比较热的一个内容,在实际的问题解决中，它有着广泛的应用.但是，由于现实问题的复杂多变性，也随着其他领域的不断发展，模糊多准则决策正在朝着不同的方向细化发展.关键词：模糊多准则决策1引言决策是从古以来人类为求生存而发展出来的技能，是认知学研究的主要内容之一。
随着人类社会的不断发展，随着各个学科领域的不断更新与融合，认知心理学与经济学相结合便出现了决策心理学,之后逐渐发展出了今天所要谈论的模糊多准则决策.在现今复杂且不确定的真实世界中，单一决策的选择理论已经不能再适应这个社会了,而应该考虑多个相关的因素来应对这个真实的社会，模糊多准则决策便顺应了时代的要求而产生。
随着社会的飞速发展以及科学技术的进步，知识和信息量的大大增加,使决策问题变得异常模糊和复杂。
与之相适应的，像信息不完全模糊决策、偏结构模糊多准则决策、直觉模糊决策等新的研究领域不断出现。
模糊多准则决策更多的应用在现在的社会经济生活中。
有资料显示：在社会经济生活中，存在着大量多准则决策问题.这些问题可分为选择、排序和分类3类。
目前求解多准则决策问题的方法很多，其中ELECTRE,PROMETHEE，UTA/UTADIS 是应用较广的有效方法.这些方法要么准则权系数和准则值确定，要么其权系数或准则值通过训练集建立规划模型推导得出。
但在一些决策问题中，方案的准则权系数或/和准则值不准确、不确定和不能完全确定，Roy解释了这种现象。
这些不准确和不确定性主要有模糊性、随机性、灰色性、不确知性、泛灰性和多重不确定性等。
对于多准则决策中模糊性的研究由来已久,已经成为当前研究的一个热点。
自1970年Bellman和Zadeh将模糊集理论引入多准则决策，提出了模糊决策分析的概念和模型，用于解决实际决策中的不确定性问题，模糊多准则决策得了众多研究成果。
模糊数的提出使得人们可以利用它较好地描述多准则决策中的模糊性.2模糊多准则决策的多维发展2．1 信息不完全的灰色模糊多准则决策决策问题本身面对的是未来可能发生的事件,环境复杂，信息不完全确定，决策者的主观原因、时间的要求都直接影响着决策的正确性和科学性。
基于模糊理论外来入侵生物风险评估研究文献综述
潜在 的有 害风险有着重要的实际意义 ，在当前 国际形式及实
际生 活中 ， 对外来生物作风 险评估 ， 不仅可以深入了解外来物 种， 丰富外来生物资源数据库 ， 还可以对其潜在的有害风险定
国在追求经济快速增 长的同时也给全球环境造成 了 日益严重
的影响 ， 环境问题呼唤全球治理 。根据近年环境变化情况 ， 全 球第二大环境 问题 的外来 生物入侵 ，很有可能成为全球环境 最亟待解决 的问题 。 目前 ， 由于人 为有意无意 的引种 以及 国际 贸易往来 频繁引入 ， 加之 我 国地域 广 ， 纬度跨度 大 ， 大多数外 来物种可 以在我 国找 到合适 的栖 息地。外来生物的不法侵入 不仅破坏我 国生态多样性 ， 影响本地生物遗传多样性 ， 造成生 态环境 的破坏 ， 农业 的减 产 ， 业的植被 破坏 ， 林 给我 国也 造成 了很大 的经济损失 。 不仅如此 ， 外来入 侵生物影响到了人类 的 身心健康 ， 严重威胁 到了我国社会 的安全稳定 。 我国外来生物 入侵形式严峻 ， 响抵御 外来 物种入侵的警报刻不容缓 。 拉
（ 湖南农 业 大学 信 息科 学技 术学 院 ， 湖南 长沙 ４０２） １ １ ８
摘
要： 生物入侵造成的环境严重性 ， 使得 国 内外 学者对有 害生物风险评估作 了比较深入 的研 究。文章通过 回顾
总结外来入侵生物风 险评估 有关文献研 究的基础上 ， 多指标综合评 估法、 对 生物 气候相似 距法 、 生态气候模型 法和 专 家 系统法等评估 方法进行 了综述研 究， 并对未来外来有害生物风险评估 的前 景作 了初 步展 望 ， 以期为有 害生物风 险评
ｍ ｅ ｔ ｆｔ ｅ ｅ ｏ ｉ ｐｅ ｔ ｎ ｈｅ ｎ ｏ ｈ ｘ ｔｃ ｓｓ ｏ ｔ ｂａ ｉ ｏ ｈｅ ｏ ｕｍｅ ｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｒｓ ｓ ｅ ｓ ｅ ｔ ｆ ａ ｉｎ ｎｖ ｓｖ ｓ ｃ ｅ ｉ ｏｄｅ ｏ ｓｓ ｆ ｔ ｄ ｃ ｎｔｒ ｓ ａ ｃ ｎ ｉ ｋ ａ ｓ ｓ ｍ ｎ ｏ ｌｅ ｉ ａ ｉｅ ｐｅ ｉ ｓ ｎ ｒ ｒ ｔ ｐｒｖｉ ｔ ｏ ｈ ｆｒｈ ｒ ｄ ｅｏ ｍ ｅ ｔ ｏ ｈｅ ｒ ｉａ ｅ ｅ ｒ ｈ ｓ ｎ ｉｓ ａ ｓ ｓ ｍ ｅ ｔｏ ｓｓ ａ ｅｅ ｅ ｃ ． ｏ ｄｅ ｄａａ ｆｒ ｔ ｅ ｕ ｔ ｅ ｅｖ ｌ ｐ ｎ ｆ ｔ ｏｅｔ ｌｒ ｓ ａ ｆ ｒ ｎ ｅ ｃ
关于模糊控制理论的综述
物理与电子工程学院《人工智能》课程设计报告课题名称关于模糊控制理论的综述专业自动化班级 11级3班学生艳伟学号指导教师明月成绩2014年6月18日关于模糊控制理论的综述摘要：模糊控制方法是智能控制的重要组成部分，本文简要回顾了模糊控制理论的发展，详细介绍了模糊控制理论的原理和模糊控制器的设计步骤，分析了模糊控制理论的优缺点以及模糊控制需要完善或继续研究的容，根据各种模糊控制器的不同特点，对模糊控制在电力系统中的应用进行了分类，并分析了各类模糊控制器的应用效能.最后，展望了模糊控制的发展趋势与动态.关键词：模糊控制；模糊控制理论；模糊控制系统；模糊控制理论的发展模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊控制逻辑推理为基础的一种智能控制方法，从行为上模拟人的思维方式，对难建模的对象实施模糊推理和决策的一种控制方法.模糊控制作为智能领域中最具有实际意义的一种控制方法，已经在工业控制领域、电力系统、家用电器自动化等领域中解决了很多的问题，引起了越来越多的工程技术人员的兴趣.模糊控制系统简介模糊控制系统是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术.1965年美国的扎德[1]创立了模糊集合论, 1973 年, 他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理.1974 年英国的Mamdani 首先用模糊控制语句组成模糊控制器,并把它用于锅炉和蒸汽机的控制, 在实验室获得成功, 这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生.模糊控制系统主要是模拟人的思维、推理和判断的一种控制方法, 它将人的经验、常识等用自然语言的形式表达出来, 建立一种适用于计算机处理的输入输出过程模型, 是智能控制的一个重要研究领域.从信息技术的观点来看, 模糊控制是一种基于规则的专家系统.从控制系统技术的观点来看, 模糊控制是一种普遍的非线性特征域控制器.相对传统控制, 包括经典控制理论与现代控制理论.模糊控制能避开对象的数学模型(如状态方程或传递函数等) , 它力图对人们关于某个控制问题的成功与失败和经验进行加工, 总结出知识, 从中提炼出控制规则, 用一系列多维模糊条件语句构造系统的模糊语言变量模型, 应用CRI 等各类模糊推理方法,可以得到适合控制要求的控制量, 可以说模糊控制是一种语言变量的控制.模糊控制具有以下特点:(1) 模糊控制是一种基于规则的控制.它直接采用语言型控制规则, 出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识, 在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型, 因而使得控制机理和策略易于接受与理解, 设计简单, 便于应用;(2) 由工业过程的定性认识出发, 比较容易建立语言控制规则, 因而模糊控制对那些数学模型难以获取、动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用;(3) 基于模型的控制算法及系统设计方法, 由于出发点和性能指标的不同, 容易导致较大差异; 但一个系统的语言控制规则却具有相对的独立性, 利用这些控制规律间的模糊连接, 容易找到折中的选择, 使控制效果优于常规控制器;(4) 模糊控制算法是基于启发性的知识及语言决策规则设计的, 这有利于模拟人工控制的过程和方法, 增强控制系统的适应能力, 使之具有一定的智能水平;(5) 模糊控制系统的鲁棒性强, 干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱, 尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制.除此, 模糊控制还有比较突出的两个优点:第一, 模糊控制在许多应用中可以有效且便捷地实现人的控制策略和经验;第二, 模糊控制可以不需被控对象的数学模型即可实现较好的控制, 这是因为被控对象的动态特性已隐含在模糊控制器输入、输出模糊集及模糊规则中.模糊控制也有缺陷, 主要表现在: 1) 精度不太高; 2) 自适应能力有限; 3) 易产生振荡现象.模糊控制的发展模糊控制的发展基本上可分为两个阶段：初期的模糊控制器是按一定的语言控制规则进行工作的,而这些控制规则是建立在总结操作者对过程进行控制的经验基础上,或设计者对某个过程认识的模糊信息的归纳基础上,因而它适用于控制不易获得精确数学模型和数学模型不确定或多变的对象.后期的模糊控制器则是基于控制规则难以描述,即过程控制还总结不出什么成熟的经验,或者过程有较大的非线性以及时滞等特征,试图吸取人脑对复杂对象进行随机识别和判决的特点,用模糊集理论设计自适应、自组织、自学习的模糊控制器.模糊控制现正从以下几个方面加紧研究：1) 研究模糊控制器非线性本质的框架结构及其同常规控制策略的联系,揭示模糊控制器工作的实质和机理.它可提供系统的分析和设计方法,解决一些先前被认为是困难但却是非常重要的问题,如稳定性、鲁棒性等.2) 在模糊控制已取得良好实践效果的同时,从理论分析和数学推导角度揭示和证明模糊控制系统的鲁棒性优于常规控制策略.3) 研究模糊控制器的优化设计问题,尤其是在线优化问题.模糊控制器源于采用启发式直觉推理,其本身的推理方式难于保证控制效果的最优.解决模糊控制器的优化问题也是进一步将其推向工业应用的有效手段.4) 在理论研究中规则本身非线性问题及实际应用中模糊控制器的规则自学习和自动获取问题.前者之所以成为难点,是因为具有线性规则的模糊控制器本身已属非线性控制,非线性规则则更使问题的系统化研究方法困难;后者则构成智能控制中专家系统的核心问题.5) 将模糊控制同其它领域的理论研究方法相结合,利用模糊控制的优势解决该领域中过去用常规方法难以解决的问题.模糊控制的现状模糊控制的研究主要体现在控制器的研究和开发以及各类实际应用中, 目前模糊控制已经应用在各个行业.各类模糊控制器也非常多, 模糊控制器的研究一直是控制界研究的热点问题, 而关于模糊控制系统的稳定性分析则是模糊控制需要研究和解决的基本问题.目前已经出现了为实现模糊控制功能的各种集成电路芯片.开发模糊控制系统的软件工具也出现了不少.下面作一简单介绍.1.1与其它智能控制的结合或融合模糊控制与其它智能控制的复合产生了多种控制方式方法.主要表现在: 1）模糊PID 控制器[2]模糊PID 控制器的研究是将模糊技术与常规的PID 控制算法相结合的一种控制方法, 得到了许多学者的关注.模糊PID 控制器是一种双模控制形式.这种改进的控制方法的出发点主要是消除模糊控制的系统稳态误差, 利用PID 控制器提高控制精度, 消除误差, 增加稳态控制性能.从PID 控制角度出发, 提出FI —PI、FI —PD、FI —PID 三种形式的模糊控制器, 并能运用各种方式得出模糊控制器中量化因子、比例因子同PID 控制器的因子KP 、KI 、KD之间的关系式.对基于简单线性规则TS 模型的模糊控制器进行了分析, 指出这类模糊控制器是一种非线性增益PID 控制器.有人试图利用GA 算法, 通过性能指标评价函数, 决定模糊控制器的Ke 、Kec 、Ku 等参数.2）自适应模糊控制器自适应模糊控制器就是借鉴自适应控制理论的一些理念来设计模糊控制器, 也称作语言自组织模糊控制器[3] (SOC) , 它的思想就在于在线或离线调节模糊控制规则的结构或参数, 使之趋于最优状态.目前主要有通过采用一种带有修正因子的控制算法, 改变控制规则的特性; 或直接对模糊控制规则进行修正; 还有一种是对控制规则进行分级管理, 提出自适应分层模糊控制器; 又有人提出规则自组织自学习算法, 对规则的参数以及数目进行自动修正; 更进一步的是采用神经网络对模糊控制规则及参数进行调整, 也是一种实现模糊自适应控制的好方法.3）模糊控制与神经控制的融合神经模糊控制是神经网络技术与模糊逻辑控制技术相结合的产物, 是指基于神经网络的模糊控制方法.模糊系统是建立在IF2THEN 表达式之上, 这种方式容易让人理解, 但是在自动生成和调整隶属函数和模糊规则上却很困难.而人工神经网络是模拟人直观性思维的一种方式, 它是将分布式存储的信息并行协同处理, 是一个非线性动力学系统, 每个神经元结构简单, 但大量神经元构成网络系统能实现很强的功能, 因此人工神经网络具有自适应的学习能力、容错性和鲁棒性, 并且神经网络对环境的变化具有较强的自适应能力, 所以可结合神经网络的学习能力来训练__模糊规则, 提高整个系统的学习能力和表达能力.现有人工神经网络代表性的模型有感知器、多层映射、BP 网络、RBF 神经网络实现局部或全部的模糊逻辑控制功能, 前者如利用神经网络实现模糊控制规则或模糊推理, 后者通常要求网络层数多于3 层;自适应神经网络模糊控制, 利用神经网络的学习功能作为模型辨识或直接用作控制器; 基于模糊神经网络的隶属函数及推理规则的获取方法, 具有模糊连接强度的模糊神经网等, 均在控制中有所应用.而且, 还有神经网络与遗传算法同模糊控制相结合的自调整应用.4）遗传算法[4]优化的模糊控制考虑到模糊控制器的优化涉及到大围、多参数、复杂和不连续的搜索表面, 而专家的经验只能起一个指导作用, 很难根据它准确地定出各项参数, 因而实际上还要反复试凑, 寻找一个最优过程.因此,人们自然想到用遗传算法来进行优化.遗传算法应用于模糊控制器的优化设计是非常适合的, 遗传算法的运行仅由适应度数值驱动而不需要被优化对象的局部信息.此外, 优化模糊控制器正好符合遗传算法的所谓“积木块”假设, 积木块指长度较短的、性能较好的基因片段.用遗传算法优化模糊控制器时, 优化的主要对象是模糊控制器的隶属函数和规则集.已经有人运用这个方法对倒立摆控制器隶属函数的位置、形状等参数, 结果表明遗传算法优化后的隶属函数远远优于手工设计的.显然通过改进遗传算法, 按所给优化性能指标, 对被控对象进行寻优学习, 可以有效地确定模糊逻辑控制器的结构和参数.5）模糊控制与专家控制相结合专家模糊控制系统是由专家系统技术和模糊控制技术相结合的产物.把专家系统技术引入模糊控制之中, 目的是进一步提高模糊控制器的智能水平.专家模糊控制保持了基于规则的方法的价值和用模糊集处理带来的灵活性, 同时把专家系统技术的表达, 利用知识的长处结合进来.专家系统技术考虑了更多方面的问题, 如是什么组成知识, 如何组织、如何表达、如何应用知识.专家系统方法重视知识的多层次及分类的需要, 以及利用这些知识进行推理的计算机组织.将模糊控制与专家控制相结合能够表达和利用控制复杂过程和对象所需的启发式知识, 重视知识的多层次和分类的需要, 弥补了模糊控制器结构过于简单、规则比较单一的缺陷, 赋予了模糊控制更高的智能; 二者的结合还能够拥有过程控制复杂的知识, 并能够在更为复杂的情况下对这些知识加以有效利用.除以上介绍的几种主要方式外,还有多变量模糊控制, 模糊系统建模及参数辨识、模糊滑模控制器、模糊解耦控制器、模糊变结构控制、模型参考自适应控制、最优模糊控制器、模糊预测控制等.1.2模糊控制的软硬件产品为了更好的利用模糊控制, 相继有不少公司开发了模糊控制的软件工具和硬件集成电路.这里介绍了两类开发工具, 一类是开发模糊系统的软件工具, 如FREEWARE、FIDE、东芝IFCS、NEC FL SDE 、FC - TOOL V110 .另一类是通用模糊逻辑开发工具, 如CUBICALC、FUZZY -C、FUZZL E 118 、METUS FUZZY L IBRARY、FUZZY LOGIC DESIGNER 等.并介绍了一些其它的开发工具.1.3模糊控制的一些应用模糊控制的应用非常广泛.除广泛应用于工业控制、家电控制、水电控制、航天等外.我们还可以用在统计上、决策系统上、制造活性炭过程中等.2模糊系统的函数逼近特性研究模糊系统的函数逼近特性研究是90年代以来模糊系统理论研究的重要方向，同时也是模糊系统理论的一个重要支柱.模糊系统关于连续函数的逼近特性给模糊系统在系统辨识、控制等方面提供了重要的理论基础.4.1几类特殊模糊系统的函数逼近特性近年来关于这方面的研究比较多，众多学者针对于各种不同的模糊系统，分别研究了其函数逼近特性，指出这些特殊的模糊系统是一种万能逼近.Buckley[5]对一类三维模糊控制系统进行分析，采用Stone-Weiestrass定理证明了这类系统的逼近特性，并指出这类模糊控制器是“universal fuzzy con-troller”；Wang采用Gaussian型隶属度函数，提出一类FBF，证明了一类模糊系统的逼近特性；Kosko基于加型模糊系统（additive fuzzy system[6]），采用有限覆盖定理，构造性地证明了一类模糊系统的逼近特性；，Zeng等对以上工作作出相应拓展.Zeng基于梯形隶属度函数，采用类似于Wang的FBF，提出了一类模糊系统，这类模糊系统具有自己较为特殊的性质.以上研究大致可分为两大类，其一是Buckley，Wang，Zeng等采用Stone-Wierestrass定理间接证明了一类模糊系统的逼近特性，证明方法比较系统化，但其证明过程中看不出模糊系统逼近特性的在本质；其二是Kosko基于有限覆盖定理，采用构造性方法，直接证明了这一结论，其构造性证明过程反映出模糊系统逼近特性的本质，并且得出影响逼近能力的重要因素.模糊系统具有万能逼近特性，但实际中模糊系统在函数逼近方面存在很多局限性，如何客观分析影响其逼近能力的重要因素，仍须进一步研究.4.2万能逼近的充分和必要条件早期的函数逼近即万能逼近（Wang）研究都是基于一类特殊的模糊系统.虽然作为应用，某些特殊的模糊系统是足够了，但作为模糊系统理论分析，这一点仍不完善，Cas-tro在分析前人结果的基础上，提出的一类较为一般的模糊系统，指出了其万能逼近特性.但由于模糊系统本身具有三大基本环节，每个环节又有不同的选取方法，因此任何一种模糊系统都很难达到“一般”性.随着这一理论的发展，Ying首先研究了一般模糊系统作为万能逼近器的充分条件.充分条件的提出与Wang等人的证明较为类似，但换了一个角度来考虑这一问题，并且他所提出的模糊系统也相对具有一定的一般性.此后，Ying又分析了一类特殊模糊系统作为万能逼近器的必要条件.由于模糊系统本身结构的多样性，给模糊系统的理论分析带来一定的难度，尽管很多类模糊系统的万能逼近特性已被证明，但要研究一般模糊系统的逼近特性仍存在一定的难度.Ying的方法，即分开研究其充分条件及必要条件，也是一种新的思路.3模糊控制系统的稳定性分析稳定性分析是模糊控制器的一个基本问题.Tong[7]于1978年就提出闭环模糊系统描述模型，并在模糊关系基础上提出了稳定性概念.基于Lyapunov[8]稳定性分析方法，Kiszka等于1985年定义了模糊系统能量函数，并讨论了模糊系统稳定性.这些研究一般都是对模糊控制器提出了一定的简化模型，其结果很难适用于一般的模糊控制系统.近年来，随着TS模糊模型的研究，一种基于TS模型的模糊系统的稳定性分析取得了一定的发展.关于TS模糊模型的稳定性分析给模糊系统的稳定性分析提出了新的思路.针对于离散系统，提出一种模糊控制器，采用各局部控制的加权组合.并且基于一种能量函数，利用Lyapunov方法证明了模糊控制系统的稳定性.基于TS的模糊模型，其思想为后来的模糊状态方程的提出奠定了基础.基于TS模型的模糊系统稳定性分析对于模糊系统的稳定性分析提出了新的方法，但由于这类模糊系统的特殊性，其应用围仍存在一定的问题，仍须进一步研究.4模糊控制理论的应用及发展前景6.1模糊控制急需解决的问题模糊控制理论经过近几十年的发展，也还存在一些不足，还有一些亟待解决的问题，归纳如下：（1）要揭示模糊控制器的实质和工作机理，解决稳定性和鲁棒性理论分析；（2）模糊控制和传统控制的鲁棒性的对比关系究竟是怎么样，尚缺少理论分析和数学推导方面的比较；（3）如何衡量一个模糊控制系统的功能稳定性问题，最优化问题该如何评价；（4）在模糊运算中似乎丢失了大量信息却又能获得优于控制的良好控制效果起控制作用的因素是什么，模糊运算中的信息损失应否设法修正或补偿；（5）模糊控制规则和隶属度函数的获取与确定是模糊控制中的”瓶颈”问题.6.2模糊控制在电力系统中的应用在电力系统中，模糊控制已经应用于电力系统稳定器、发电机励磁的控制、电力系统的动态安全评估、经济调度等.下面就模糊控制在电力系统控制器的设计中的应用加以详细介绍.（1）fuzzy-pid[9]复合控制.通常由简单模糊控制器、pi和pid控制器组成：利用模糊控制器对系统实现非线性的智能控制，利用pi控制器克服模糊控制器在系统达到稳态时可能产生的震荡及稳态误差大的问题；（2）变结构模糊控制器.一般采用多个简单的子模糊控制器构成一个变结构模糊控制器，在变结构模糊控制器的输入端有一个系统特征状态识别器，根据系统的偏差等特征状态，系统可切换到不同的子模糊控制器上；（3）模糊h∞控制器.一般由简单模糊控制器和h∞控制器组合而成；（4）自适应模糊控制器.在实时运行时，它能对控制器自身的有关参数进行调整，使系统的控制品质得到改善和提高；（5）基于神经网络的模糊控制.神经网络对环境的变化有较强的自适应学习能力，用神经网络的学习能力，能够获取并修正模糊控制规则和隶属函数. 6.3模糊控制的发展前景模糊控制虽然已经有不少的研究成果, 而且也被广泛地应用于生产实践中, 但模糊控制的发展历史还不长, 理论上的系统性和完善性、技术上的成熟性和规性都还是远远不够的, 尤其是模糊控制与其他智能化控制方法相结合的控制方法, 还有待于人们在实践中得到验证和进一步的提高.除此外, 模糊控制在理论和应用方面还应在以下方向加强研究:(1) 易于控制并且能消除静态控制偏差的模糊PID 控制器, 且尽量减少可调参数, 最好控制在三个以;(2) 模糊预测控制, 就是把预测控制和模糊推理相结合也是很有吸引力的研究方向之一;(3) 模糊控制应用于医学、生物、金融、风险评估等新型领域.扩大模糊控制的应用领域;(4) 将遗传算法或其它算法应用于模糊神经网络, 以提高运算速度和参数寻优的结果;(5) 寻找能够具有自学习调整隶属度函数的模糊控制方法.5结论近年来,模糊控制系统的研究取得了很大的进展，特别是模糊控制器的结构分析，模糊系统的万能逼近特性,模糊状态方程及稳定性分析，软计算技术等；同时，模糊逻辑在软件硬件方面也取得了飞速的发展.但模糊系统理论仍存在一定的问题,主要有以下不足之处：1)尽管模糊系统的万能逼近特性已被证明,但只是一个存在性定理.实际中,对于一般的未知系统,如何找到一个合理的模糊逼近器,尚无确定的方法.2)常见的模糊系统种类比较多，如TS，FBF，SAM[10]等，一般的模糊系统应具有怎样的形式，目前仍不很清晰.模糊系统的系统化设计方法仍须进一步研究.3)模糊控制系统的稳定性分析近年来有了一定的进展，但这些分析都是针对一定的特殊系统.模糊控制器具有一定的鲁棒性，但只能从概念上讲，严格的理论分析仍须进一步深入研究.稳定性和鲁棒性的分析仍依赖于模糊系统的系统化设计方法和模糊系统理论的进一步研究发展.这些问题都有待于进一步研究.4）建立一套系统的模糊控制理论,以解决模糊控制的机理、稳定性分析、系统化设计方法、专家模糊控制系统、神经模糊控制系统和多变量模糊控制系统的分析与设计等一系列问题;5）模糊控制在非线性复杂系统应用中的模糊建模、模糊规则的建立和推理算法的深入研究;6）模糊集成控制系统的设计方法研究;7）自学习模糊控制策略的实现;8）模糊控制系统的稳定性分析.参考文献:[1]权太等. 模糊控制技术在过程控制中的应用现状及前景.控制与决策,1988,3(1）:59-62.[2]汪培庄.模糊集合及应用.: 科学技术，1983:20-30.[3]化光.复杂系统的模糊辨识与模糊自适应控制.: 东北大学,1994:100-110.[4]Zadeh L A. Fuzzy sets [J]. Information and Control 1965,8:338-353.[5]Filev D P and Yager R R. A generalized defuification method via BAD distributions [J]. Int. J. Intelligent Systems,1991,6(7) : 687-697.[6]JiangT and Li Y. Multimode oriented polynomial transformation based defuzzification strategy and parameter learning procedure [J]. IEEE Trans.on Systems, Man, and Cybernetics, 1997,27(5) : 877-883.[7]Takagi Tand SugenoM. Fuzzy identification of systems and its applications tomodeling and control [J]. IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics,1985, 15(1): 116-132.[8]Wang L X. Generating fuzzy rules by learning from examples [J]IEEETrans. on Systems, Man, and Cybernets, USA, 1992,22(6): 1414-1427.[9]Wang L X. Fuzzy systems as universal approximators [A]. IEEE Int.Conf.Fuzzy Systems [C], San Diego, USA, 1992:1163-1170.[10]Zeng X J and Signh MG. Approximation theory of fuzzy systems-SISO case [J]. IEEETrans. on Fuzzy Systems,1994,2(2): 162-176.。
模糊神经网络研究现状综述
３ 模糊 神 经 网络的研 究现 状
当前 模 糊 神经 网 络 的研 究 主 要 集 中在 ： 糊 神 经 网 络 的 模
经 网络 ， 以大大拓宽神经 网络处 理信息 的范围和能力 。 可
２ ２ 基本概念 、 ． 模型和种类
模糊神经元是指一类 可实 施模糊信 息或模 糊逻 辑运算 的人工神经元 ， 模糊 神经 网络是指全部或部分采用各类模糊
神经 元 所 构 成 的一 类 可 处 理 模 糊 信 息 的神 经 网 络 系 统 。下
学习算法 ，Ｎ Ｆ Ｎ结构及确定 ， 模糊规则的提取与细化 ， 模糊神 经 网络在 自适应控制 、 预测控 制中的应用等 。
模 糊 神 经 网 络 研 究 现 状 综 述
李恒 嵬
（ 宁柏高智能系统工程有 限公 司 辽宁 沈 阳 １０ １ ） 辽 １０５ 摘要 ： 概述 了近年来模糊神 经网络领域的研 究方法和研 究的进展 ， 从模糊 系统和神 经 网络结合 的可能性到模糊神 经 网络 的结构确 定、 常见算法 、 则的提 取等进 行 了总结和概 述 ， 规 并对将 来的研 究方 向进行 了探 索。
３１ 模糊神经 网络 的学 习算法 ．
各种类型 的模糊神经 网络学习算 法 的共 同方 面是结构
学 习 和 参 数 学 习两 部 分 ， 构 学 习 是 指 按 照 一 定 的性 能 要 求 结
面介绍几种 常见 的基本模糊神经元 。 第一类 由模 糊规则描 述的模糊 神经元 ： Ｉ …Ｔ Ｎ… 用 Ｆ ＨＥ 语 句描述 。前提和结论都是模糊集 。 第二类是将非模糊神经元 直接模糊 化后得 到的模糊神
溶洞地基稳定性模糊综合评价法综述
糊界 限的 ， 于隶 属度 的 确定 首 先 应 该 确定 其 隶 属 对
函数 ， 而隶属 函数 的确定方 法有模 糊统 计方 法 、 派 指
据模 糊 性较 强 ， 使得 溶 洞 地 基 稳定 性 评 价 结果 的准 确性 受 到 了影 响 。模 糊 综合评 价法 是一种 基 于模糊
多 的人 把它 用 于溶 洞 地基 稳 定性 当 中 ， 陈 春霞 口 如 对 昆明新机 场航站 区各工 程地 质分 区 的地基稳 定性
数 学 的综合 评标 方法 ， 是在模 糊 的环境 中 ， 虑多 它 考 种 因素 的影 响 ， 然后 对 事 物 或 对 象做 出一 个 总体 的
为承载 力 、 变形 模 量 和 岩石 单 轴抗 压 强 度 。总 共 分
了１ ２个子 因素进行 一级综 合评 价 。文献 ［ ，２ １ ３ ８ １ ，９
也有此 类型 的划 分 。对 于不 同的 实 际工 程 ， 对 应 就 着不 同的地质 环境 ， 标 体 系 的确 定 也 就 可能 不 尽 指 相同， 上述几 篇文献 对 溶 洞 地基 稳 定 性 模糊 综 合 评
的系统 ， 响溶 洞地基 稳定性 的因素众 多 ， 影 不可 能只 用 单个 指标 来进 行评 判 ， 因此 在指标 体 系确认前 ， 必 须 知道 有 哪 些 因 素 对 溶 洞 地 基 稳 定 性 会 有 影 响 。 Ｈａｚｒ Ｙ． １ 提 到几个 控制 浅层 溶洞 稳定 性 的岩 ｔｏ ， Ｈ［］ ｔ 石 力学 参数 ， 们 分 别 是 岩 层 覆 盖 的厚 度 、 的 跨 它 洞
英语模糊语
模糊性在生活各方面的表现
E. 在法律上，例如在一起流氓案的庭审过程中．当涉及案犯的犯罪事 实时，审判员仅以“被告人用下流的语言调戏、侮辱女青年⋯ ⋯ ”一 语概括，至于究竟是什么“语言”，怎样“调戏、侮辱”，如此等等 ，都省略了。这样的表述既无碍于审判的进行，又无伤于风化，可谓 恰当、得体。由此可见．模糊语言在法律上有着非常重要的作用。综 上所述．实际上这些例子都是跟模糊语义的语用功能息息相关的。所 以在今后的模糊语义研究中，我们可以结合语用学以更好地达到我们 预期的效果
•
6）湖北师范学院肖六亿副教授《经济学语言的精确与模糊》认为：日常语言 中的模糊语言在经济学的表达中也具有极大的魅力，也便于经济理论和经济 政策的推广、普及和运用。
模糊语研究意义
• 近代科学技术的发展同精确数学方法的发展和应用更 是休戚相关。用精确定义的概念和严格证明的定理描述现 实的数量关系和空间形式，用精确控制的实验方法和精确 的测量计算探索客观世界的规律，建立严密的理论体系， 这是近代科学的特点。到了19世纪，物理、化学等自然科 学先后在不同程度上走向定量化、公式化，形成了一个被 称为“精密科学”的学科群。这一阶段是精确科学方法飞 速发展的时期。
生活中这样的语义模糊现象比比皆是，处于语义轴两个极端的绝 对精确与清晰是有限的，这决定了语义的精确性是相对的、有条件的 。而处于语义轴的广大的中间领域是过渡的、分级的，其难以划清界 限的模糊现象则是普遍的，这决定了语义的模糊性是绝对的。如下图 所示，在hot和cold之间还存在着分级的，难以界限的warm， lukewarm和cool，这种难以界定的模糊性是绝对的。
•
当今世界已进入计算机时代。计算机对社会生活的各 个方面正产生日益深远的影响。科学的社会化，社会的科 学化，使人们用新的眼光看待一切，对于“模糊”，也得 刮目相看了。
模糊控制理论及其在有源电力滤波器中应用的研究综述
ｒ ｂ ｓ ｎ ｓ ｄ ｐ ｅ ｄ ｌ ．Ｉ ｈ ｓｐ ｐ ｒ ｔ ｅ ａ ｐ ｉａ ｉｎ ｏ ｕ ｚ ｏ ｔｏ ｈ ｏ ｙ ｔ ｃ ｉ ｅ ｐ ｗｅ ｉ ｅ ｓｓ ｕ — ｏ ｕ ｔ ｅ ｓ ｉ ａ ｏ ｔｄ ｗｉ ｅｙ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ｈ ｐ ｌ ｔ ｆｆ ｚ ｙ ｃ ｎ ｒ ｌｔ ｅ ｒ ｏ ａ ｔ ｏ ｒｆｌ ｒｉ ｔ ｄ ｓ ｃ ｏ ｖ ｔ ｉｄ，ｔ ｅ ｍｅ ｉｓａ ｄ ｓ ｏ ｔ ｏ ｎ ｓｏ ａ ｈ ｆ ｚ ｙ ｃ ｎ ｒ ｌ ｒａ ｅ ａ ａ ｙ ｅ ｎ ｈ ｒ ｇ ｅ ｓａ ｄ ｄ ｆ ｉｎ ｙ ｏ ｔ ｄ ｅ ｈ ｒｔ ｎ ｈ ｒｃ ｍｉ ｇ ｆｅ ｃ ｕ ｚ ｏ ｔｏ ｌ ｒ ｎ ｌ ｚ ｄ ａ ｄ ｔ ｅｐ ｏ ｒ ｓ ｎ ｅ ｃｅ ｃ ｆｓ ｕ ｙ ｅ ｉ
Ｋｅｗｏ ｄ ：ｒｉｃａ ｔｌｇ ｎ ｅｔｃ ｎ ｌｇ ｆｚ ｙｃ ｎ ｒ ｌ ａ ｔ ｅｐ ｗｅ ｉ ｅ （ ｙ ｒ ｓ ａ ｔ ｉｌｎ ｅｌ ｅ ｃ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｕ ｚ ｏ ｔｏ ｃｉ ｉ ｆ ｉ ｉ ｖ ｏ ｒｆ ｔｒ ＡＰＦ） ｒ ｂ ｓｎ ｓ ｌ ｏ ｕ ｔ ｅｓ
波抑 制 、 无功 补 偿 和 提 高 功率 因数 。但 是 无 源 滤 波 器具 有许 多无法 克 服 的缺点 ［ 。 １ ］
２ 有 源 滤 波 器 的控 制
Ａ Ｆ的控 制 系统 包 括 直 流 电容 电压 的稳 定 Ｐ 控 制 和参 考 电流 的跟 踪控 制两 个部 分 。外 环是 电 压环 控制器 ， 方 面 控制 输 出 电压 跟 踪 电压设 定 一 值， 另一方 面利 用 功 率 平 衡原 理 获 取 稳 定 逆 变 器 直流 母线 电压 的有 功 电流 峰值 ； 内环 是 电流 环 控 制器 ， 测实 际输 入 电源 电流 与参 考 电 源 电流 的 检 误差 ， 过控 制器 控 制 后 产 生 驱 动信 号 驱动 功 率 经 开 关动 作 ， 踪参 考 电流 。 跟 此 控制 系统 引起 了很 多研 究 学 者 的 兴 趣 ， 各 种 控制 理论 相继 被 应 用 到 此控 制 系统 的设 计 中 。
模糊控制理论
模糊控制理论的发展与综述摘要：主要总结了模糊控制理论的形成，以及现在的发展，模糊控制理论的研究现状，模糊控制系统的应用的发展前景。
关键词：模糊控制；模糊控制理论；模糊控制系统；模糊控制理论的发展1 引言自从美国加利福尼亚大学控制论专家L.A.Zadeh教授在1965年提出的《Fuzzy Set》开创了模糊数学的历，吸引了众多的学者对其进行研究，使其理论和方法日益完善，并且广泛的应用于自然科学和社会科学的各个领域，尤其是第五代计算机的研制和知识工程开发等领域占有特殊重要的地。
把模糊逻辑应用于控制领域则始于1973。
1974年英国的E.H.Mamdani成功地将模糊控制应用于锅炉和蒸汽机的控制。
此后20年来，模糊控制不断发展并在许多领域中得到成功应用。
由于模糊逻辑本身提供了由专家构造语言信息并将其转化为控制策略的一种体系理论方法，因而能够解决许多复杂而无法建立精确数学模型系统的控制问题，所以它是处理推理系统和控制系统中不精确和不确定性的一种有效方法。
从广义上讲，模糊控制是基于模糊推理，模仿人的思维方式，对难以建立精确数学模型的对象实施的一种控制策略。
它是模糊数学同控制理论相结合的产物，同时也是只能控制的重要组成部分。
模糊控制的突出特点在于：1）控制系统的设计不要求知道被控对象的精确数学模型，只需要提供现场操作人员的经验知识及操作数据。
2）控制系统的鲁棒性强，适用于解决常规控制难以解决的非线性、时变及大滞后等问题。
3）以语言变量代替常规的数学变量，易于形成专家的“知识”。
4）控制系统采用“不精确推理”。
推理过程模仿人的思维过程。
由于介入了人的经验，因而能够处理复杂甚至“病态”系统。
传统的控制理论（包括经典控制理论和现代控制理论）是利用受控对象的数学模型（即传递函数模型或状态空间模型）对系统进行定量分析，而后设计控制策略。
这种方法由于其本质的不溶性，当系统变得复杂时，难以对其工作特性进行精确描述。
而且，这样的数学模型结构也不利于表达和处理有关受控对象的一些不确定信息，更不利于人的经验、知识、技巧和直觉推理，所以难以对复杂系统进行有效地控制。
国内模糊限制语的研究综述
国内模糊限制语的研究综述[摘要]模糊限制语作为模糊语言家族中不可或缺的组成部分，具有其独特的语义特征和丰富的语用功能。
本文基于模糊限制语的理论基础和研究内涵，从历年期刊量和研究内容的视角，对2001年至2020国内中文期刊关于模糊限制语的研究的载文进行统计分析，并对未来的研究方向进行展望，希望能为国内模糊限制语的研究提供一些必要的信息。
[关键词]模糊限制语研究综述1.引言模糊限制语的概念最早由美国语言学家 Lakoff 在 20 世纪 70 年代初提出，指一些“有意把事情弄得更模糊或原本模糊的事情变得不模糊的词语”。
其概念表明：模糊限制语可以用来调节语言的模糊程度。
作为言语交际中典型的语言表达形式，模糊限制语有其丰富的语义内容、独特的语义特点和语用功能。
我国模糊限制语的研究开始于20 世纪 80 年代，并在21世纪初期得到迅速的发展，20多年来我国众多的专家和学者纷纷从不同角度、利用不同方法对模糊限制语展开了研究。
本文试图对2001年至2020年国内期刊发表的文章进行归纳总结，并探讨其今后的发展趋势。
1.国内模糊限制语的研究内容和成果模糊限制语作为言语交际中热点现象，引发了国内很多学者的热切关注。
通过中国期刊全文数据库CNKI以“模糊限制语”为主题词，进行跨库精确检索，检索到近20多年来关于“模糊限制语”的国内研究文献，从发表年份来看，对模糊限制语的研究于2008年开始呈现快速上升趋势，从2008年至2020年，模糊限制语的研究热度几乎没有下降（如图 1 所示）。
通过文献的梳理分析，模糊限制语的研究热点大致可分为五个方面：模糊限制语的理论和分类研究、模糊限制语的语用功能研究、模糊限制语的翻译研究、语料库基础上模糊限制语的对比研究、教学中模糊限制语的运用研究等。
1.模糊限制语的理论介绍和分类研究何自然是国内最早研究模糊限制语的学者，基于Lakoff的模糊限制语的定义，他（1985）在发表的《模糊限制语与言语交际》一文中，认为一些令听话者得不到确切信息的词语和一些表达推测或不确定含义的词语都可算是模糊限制语。
模糊粗糙集理论介绍和研究综述
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收稿 日期 ：０ ６ ３ ０ ２ ０ —０ —１ 作者简 介： 姚红霞 （９ ９ ， ， 士研 究生 ， １７ 一）女 硕 主要从事粗糙集理论 和模糊 集理论 研究
个模糊推广 ．
模糊 集理 论首 先是 由美 国控 制论专 家 Ｌ・ 扎 德 （ ． Ａ・ Ｌ Ａ．ａｅ ） Ｚｄｈ教授 于 １６ ９５年Ｌ 提出的 ． 是一种处 理模糊 和不 ５ 也 确定性 知识 的数 学工 具 ， 已成 功 的应 用 于模糊 控 制 、 它 模 糊识别 、 模糊聚类分析 、 糊决 策 、 模 模糊 评判 、 系统 理论 、 信 息检索 、 医学 、 生物学等各个方 面 ．
维普资讯
第２ 卷 ０
第８ 期
重 庆 工 学 院 学 报
Ｊｕｎ ｌｏ ｈ ｎ ｑｎ ｎｔ ｕｅｏ ｅ ｈ ｏｏ） ｏ ｒａ ｆＣ ｏ ｇ ｉｇ Ｉｓｉ ｔ ｆＴ ｃｎ ｌｇ ｔ
２０ ０ ６年 ８月
Ａｕ ． ０ ６ ｇ２ ０
Ｋｅ ｒｓ ｒ ｇ ｔ；ｕｚ ｔ；ｕｚ ｕ ｅ ｙｗｏｄ ：ｏｈ ｓ ｆ ｙｓｓ ｆ ｙｒ ｇ ｓ ｕ ｅ ｓ ｚ ｅ ｚ ｏｈ ｔ ｓ
虽然 ２ 者都 可以用来 处理 模糊 和不确 定 问题 ， ２者 但
０ 引言
粗糙集（ ｏｇ ｅ ） Ｒ ｕｈＳｔ 理论最初是 由波兰数学家 Ｚ Ｐｗａ ｓ ．ａ ｌ ｋ 于 １８ 年…提出的 ， ９２ 是一种处理不完整和不确 定性知识的 数学 工具 ＿ Ｊ经过多年 的发展 ， 】 ． 该理 论已被成功 的用于决 策支持系统 、 人工智能 、 模式识别与分类 、 故障检测 、 金融 、 医 学、 知识发现、 数据挖掘 和专家系统等领域 ． 由于其严格 的 但 等价关 系， 限制 了粗 糙模 型的发 展和应用 ． 针对 这个 问题 ， ￣ ｂｉ和 Ｐａｅ３４提 出模糊 粗糙集 的概念 ， ｏ ｓ ｒ Ｌ ｄ － 作为粗 糙集 的
自适应模糊控制的综述
自适应模糊控制几个基本问题的研究进展谢振华 程江涛 耿昌茂(海军航空工程学院青岛分院航空军械系 青岛 266041 )周德云(西北工业大学 西安 710072 )[摘要] 综述了模糊控制系统的稳定性分析、系统设计及系统性能提高三个基本问题的研究 ,简述了应用研究 ,最后对自适应模糊控制的理论和应用进行了展望。
关键词 模糊控制 自适应控制 鲁棒性 稳定性1 引言自从 L. A. Zadeh提出模糊集合论以来 ,基于该理论形成一门新的模糊系统理论学科 ,在控制、信号处理、模式识别、通信等领域得到了广泛的应用。
近年来 ,有关模糊控制理论及应用研究引起了学术界的极大兴趣 ,取得了一系列成功的应用和理论成果 ,与早期的模糊控制理论和应用相比有了很大的发展。
模糊控制理论成为智能控制理论的一个重要分支。
一般来讲 ,模糊控制理论研究的核心问题在于如何解决模糊控制中关于稳定性和鲁棒性分析、系统的设计方法 (包括规则的获取和优化、隶属函数的选取等 )、控制系统的性能 (稳态精度、抖动及积分饱和度等 )的提高等问题 ,这己成为模糊控制研究中的几个公认的基本问题。
其中 ,稳定性和鲁棒性问题的研究最为热烈 ,从早期基于模糊控制器的“多值继电器”等价模型的描述函数分析法 ,扩展到相平面法、关系矩阵分析法、圆判据、L yapunov稳定性理论、超稳定理论、基于滑模控制器的比较法、模糊穴 -穴映射及数值稳定性分析方法等非线性理论方法。
设计方法的研究也倍受关注 ,主要表现在对规则的在线学习和优化、隶属函数参数的优化修正等应用了多种思想 ,如最优控制的二次型性能指标、自适应、神经网络、遗传算法等思想。
稳态性能的改善一直是模糊控制学者所关注。
围绕上述几个基本问题 ,出现了多变量模糊控制[1 ,2 ] 、模糊神经网络技术 [3 ] 、神经模糊技术 [4 ] 、自适应模糊控制 [5] 、模糊系统辨识[6 ] 等热点研究领域。
在模糊控制理论与应用方面 ,日本学者取得了很大的成就[7] ,我国学者在这方面也付出了不懈的努力 ,并取得了许多重要的成果。
国内模糊语言研究综述
国内模糊语言研究综述随着社会经济的发展和文化交流的日益频繁，模糊语言在日常交流中的应用越来越广泛，如“差不多”、“可能”、“大概”等词汇就是常见的模糊语言。
国内的模糊语言研究始于上世纪八十年代，目前已经形成了一定的体系和研究方法。
本文将对国内模糊语言研究进行综述。
一、模糊语言的概念和类型1.概念模糊语言是指语言表达中的一种不确定、不明确、不精确的表达方式，常用于表示不确定的描述、预测、推测等。
模糊语言的表达形式不如准确语言那样严谨，往往需要具备阅读者或听者对语境、背景和普遍常识等因素的理解。
2.类型（1）概率型模糊语言：可以用概率来表示意思的模糊语言，如“可能”、“或许”、“大概”等。
（2）程度型模糊语言：可以用程度来表示意思的模糊语言，如“有点”、“略微”、“稍微”等。
（3）多义型模糊语言：具有多种意思的模糊语言，如“先别说这个”既可以表示“不要谈论这个话题”也可以表示“等一下再说这个”。
二、国内模糊语言研究的现状1.研究方法国内的模糊语言研究主要采用质性分析和定量分析相结合的研究方法，通过对语料库的分析和统计，分析模糊语言的使用频率、环境、意义、语境等方面，探讨模糊语言的规律和特点。
2.研究成果（1）模糊语言的语义分析研究者通过对常见模糊语言的分析，探讨这些词汇所代表的不确定性、可信度、知识不足等方面，研究模糊语言的语义特征和变化规律，为模糊语言应用和语言学研究提供基础。
（2）模糊语言在交际中的应用研究者从实际交际的角度出发，探讨模糊语言在社交、商务、政治等方面的应用，分析模糊语言的作用和效果，并尝试提出模糊语言应用的指南和方法。
（3）模糊语言与文化认知研究者从文化认知的角度探讨模糊语言与文化的关系，分析模糊语言的地域特征、文化差异和国际交流的障碍等，为跨文化交际提供理论基础和应用指南。
三、模糊语言的应用和局限1.应用模糊语言在日常交流中的应用非常广泛，可以减轻沟通和理解的难度，缓解矛盾和冲突，实现交流的目的和效果。
模糊综合评价文献
模糊综合评价文献（实用版）目录一、引言1.1 研究背景1.2 研究目的与意义二、模糊综合评价方法概述2.1 模糊综合评价的定义2.2 模糊综合评价的基本原理2.3 模糊综合评价的应用领域三、模糊综合评价方法在文献中的应用3.1 文献综述3.2 评价指标体系构建3.3 模糊综合评价模型建立3.4 实证分析四、模糊综合评价方法的优缺点分析4.1 优点4.2 缺点五、总结与展望5.1 研究结论5.2 研究展望正文一、引言1.1 研究背景随着我国社会经济的快速发展，各领域对模糊综合评价方法的需求越来越高，尤其在知识类写作、文献研究等方面，该方法具有广泛的应用前景。
模糊综合评价作为一种定性与定量相结合的评价方法，可以全面、客观地对事物进行评价。
1.2 研究目的与意义本文旨在通过对模糊综合评价文献的研究，了解该方法在文献评价中的应用情况，总结其优点与不足，为进一步推广和完善模糊综合评价方法提供参考。
二、模糊综合评价方法概述2.1 模糊综合评价的定义模糊综合评价是一种基于模糊集合理论的评价方法，它将定性因素与定量因素相结合，通过模糊综合评价模型对事物进行评价。
2.2 模糊综合评价的基本原理模糊综合评价的基本原理是：根据评价对象的实际情况，构建一个合理的评价指标体系，并利用模糊综合评价模型对各指标进行量化，最后综合得出评价结果。
2.3 模糊综合评价的应用领域模糊综合评价方法在多个领域均有应用，如企业管理、项目评估、人才培养等。
在文献研究领域，该方法也为研究者提供了一种全面、客观的评价手段。
三、模糊综合评价方法在文献中的应用3.1 文献综述通过对相关文献的综述，发现模糊综合评价方法在文献评价中得到了广泛应用，研究者通过构建评价指标体系，利用模糊综合评价模型对文献进行评价，以期得到更客观、全面的评价结果。
3.2 评价指标体系构建在应用模糊综合评价方法进行文献评价时，首先需要构建一个合理的评价指标体系。
评价指标体系的构建应结合评价对象的实际情况，选取具有代表性和可量化的指标。
模糊pid 文献综述
文献综述模糊PID控制器的研究与应用学院自动化与电子信息学院二O一四年四月四川理工学院毕业(设计)论文文献综述0 前言PID控制作为一种典型的传统反馈控制器，以其结构简单，易于实现和鲁棒性好等特点在工业过程控制中广泛应用。
但是传统PID控制器的参数需要被控对象的数学模型来进行调整，而控制过程中的滞后性、控制参数的非线性和高阶性增加了对Kp、Ki、Kd三个参数的调整难度。
所以对确定的控制系统通过复杂的计算后，其三个参数的值在控制运行中一般是固定的，不易进行在线的调整。
而在实际的工业生产过程中，许多被控对象受到负荷变化和干扰因素的作用，其对象参数的特征和结构易发生改变，这就需要对参数进行动态的调整。
同样因为被控系统的复杂性和不确定性，其精确的数学模型难以建立，甚至无法建立模型，所以需要利用模糊控制技术等方法来解决。
模糊PID无需考虑被控系统的模型，而只根据其误差e 和误差变化ec等检测数据来自适应调整Kp、Ki、Kd的值，最终使被控系统处于稳定工作态。
1 国外研究现状ŞabanÇetin,AliVolkanAkkaya[1](2010)表示准确度和精密度液压系统的位置控制是为了设置更经济和高质量系统的关键参数。
在此背景下，他们提出了由一个非对称液压缸由一个四通、三位比例阀驱动的液压驱动系统的建模与位置控制。
在此系统模型中，体积弹性模量被认为是一个变量。
此外，基于规则的混合型模糊 PID控制器（H F P I DC R）提出了液压系统的位置控制，并对其性能进行了仿真研究测试。
这种控制器的新颖方面是模糊逻辑和PID 控制器结合在一个开关条件。
该HFPIDCR 基于控制器的模拟结果与经典PID、模糊逻辑控制器（FLC）和混合模糊PID 控制器（HFPID）的结果进行了比较。
因此，它被证明了混合型模糊PID控制器加上规则比其他的控制器更有效。
IndranilPana[ 2] 等（2011）通过减少积分时间降低最优PID 和最优模糊PID的绝对误差（ITAE）和平方控制器输出的网络控制系统（NCS）的响应速度。
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模糊理论综述摘要：对模糊理论进行了综述，介绍模糊控制理论及发展、研究、应用情况。
分析模糊控制的特点，指出模糊控制应用中需要解决的问题。
由于模糊控制技术是当今较先进的控制技术，因此具有广阔的应用前景。
关键词：模糊理论；模糊控制；模糊推理；模糊逻辑；模糊语言Fuzzy Theory ReviewAbstract：Fuzzy theory are reviewed, and the introduction of fuzzy control theory development, research and application. Analysis of the characteristics of fuzzy control, fuzzy control applications need to point out problems. Since fuzzy control technology is today's more advanced control technology, so it has broad application prospects.Keywords：Fuzzy theory; fuzzy control; fuzzy reasoning; fuzzy logic; fuzzy language模糊理论是在美国加州大学伯克利分校电气工程系的L．A．zadeh 教授于1965 年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的，主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面内容。
基于模糊集合论形成了一门新学科———模糊系统理论，近年来，模糊系统理论的研究受到了广泛重视，特别是在东方世界中，吸引了众多专家学者的关注，至今其理论研究与工程应用发展相当迅速，目前模糊控制已经作为智能控制的一个重要分支，发展成为具有一定系统理论及大量实际应用背景的一个新的研究领域。
进入20 世纪90 年代，日本的电器控制技术相当多地引进了模糊技术，使得本来就相当先进的制造技术又增添了潜在的市场竞争力。
目前，模糊理论的应用范围已非常广泛，在从工程科技到社会人文科学等领域中都可以发现模糊理论研究的踪迹与成果。
为进一步促进模糊理论的广泛应用及研究，本文通过对当前各高校关注的教师综合素质评价问题的分析，来研究模糊理论。
1 模糊理论概述概念是思维的基本形式之一，它反映了客观事物的本质特征。
人类在认识过程中，把感觉到的事物的共同特点抽象出来加以概括，这就形成了概念。
比如从白雪、白马、白纸等事物中抽象出“白”的。
一个概念有它的内涵和外延，内涵是指该概念所反映的事物本质属性的总和，也就是概念的内容。
外延是指一个概念所确指的对象的范围。
例如“人”这个概念的内涵是指能制造工具，并使用工具进行劳动的动物，外延是指古今中外一切的人。
所谓模糊概念是指这个概念的外延具有不确定性，或者说它的外延是不清晰的，是模糊的。
例如“青年”这个概念，它的内涵我们是清楚的，但是它的外延，即什么样的年龄阶段内的人是青年，恐怕就很难说情楚，因为在“年轻”和“不年轻”之间没有一个确定的边界，这就是一个模糊概念。
模糊理论是为了解决真实世界中普遍存在的模糊现象而发展起来的。
模糊综合评价法是应用模糊( Fuzzy)集理论对系统进行综合评价的一种方法，即根据给出的评价标准和实测值，经过模糊变换后对事物作出评价。
其基本思想是:在确定评价因素、因子的评价等级标准和权重基础上，运用模糊集合变换原理，以隶属度描述各因素及因子的模糊界线，构造模糊评判矩阵，通过多层的复合运算，最终确定评价对象所属等级。
模糊理论引进“隶属函数”的概念“隶属函数”是描述从完全隶属到完全不隶属的渐变过程的函数。
模糊信息的定量化是通过“隶属度”来刻画的，用“隶属度”来说明问题的相似程度。
模糊集合是定量描述模糊概念的工具，是精确性与模糊性之间的桥梁，是普通集合的推广。
模糊集合可表示为A=μA（u1）U1+μA（u2）U2+···+μA（u n）U n=∑μA（u i）U ini=1式中: μA----论域U中第i个元素u i隶属于模糊集合A的程度;隶属度取值范围为 0 ≤μA（u i）≤l o2 模糊逻辑模糊逻辑指模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式，实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。
模糊逻辑善于表达界限不清晰的定性知识与经验，它借助于隶属度函数概念，区分模糊集合，处理模糊关系，模拟人脑实施规则型推理，解决因“排中律”的逻辑破缺产生的种种不确定问题。
1965年美国数学家查德（L.A.Zadeh）首先提出了模糊集合的概念，标志着模糊数学的诞生。
建立在二值逻辑基础上的原有的逻辑与数学难以描述和处理现实世界中许多模糊性的对象。
模糊数学与模糊逻辑实质上是要对模糊性对象进行精确的描述和处理。
查德为了建立模糊性对象的数学模型，把只取0和1二值的普通集合概念推广为在[0，1]区间上取无穷多值的模糊集合概念，并用“隶属度”这一概念来精确地刻画元素与模糊集合之间的关系。
正因为模糊集合是以连续的无穷多值为依据的，所以，模糊逻辑可看做是运用无穷连续值的模糊集合去研究模糊性对象的科学。
把模糊数学的一些基本概念和方法运用到逻辑领域中，产生了模糊逻辑变量、模糊逻辑函数等基本概念。
对于模糊联结词与模糊真值表也作了相应的对比研究。
查德还开展了模糊假言推理等似然推理的研究，有些成果已直接应用于模糊控制器的研制。
2.1 模糊逻辑简介模糊逻辑(Fuzzy Logic , FL)是一种使用隶属度代替布尔真值的逻辑。
与经典的二值逻辑不同，它并不使用截然不同的二值来表达所有命题，而是使用隶属度来表达，更适合描述实际生活中陈述的不精确性。
模糊理论的基本出发点就是取消二值之间非此即彼的对立，用隶属度表示二值间的过渡状态。
这为进行不精确而有效的描述提供了便利，也为将符合人类思维习惯的模糊推理、模糊决策移植到计算机中提供了理论工具。
经典二值逻辑中，通常用1表示“真” ，用0表示“假”，一个命题非真即假。
隶属度是对命题的模糊评价概念，用隶属度值表示一个命题为真的程度，是一种较客观的评价方法。
隶属度的取值区间是[0, 1]，隶属度越大表示真的程度越高；隶属度越小表示真的程度越低。
隶属度取值的模糊逻辑关系如图：在经典的集合理论中，一个元素或者属于一个集合，或者不属于一个集合。
论域内的任意元素与集合A 的关系可以用一个特征函数表达2.2 模糊逻辑表示方法2.2.1 Zadeh表示法2.2.2 序对表示法3 模糊控制什么是模糊控制？简单地说，模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的计算机数字控制技术，模糊控制是一种非线性控制，属于智能控制的范畴，具有处理模糊信息的能力。
模糊控制是以模糊数学为基础发展起来的一种新的控制方式，它与传统的精确控制在方法上有较大的差别。
模糊控制在本质上是一种智能控制，不需要建立数学模型，它对系统的控制是以人的经验为依据的，它处理的不是一个精确的数值，而是“大”、“中”、“小”这类边界不明显的模糊变量[1，2]。
依据人脑的直觉和经验，加以整理与处理，归纳成一组条件语名，然后用模糊数学加以数量化，并用模糊逻辑，模糊语言给出模糊算法，使控制器能根据人的经验，模仿人的控制策略，控制指令，实现对系统的控制。
3.1 模糊控制的特点由于模糊控制采用模糊推理，模拟人类思维，对难以建立精确数学模型的对象实施控制。
模糊控制过程和人们凭经验操作的过程相类似。
正是由于模糊控制的突出特点，模糊控制理论在控制领域应用广泛，其特点归纳如下：①控制系统的鲁棒性强，对过程参数的变化很不敏感，适应于解决常规控制难以解决的非线性、时变及滞后等问题。
另外,对于滞后系统能对纯滞后给予补偿。
②控制系统不要求知道被控对象的精确数学模型，只需要提供现场操作人员的经验知识及操作数据。
这样,对于电液伺服系统这样的— 些复杂系统,因难以建立精确数学模型，所以适用于采用模糊控制。
③控制推理采用“不精确推理”(Approximatc Reasoning)。
推理过程模仿人的思维过程。
由于介入了人类的经验．因而能够处理复杂甚至“病态”系统。
④以语言变量代替常规的数学变量，易于形成专家的“知识”。
并且控制方法简单。
3.2 模糊控制系统模糊控制以现代控制理论为基础,同时与自适应控制技术、人工智能技术、神经网络技术的相结合,在控制领域得到了空前的应用。
3.2.1 Fuzzy-PID复合控制Fuzzy-PID复合控制是模糊技术与常规PID控制算法相结合，以达到较高的控制精度。
当温度偏差较大时采用Fuzzy控制，响应速度快，动态性能好；当温度偏差较小时采用PID控制，使其静态性能好，满足系统控制精度。
因此它比单个的模糊控制器和单个的PID调节器均有更好的控制性能。
3.2.2 自适应模糊控制这种控制方法具有自适应自学习的能力，能自动地对自适应模糊控制规则进行修改和完善，以提高控制系统的性能。
对于那些具有非线性、大时滞、高阶次的复杂系统有着更好的控制性能。
3.2.3 参数自整定模糊控制也称为比例因子自整定模糊控制。
这种控制方法对环境变化有较强的适应能力，在随机环境中能对控制器进行自动校正，使得被控对象特性变化或扰动情况下控制系统保持较好性能。
3.2.4 专家模糊控制EFC(ExpertFuzzyController)模糊控制与专家系统技术相结合，进一步提高了模糊控制器智能水平。
这种控制方法既保持了基于规则的方法的价值和用模糊集处理带来的灵活性，同时把专家系统技术的表达与利用知识的长处结合起来，能处理更广泛的控制问题。
3.2.5 仿人智能模糊控制其特点在于IC算法具有比例模式和保持模式两种基本模式。
这两种特点使得系统对误差绝对值变化时，可使系统处于闭环运行和开环运行两种状态。
这样能妥善解决稳定性、准确性、快速性的矛盾，能较好地应用于纯滞后对象。
3.2.6 神经模糊控制(Neuro-FuzzyControl)这种控制方法以神经网络为基础，利用了模糊逻辑具有较强的结构性知识表达能力，即描述系统定性知识的能力以及神经网络的强大的学习能力与定量数据的直接处理能力。
3.2.7 多变量模糊控制这种控制适用于多变量控制系统。
一个多变量模糊控制器有多个输入变量和输出变量。
3.3 模糊控制的典型应用3.3.1 基于模糊控制的感应电动机恒流软起动运用模糊控制方法，对感应电动机的起动过程采用以晶体闸管为主电路元件，单片机为控制核心。
这种方法系统超调量小，响应快，起动过程比较平稳，能较好地解决传统方法和PID控制方法存在的缺点，可以提高整个系统的可靠性。