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基于相似度的模糊推理算法研究

作　者: 潘俊任
导　师: 裴道武
学　校: 浙江理工大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 模糊推理 相似度 模糊Petri网 模糊控制 自适应
分类号: TP181
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


模糊推理是基于模糊集理论的一种不确定性推理方法,它是设计和分析模糊专家系统、模糊控制系统和模糊智能决策系统的理论基础和重要工具。目前很多模糊推理算法都是在“推理合成方法”的基础上发展而来的。从逻辑语义蕴涵的角度看,“合成推理方法”中的复合运算是缺乏根据的。而基于相似度的模糊推理方法不需要建立两个模糊集合之间的模糊关系,该方法是通过计算输入与规则前件的相似度,得出输入样本属于某类别的确定性因子,并由此确定适当的输出。关于这类推理方法的研究,在理论和实际应用上已经取得了长足的进展,但是值得深入探讨的课题还有许多。本论文的主要研究工作与结果如下:1.提出了新的基于相似度的模糊推理算法,并讨论了该算法的连续性、逼近性问题,同时也考虑了它的误差传播特性,及规则摄动性问题。2.运用模糊Petri网进行模糊推理,有利于知识表示结构化,推理过程清晰化,且具有高度的并行处理能力。因此,将相似度推理算法与Petri网相结合,解决了模糊Petri网的token值都是由专家指定或假设得到的问题,同时避免了模糊统计法计算复杂的缺点。且该算法只对部分贴近度比较高的规则进行规则合成,避免了变迁优先级的筛选。我们根据带标识的模糊Petri网变迁触发规则,使推理过程图形化,便于从Petri网的角度进一步分析模糊Petri网。3.将模糊推理算法运用到模糊控制中去,通过模糊控制系统仿真,从推理结果、推理运算速度及控制仿真效果三个方面比较分析各种算法的优越性。实验结果表明,基于相似度的推理算法处理速度快,省时。但是,随着阈值的变化,系统实际输出存在一定的波动性。因此,在实际应用中,应合理的选取阈值,尽量避免波动性。4.采用论域自适应更新算法,消除了系统的稳态误差,使系统的实际输出逼近期望输出,使得模糊控制系统的控制效果更理想。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章 绪论  9-14
  1.1 模糊数学与模糊推理  9-10
  1.2 相似度推理算法研究现状  10-11
  1.3 问题的提出  11-12
  1.4 章节的安排  12-14
第二章 模糊推理基本知识  14-22
  2.1 模糊集理论  14-15
  2.2 模糊控制基本原理  15-16
  2.3 模糊推理基本概念  16-18
  2.4 模糊推理算法简介  18-22
    2.4.1 合成推理方法  18
    2.4.2 特征展开近似推理法  18-19
    2.4.3 真值流推理法  19
    2.4.4 作用模糊子集推理法  19-20
    2.4.5 三I算法  20-22
第三章 相似度推理算法  22-35
  3.1 相似度基本概念  22-23
  3.2 几种基于相似度的推理算法  23-25
  3.3 一种新的相似度推理算法  25-28
    3.3.1 算法步骤  25-26
    3.3.2 算法合理性分析  26
    3.3.3 算法比较  26-28
  3.4 基本性质研究  28-35
第四章 基于模糊Petri 网的推理算法  35-45
  4.1 基本的Petri 网模型  35-37
  4.2 模糊产生式规则  37-38
  4.3 模糊Petri 网  38-39
  4.4 基于模糊Petri 网的知识表示  39-40
  4.5 基于模糊Petri 网的推理算法  40-45
    4.5.1 连续函数的建立  40-41
    4.5.2 模糊推理算法  41-43
    4.5.3 算法可行性分析  43-45
第五章 模糊控制仿真实验  45-53
  5.1 模糊控制器  45-48
  5.2 推理效果分析  48-50
  5.3 推理速度分析  50
  5.4 模糊控制系统设计  50-52
  5.5 控制性能仿真  52-53
第六章 自适应模糊控制仿真实验  53-61
  6.1 自适应简介  53-54
  6.2 论域伸缩及伸缩因子  54-57
    6.2.1 论域伸缩及伸缩因子  54-55
    6.2.2 伸缩因子的确定  55-57
  6.3 自适应模糊控制器及其性能仿真  57-61
    6.3.1 自适应模糊控制器模型  57
    6.3.2 自适应模糊控制算法  57-58
    6.3.3 复杂度分析  58-59
    6.3.4 控制性能仿真  59-61
第七章 总结与展望  61-63
  7.1 工作总结  61-62
  7.2 后续工作展望  62-63
参考文献  63-67
附录1 模糊推理算法的推理效果图  67-70
附录2 模糊推理算法的控制效果图  70-72
附录3 自适应模糊推理控制效果图  72-73
致谢  73-74
攻读学位期间的研究成果  74

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 自动推理、机器学习
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