智能控制 第2章 模糊控制论-理论基础

1、第第2章章 模糊控制论模糊控制论理论基础理论基础智能控制基础智能控制基础目录目录2.1 引言2.2 模糊集合论基础2.4 模糊控制系统的组成2.5 模糊控制系统的设计2.6 模糊PID控制器2.7 模糊控制器的应用2.3 模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成模糊控制的发展历史模糊控制的发展历史v1965年，年，L.A.Zadeh 提出模糊集理论；提出模糊集理论；v1972年，年，L.A.Zadeh 提出模糊控制原理；提出模糊控制原理；v1974年，年，E.H.Mamdani应用于蒸汽机和锅炉应用于蒸汽机和锅炉控制中；控制中；v80年代：污水处理、汽车、交通管理年代：污水处理、汽车、交通管理 模糊芯片、

2、模糊控制的硬件系统；模糊芯片、模糊控制的硬件系统；v90年代：家电、机器人、地铁；年代：家电、机器人、地铁；v21世纪：更为广泛的应用。世纪：更为广泛的应用。模糊控制的特点模糊控制的特点v无需知道被控对象的数学模型无需知道被控对象的数学模型 v与人类思维的特点一致与人类思维的特点一致n模糊性n经验性v构造容易构造容易v鲁棒性好鲁棒性好主要内容主要内容v模糊控制的理论基础模糊控制的理论基础n模糊集合论基础n模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成v模糊控制系统模糊控制系统n模糊控制系统的组成n模糊控制系统的设计n模糊PID控制器n模糊控制器的应用目录目录2.1 引言2.2 模糊集合论基础2.4 模糊控制系统

3、的组成2.5 模糊控制系统的设计2.6 模糊PID控制器2.7 模糊控制器的应用2.3 模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成2.2 模糊集合论基础模糊集合论基础2.2.1 模糊集概念2.2.2 模糊集合运算2.2.3 模糊集合运算的基本性质2.2.4 隶属度函数的建立2.2.5 模糊关系经典集合经典集合19世纪末德国数学家乔康托(Georage Contor，1845-1918)，是现代数学的基础。内涵和外延都必须是明确的经典集合论表示方法特点列举法定义法归纳法特征函数法表示方法表示方法列举法：U=1，2，3，4，5，6，7，8，9，10 归纳法：U=ui+1=ui+1，i=1,2,9，u1=1 特征

4、函数法定义法：U=u|u为自然数且u0的所有的所有u组成的，即组成的，即0)u(UuSF模糊单点模糊单点(Singleton) v如果模糊集合如果模糊集合F的子集在论域的子集在论域U上只包含一个上只包含一个点点u0,且且F(u0)=1,则则F就称为模糊单点。即就称为模糊单点。即1)u(UuF0F02.2 模糊集合论基础模糊集合论基础2.2.1 模糊集概念2.2.2 模糊集合运算2.2.3 模糊集合运算的基本性质2.2.4 隶属度函数的建立2.2.5 模糊关系2.2.2 模糊集合的运算模糊集合的运算v考察具有公共论域考察具有公共论域U的模糊集合的模糊集合A、B之间的之间的各种运算关系，包括以下内

5、容：各种运算关系，包括以下内容：相等、包含相等、包含空集、全集空集、全集交、并、补交、并、补其他其他相等、包含相等、包含 空集、全集空集、全集对于所有的uU ，均有A(u)B(u)。记作A=B。相等相等对于所有的uU ，均有A (u) B(u)。记作AB。包含包含对于所有的uU ，均有A(u) 0 。记作：A 。空集空集对于所有的uU ，均有A(u) 1。全集全集交、并、补交、并、补v如果模糊集合如果模糊集合C具有以下性质：具有以下性质：对于所有的uU ，均有C(u)=AB=minA(u),B(u)则称C为A与B的交集，记为 C=AB 交集交集对于所有的uU ，均有C(u)=AB=maxA(u

6、),B(u) 。则称C为A与B的并集，记为 C=AB。并集并集对于所有的uU ，均有B(u)=1-A(u) 则称B为A的补集，记作补集补集cAAB举例举例v已知模糊子集已知模糊子集v求求5432154321u7 . 0u4 . 0u3 . 0u6 . 0u5 . 0Bu3 . 0u4 . 0u1u5 . 0u6 . 0ABA,BA求解求解54321543215432154321u3 . 0u4 . 0u3 . 0u5 . 0u5 . 0u7 . 03 . 0u4 . 04 . 0u3 . 01u6 . 05 . 0u5 . 06 . 0BAu7 . 0u4 . 0u1u6 . 0u6 . 0u

7、7 . 03 . 0u4 . 04 . 0u3 . 01u6 . 05 . 0u5 . 06 . 0BA代数积代数和有界和有界差有界积)u()u()u(BABABA)u()u()u()u()u(BABABABA1)u()u()u(BABABA0)u()u()u(BABABA0 1)u()u()u(BABABA其它运算其它运算2.2 模糊集合论基础模糊集合论基础2.2.1 模糊集概念2.2.2 模糊集合运算2.2.3 模糊集合运算的基本性质2.2.4 隶属度函数的建立2.2.5 模糊关系幂等律结合律交换律分配律A;AA A,AA; CB)(AC)(BA,CB)(AC)(BAA;BBA ,ABBA

8、C);(AB)(AC)(BAC),(AB)(AC)(BA模糊集合运算的基本性质模糊集合运算的基本性质1 同一律零一律吸收律德摩根律双重否认律 A;A ,AUAU;UA ,AA;B)(AA ,AB)(AABA)BA(BA)BA(AA 模糊集合运算的基本性质模糊集合运算的基本性质2与经典集合性质的比较与经典集合性质的比较v基本性质完全相同基本性质完全相同 v模糊集运算不满足互补律模糊集运算不满足互补律 UAAAA2.2 模糊集合论基础模糊集合论基础2.2.1 模糊集概念2.2.2 模糊集合运算2.2.3 模糊集合运算的基本性质2.2.4 隶属度函数的建立2.2.5 模糊关系是一个关键问题是一个关键

9、问题是一个难题是一个难题具有具有“模糊性模糊性”、经验性、经验性 和主观和主观性性无统一的设计方法无统一的设计方法具有客观的原则具有客观的原则隶属度函数的建立隶属度函数的建立 隶属度函数的设计原则隶属度函数的设计原则1v必须是凸模糊集合（呈单峰形）必须是凸模糊集合（呈单峰形）v通常是对称和平衡的通常是对称和平衡的v要遵从语意顺序、避免不恰当的重叠要遵从语意顺序、避免不恰当的重叠 隶属度函数的设计原则隶属度函数的设计原则2v考虑重叠指数（一般取重叠率为考虑重叠指数（一般取重叠率为0.20.6、或鲁棒重叠性或鲁棒重叠性0.3-0.7）总的重叠最大面积总的重叠面积重叠鲁棒性围附近模糊隶属函数的范重叠

10、范围重叠率）（LU2dxULAA21举例举例重 叠 率 = 0重 叠 鲁 棒 性 = 0图 2 -1 -6 隶 属 度 函 数 重 叠 的 范 例0 .5A 1A 20 .2 5A 1A 20 .5A 1A 22 02 02 02 05 04 03 01 03 03 55重 叠 率 = 1 0 /3 0 = 0 .3 3 3重 叠 鲁 棒 性 = 2 .5 /1 0 = 0 .2 5重 叠 鲁 棒 性 = 1 0 /2 0 = 0 .5重 叠 率 = 5 /3 5 = 0 .1 4 32 03 54 05 5重叠率=0重叠鲁棒性=0重叠率=5/35=0.143重叠鲁棒性2.5/10=0.25重

11、叠率=10/30=0.333重叠鲁棒性=10/20=0.5设计方法设计方法v模糊统计法模糊统计法v例证法例证法 v专家经验法专家经验法 v二元对比排序法二元对比排序法 隶属度函数的常见形状隶属度函数的常见形状1vZ函数函数隶属度函数的常见形状隶属度函数的常见形状2vS函数函数隶属度函数的常见形状隶属度函数的常见形状3v函数函数2.2 模糊集合论基础模糊集合论基础2.2.1 模糊集概念2.2.2 模糊集合运算2.2.3 模糊集合运算的基本性质2.2.4 隶属度函数的建立2.2.5 模糊关系模糊关系模糊关系 v普通关系：表示元素之间是否关联。普通关系：表示元素之间是否关联。 v模糊关系模糊关系 ：

12、表示两个论模糊集合之间的关联：表示两个论模糊集合之间的关联程度，用其直积空间的隶属度函数表示。程度，用其直积空间的隶属度函数表示。v定义：所谓定义：所谓A，B两集合的直积两集合的直积 中的一个模糊关系中的一个模糊关系R，是指以，是指以AB为论域的为论域的一个模糊子集，序偶一个模糊子集，序偶(a,b)的隶属度为的隶属度为R(a,b)。 BbA,a|b)(a,BA多元关系多元关系v二元关系二元关系 v多元关系：考察多元关系：考察n个集合的直积个集合的直积 A1A2. An ， 其隶属度函数为：其隶属度函数为： R(a1,a2,.,an) v 模糊集合表示法模糊集合表示法 v 举例举例考查两个整数间

13、的考查两个整数间的“大得多大得多”的关系。设的关系。设论域论域 U=1，5，7，9，20。模糊关系的表示方法模糊关系的表示方法1Bb,Aa)b, a/()b, a (RBAR)9 ,20(85. 0)7 ,20(9 . 0)7 , 9(1 . 0)5 ,20(95. 0)5 , 9(3 . 0)5 , 7(1 . 0) 1 ,20(0 . 1) 1 , 9(8 . 0) 1 , 7(7 . 0) 1 , 5(5 . 0R模糊关系的表示方法模糊关系的表示方法2v模糊矩阵表示法模糊矩阵表示法 （适用于二元关系）（适用于二元关系）v其中其中mnmj2m1minij2i1 in2j22221n1j11

14、211r.r.rrr.r.rrr.r.rrr.r.rrR )b ,(a rjiRij笛卡尔积算子（笛卡尔积算子（算子）算子） vA1，A2，. ，An的笛卡尔积是在积空间U1U2.Un中的一个模糊集，其隶属度函数为： n直积（极小算子）用 min 表示n代数积 ：用 AP 表示 )(u),.,(u),(umin)u,.,u,(unA2A1An21A.AAn21n21)(u).(u)(u)u,.,u,(unA2A1An21A.AAn21n21例例2-9 v考虑如下模糊条件语句考虑如下模糊条件语句如果如果 C 是慢的，则是慢的，则 A 是快的。是快的。其中其中 C ，A分别属于两个不同的论域分别属

15、于两个不同的论域U，V。其隶属度函数分别为：其隶属度函数分别为： A=快快= 0/0 + 0/20 + 0.3/40 + 0.7/60 + 1/80 + 1/100； C=慢慢= 1/0 + 0.7/20 + 0.3/40 + 0/60 + 0/80 + 0/100。v求求 它们的直积和代数积。它们的直积和代数积。直积直积0000000000000000003 . 03 . 03 . 03 . 0007 . 07 . 07 . 03 . 000117 . 03 . 000) 1 , 0min() 1 , 0min()7 . 0 , 0min() 3 . 0 , 0min()0 , 0min()

16、0 , 0min() 1 , 0min() 1 , 0min()7 . 0 , 0min() 3 . 0 , 0min()0 , 0min()0 , 0min() 1 , 0min() 1 , 0min()7 . 0 , 0min() 3 . 0 , 0min()0 , 0min()0 , 0min() 1 , 3 . 0min() 1 , 3 . 0min()7 . 0 , 3 . 0min() 3 . 0 , 3 . 0min()0 , 3 . 0min()0 , 3 . 0min() 1 , 7 . 0min() 1 , 7 . 0min()7,.7 . 0min() 3 . 0 , 7

17、 . 0min()0 , 7 . 0min()0 , 7 . 0min() 1 , 1min() 1 , 1min()7 . 0 , 1min() 3 . 0 , 1min()0 , 1min()0 , 1min()()()(,minvuACCvuA代数积代数积,()( )( )000.30.711000.210.490.70.7000.090.210.30.3000000000000000000APACu vCAuv模糊关系的合成模糊关系的合成 v背景：背景：已知：已知：IF A THEN B，IF B THEN C 求：求： IF A THEN Cv定义：如果定义：如果R和和S分别为笛卡尔

18、空间分别为笛卡尔空间UV和和VW上的模糊关系，则上的模糊关系，则R和和S的合成是定义的合成是定义在笛卡尔空间在笛卡尔空间UVW上的模糊关系，并记上的模糊关系，并记为为 RoS。其隶属度函数的计算方法有两种。其隶属度函数的计算方法有两种。模糊关系的合成的隶属度函数计算模糊关系的合成的隶属度函数计算v上确界（上确界（Sup） 算子算子 v下确界（下确界（Inf） 算子：算子： Ww,Vv,Uu),w, v(),v, u(min(maxWw,Vv,Uu),w, v()v, u(supSRSRVminSupSRVR Su v sv wuU vV wWu vv wuU vV wWVRSVRSinf( ,

19、 )( ,),minmax( , ),( ,),例例2-10 v已知某家中子女与父母的长像相似关系已知某家中子女与父母的长像相似关系R：父母与祖父母的相似关系父母与祖父母的相似关系S：求：家中孙子、孙女与祖父、祖母的相似程度。求：家中孙子、孙女与祖父、祖母的相似程度。 R父父母母子0.20.8女0.60.1S祖父祖父祖母祖母父0.50.7母0.10解解6 . 05 . 02 . 02 . 0)01 . 0()7 . 06 . 0() 1 . 01 . 0()5 . 06 . 0()08 . 0()7 . 02 . 0() 1 . 08 . 0()5 . 02 . 0(01 . 07 . 05

20、. 01 . 06 . 08 . 02 . 0SR合成算子合成算子Sup-min的特性的特性1 R II RRRRRRRRRRmmmnm n0001)SR()TR()ST(R)ST()SR(S)TR()SR()TR()ST(R)ST()SR(S)TR(分配率分配率结合律包含转置运算不满足交换律T)SR()TS(RRTRSTHEN,TSIFTTTRS)SR(RSSR合成算子合成算子Sup-min的特性的特性2目录目录2.1 引言2.2 模糊集合论基础2.4 模糊控制系统的组成2.5 模糊控制系统的设计2.6 模糊PID控制器2.7 模糊控制器的应用2.3 模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成模糊逻辑模糊

21、逻辑v模糊逻辑是研究含有模糊概念或带有模糊性模糊逻辑是研究含有模糊概念或带有模糊性的陈述句的逻辑。的陈述句的逻辑。v是不确定性推理的主要方法之一是不确定性推理的主要方法之一 。v是经典数理逻辑的推广。是经典数理逻辑的推广。2.3.1 二值逻辑2.3.2 模糊逻辑的基本运算2.3.3 模糊语言逻辑2.3.4 模糊逻辑推理2.3.5 模糊关系方程的解2.3模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成 二值逻辑二值逻辑 v命题命题P中的元素可以赋予一个二元真值中的元素可以赋予一个二元真值T(P)。在二元逻辑中，在二元逻辑中，T(P)或者为或者为1（真）或者为（真）或者为0（假）。设（假）

22、。设U是所有命题构成的论域，则是所有命题构成的论域，则T就就是从这些命题（集合）中的元素是从这些命题（集合）中的元素u到二元值到二元值（0，1）的一个映射：）的一个映射：vT: uU (0,1)名称名称符号符号意义意义析取“”“或”的意思合取“”“与”的意思否定“”是对原命题的否定蕴涵“”表示“如果.那么.”等价“”表示两个命题的真假相同，是“当且仅当”的意思命题联结词命题联结词 2.3模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成 2.3.1 二值逻辑2.3.2 模糊逻辑的基本运算2.3.3 模糊语言逻辑2.3.4 模糊逻辑推理2.3.5 模糊关系方程的解模糊命题模糊命题v模糊命题

23、是普通命题的推广。模糊命题是普通命题的推广。v模糊命题的真值不是绝对的模糊命题的真值不是绝对的“真真”或或“假假”，而是反映其以多大程度隶属于而是反映其以多大程度隶属于“真真”。v所以真值的运算也就是隶属度函数的运算。所以真值的运算也就是隶属度函数的运算。 模糊逻辑补用来表示对某个命题的否定.，模糊逻辑合取模糊逻辑析取P1PQ)min(P,QPQ)max(P,QP基本运算基本运算1模糊逻辑蕴含如P是真的，则Q也是真的，模糊逻辑等价模糊逻辑限界积1Q)P-(1QP)PQ(Q)(PQP各元素分别相减部分作为限界差。 0)QP(Q P基本运算基本运算2模糊逻辑限界和模糊逻辑限界差各元素分别相加，比1

24、小的部分作为限界和。) 1 ,QPmin(1)QP(QP各元素分别相减部分作为限界差。0)QP(Q P基本运算基本运算3幂等律交换律结合律吸收律PP=P， PP=PPQ=QP， PQ=QPP(QR)=(PQ)R,P(QR)=(PQ)RP(PQ)=P， P(PQ)=P分配律P(QR)=(PQ)(PR), P(QR)=(PQ)(PR)基本定律基本定律1双否律交换律常数运算法则注意互补律在模糊逻辑中不成立PP QPQP,QPQP1P1PP00P0PP1基本定律基本定律22.3模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成 2.3.1 二值逻辑2.3.2 模糊逻辑的基本运算2.3.3 模糊语

25、言逻辑2.3.4 模糊逻辑推理2.3.5 模糊关系方程的解模糊语言逻辑模糊语言逻辑 v模糊语言逻辑是由模糊语言构成的一种模拟模糊语言逻辑是由模糊语言构成的一种模拟人思维的逻辑。人思维的逻辑。v针对自然语言的模糊性；针对自然语言的模糊性；v涉及概念：涉及概念：n语言值n语言变量n语言算子语言值语言值v语言中与数值有直接联系的词，如长、短、语言中与数值有直接联系的词，如长、短、大、小等，可以再加上语言算子（如很、非大、小等，可以再加上语言算子（如很、非常、较、偏等）而派生出来的词组常、较、偏等）而派生出来的词组 。可以用。可以用模糊数来表示。模糊数来表示。 v所谓模糊数，指至少有一个元素所谓模糊数

26、，指至少有一个元素u的隶属度的隶属度值为值为1 的模糊子集。的模糊子集。v举例：举例： 个子高个子高 =0.2/150+0.4/160+0.6/170+0.8/180+1/190 +1/200 1. 0论域U （公里/ 小时）0305070很慢慢较慢中等快较快很快90105120算法规则M语言值集合T（X）语言值规则G速度语言变量xx1x2x3x4x5x6x7图 2-1-10 语言变量元素之间的关系示意图语言变量语言变量v用一个五元素的集合（用一个五元素的集合（X，T(X)，U，G，M）来表征来表征 。语言算子语言算子v语气算子语气算子v模糊化算子模糊化算子v判定化算子判定化算子语气算子语气算

27、子v表示语言中对某一个单词或词组的确定性程表示语言中对某一个单词或词组的确定性程度。度。 v包括强化算子和淡化算子包括强化算子和淡化算子n强化算子，如“很”、“非常”等n淡化算子，如“较”、“稍微”等vH(A)=A （A为语言值）为语言值）) c () c, x()x(ARUc)A(Fv如如“大概大概”、“近似于近似于”、“大约大约”等。把等。把原来的概念模糊化。原来的概念模糊化。v记模糊化算子为记模糊化算子为F。则模糊化变换可表示为。则模糊化变换可表示为F(A)，并且它们的隶属度函数关系满足：，并且它们的隶属度函数关系满足：v其中，其中，R(x,c)是表示模糊程度的一个相似变是表示模糊程度的

28、一个相似变换函数，通常可取正态分布曲线，即：换函数，通常可取正态分布曲线，即：模糊化算子模糊化算子cx0cxe) c, x(2)cx(R判定化算子判定化算子v肯定化处理，例如肯定化处理，例如“倾向于倾向于”、“大半是大半是”等。等。 v记判定化算子为记判定化算子为P，则判定化变换可表示为，则判定化变换可表示为P(A)，并且它们的隶属度函数关系满足：，并且它们的隶属度函数关系满足：v当取当取=1/2时，时，P1/2可用来表示可用来表示“倾向于倾向于”。1)x(11)x(21)x(0)x(AAA)A(P2.3模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成 2.3.1 二值逻辑2.3.2

29、模糊逻辑的基本运算2.3.3 模糊语言逻辑2.3.4 模糊逻辑推理2.3.5 模糊关系方程的解模糊逻辑推理模糊逻辑推理v不确定性推理方法的一种不确定性推理方法的一种v方法还在发展之中，比较典型的有扎德方法还在发展之中，比较典型的有扎德（Zadeh）方法、玛达尼（）方法、玛达尼（Mamdani）方法、）方法、鲍德温（鲍德温（Baldwin）方法、耶格（）方法、耶格（Yager）方法、楚卡莫托（方法、楚卡莫托（Tsukamoto）方法。）方法。 v最常用的是玛达尼极大极小推理法。最常用的是玛达尼极大极小推理法。 常见种类常见种类v近似推理（常识性推理）近似推理（常识性推理）n广义肯定式推理n广义否

30、定式推理v模糊条件推理模糊条件推理v多输入推理多输入推理v多输入多规则推理多输入多规则推理1. 近似推理：广义肯定式推理近似推理：广义肯定式推理v前提前提1： 如果如果 x 是是 A，则，则 y 是是 Bv前提前提2： 如果如果 x 是是 A，v结论：结论： y是是v隶属度函数的计算隶属度函数的计算)y, x()x()y(BAAxB)BA(AB模糊关系矩阵模糊关系矩阵R的计算的计算v采用采用Mamdani推理法推理法 v模糊蕴含最小运算法模糊蕴含最小运算法v模糊蕴含积运算法模糊蕴含积运算法 )y()x()y, x(RBABAmin)()(),(yxyxRBABAAP广义否定式推理广义否定式推理

31、v前提前提1： 如果如果 x 是是 A，则，则 y 是是 Bv前提前提2： 如果如果 y 是是 B，v 结论：结论： x 是是v隶属度函数的计算隶属度函数的计算v其中：其中：（Zadeh推理法）推理法） )y, x()y()x(BAByAB)BA(A)x(1 )y()x()y, x(ABABA例例 2-14 v考虑如下逻辑条件语句：考虑如下逻辑条件语句： 如果如果 “转角误差转角误差远远大于远远大于15”，那么，那么 “快速减少方向角快速减少方向角” ；其隶属度函数定义为：其隶属度函数定义为： A=转角误差远远大于转角误差远远大于15 =0/15+0.2/17.5+0.5/20+0.8/22.

32、5+1/25 B=快速减少方向角快速减少方向角 =1/-20+0.8/-15+0.4/-10+0.1/-5+0/0。v求：求： 当当A=转角误差大约在转角误差大约在20时，方向时，方向角应该怎样变化？角应该怎样变化？步骤步骤1v定义定义 A=转角误差大约在转角误差大约在20的隶属度函的隶属度函数数 = 0.1/15+0.6/17.5+1/20+0.6/22.5+0.1/25v则问题化为则问题化为已知已知 A(x)=0,0.2,0.5,0.8,1, B(y)=1,0.8,0.4,0.1,0当当 A(x)=0.1,0.6,1,0.6,0.1时时, 求解求解B。 步骤步骤2v由玛达尼（由玛达尼（Ma

33、mdani）推理法计算出关系矩）推理法计算出关系矩阵：阵：01 . 04 . 08 . 00 . 101 . 04 . 08 . 08 . 001 . 04 . 05 . 05 . 001 . 02 . 02 . 02 . 000000R01 . 04 . 08 . 01008. 032. 064. 08 . 0005. 02 . 04 . 05 . 0002. 008. 016. 02 . 000000RminAP步骤步骤3v 计算计算v代数积算子代数积算子v直积算子直积算子 y)(x,(x),supinf=(y)APRAB y)(x,(x),maxinf=(y)RABB代数积算子代数积算子

34、01 . 01 . 08 . 01 . 0008. 032. 06 . 06 . 0005. 02 . 04 . 05 . 0002. 008. 016. 02 . 000000) 1 . 0 , 0() 1 . 0 , 1 . 0() 1 . 0 , 4 . 0(.)1 , 8 . 0() 1 . 0.,1 ()6 . 0 , 0()6 . 0 ,08. 0()6 . 0 ,32. 0()6 . 0 ,64. 0()6 . 0 , 8 . 0() 1 , 0(.)1 ,05. 0() 1 , 2 . 0() 1 , 4 . 0() 1 , 5 . 0()6 . 0 , 0()6 . 0 ,0

35、2. 0()6 . 0 ,08. 0()6 . 0 ,16. 0()6 . 0 , 2 . 0() 1 . 0 , 0() 1 . 0 , 0() 1 . 0 , 0() 1 . 0 , 0() 1 . 0 , 0(inf)y, x(),x(infAP RA直积算子直积算子v问题：如何比较两种算子？问题：如何比较两种算子？ 0/05-0.1/10-0.32/15-0.6/20-0.6/ y)(B2. 模糊条件推理模糊条件推理 v如果如果 x 是是 A，则，则 y 是是 B，否则，否则 y 是是 C。v其逻辑表达式为：其逻辑表达式为：v模糊关系模糊关系R： v隶属度函数：隶属度函数：v推理结论推

36、理结论)CA()BA()CA()BA(R)y()x(1()y()x()y, x(CABACABAR)CA()BA(ARAB3. 多输入模糊推理多输入模糊推理 v前提前提1： 如果如果 A 且且 B ， 那么那么 Cv前提前提2： 现在是现在是A且且Bv结论：结论： v基于玛达尼推理，则模糊关系矩阵为：基于玛达尼推理，则模糊关系矩阵为：CB) AND(A )B AND A(C (z)(y)(x) RCBA例例2-16 v已知已知 、 时，时，v问问 、 时，时，21x5 . 0 x1A321y1y5 . 0y1 . 0B21z1z2 . 0C21x1 . 0 x8 . 0A321y0y2 . 0

37、y5 . 0B?C 解解5 . 05 . 01 . 015 . 01 . 0BAD5 . 02 . 05 . 02 . 01 . 01 . 012 . 05 . 02 . 01 . 01 . 012 . 05 . 05 . 01 . 015 . 01 . 0CDTR01 . 01 . 012 . 05 . 002 . 05 . 01 . 08 . 0BAD2 . 02 . 05 . 02 . 05 . 02 . 01 . 01 . 012 . 05 . 02 . 01 . 01 . 001 . 01 . 002 . 05 . 0C21z2 . 0z2 . 0C推理简化（削顶法推理简化（削顶法

38、）v推理形式可等价为推理形式可等价为 可得隶属度关系如下：可得隶属度关系如下：是指模糊集合是指模糊集合A与与A交集的高度。交集的高度。)y()y()x()x() z()()z()z() z()y()y() z()x()x()z()y()y()z()x()x() z(BBYBAAxACBACBCACBBYCAAxCBBYCAAxC C)(BBC)(AAC88/102削顶法图示削顶法图示4. 多输入多规则推理多输入多规则推理 v如果如果 A1 且且 B1 ， 那么那么 C1否则如果否则如果 A2 且且 B2 ， 那么那么 C2 ：否则如果否则如果 An 且且 Bn ， 那么那么 Cn已知已知 A

39、且且 B ， 那么那么 C =？在这里，在这里， An 和和 A、 Bn 和和 B 、 Cn 和和 C 分别是不同论域分别是不同论域X、Y、Z上的模糊集合。上的模糊集合。推理方法推理方法v推理结果可表示为推理结果可表示为其中其中 n321nnn111C.CCC )C )B AND .(A C )B AND (A)B AND A(C C )B AND (A)B AND A(Ciiii推理过程图示推理过程图示2.3模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成 2.3.1 二值逻辑2.3.2 模糊逻辑的基本运算2.3.3 模糊语言逻辑2.3.4 模糊逻辑推理2.3.5 模糊关系方程的解模糊关系方程模糊关系方程v已知已知A和和B，有以下关系：，有以下关系：求关系矩阵求关系矩阵R；vAF(UV)、BF(UW)、RF(VW)，分别为笛卡尔空间，分别为笛卡尔空间 UV、UW、VW 上的模糊关系矩阵上的模糊关系矩阵 ，有，有A=(aij)mn 、B=(Bij)ms 、R=(rij)ns,BRA问题分解问题