模糊推理，模糊推理规则不全能进行推理么

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1，模糊推理规则不全能进行推理么
2，模糊推理算法与隶属函数有什么关系
3，模糊推理的研究发展
4，什么是ts模糊模型
5，模糊理论的理论发展
6，模糊逻辑和模糊推理有什么作用

1，模糊推理规则不全能进行推理么

不一定，模糊推理中极重要的一点就是模糊分析，也就是直觉，但在一定程度上你可以用P(A/B)/P(A)*P(B)的所得值进行自动求和运算，然后取均值即可估算！

不知道你有什么问题要问，按你的想法制作模糊自适应pid算法可以使用下面操作方法来完成，e，ec在各自论域内模糊化，根据模糊规则，使用模糊推理建立三个表，分别用来查询kp，ki，kd的变化量。模糊规则表的建立可以使用matlab模糊控制

模糊推理规则不全能进行推理么

2，模糊推理算法与隶属函数有什么关系

模糊推理算法与隶属函数的关系：隶属函数是计算模糊评判结果的重要值。　　模糊推理算法是指通过对现实对象的分析，处理数据并构建模糊型数学模型。用隶属关系将数据元素集合灵活成模糊集合，确定隶属函数，进行模糊统计多依据经验和人的心理过程，它往往是通过心理测量来进行的，它研究的是事物本身的模糊性。

你好！隶属度函数是计算模糊评判结果的重要值。一般说来，权重X隶属度函数矩阵=模糊评判矩阵打字不易，采纳哦！

模糊推理算法与隶属函数有什么关系

3，模糊推理的研究发展

自L．A．Zad1965年eh提出模糊集的概念以来，关于模糊系统的研究得到了迅猛的发展，模糊控制技术被广泛应用于工业控制与家电产品的制造中，并取得了令人瞩目的成功。模糊推理是模糊控制的理论基础，虽然模糊推理已有大量的研究成果，但这些研究还没有一个可靠的逻辑基础。王国俊教授于1996年建立了模糊命题演算的形式系统L~*，之后在系统L~*的框架中，从语义上为模糊推理规则构建了逻辑基础。1999年又基于只。蕴涵算子提出了糊推理的全蕴涵三I算法，这是比Zadeh提出的如今在控制领域中广泛应用的CRI方法更为合理，逻辑基础更强的推理算法。

模糊推理的研究发展

4，什么是ts模糊模型

针对多维模糊推理中的推理规则庞大的问题，Takagi 和Sugeno 于1985 年提出了一种新的模糊推理模型，称为Takagi –Sugeno（T-S）模型。T-S 模型的模糊规则的“IF”部分与zadeh规则的“IF”部分相似。但它的“THEN”部分是精确函数，通常是输入变量多项式。T-S 型模糊推理模型的结论部分用线性局域方程取代了一般推理过程中的常数。因此，T-S 模型可用少量的模糊规则生成较复杂的非线性函数，这在处理多变量系统时能有效地减少模糊规则个数，因而产生巨大的优越性。但是，由于结论参数是线性函数而非模糊数，在实际系统中结论部分不能直接从专家经验和操作数据中得到，必须通过一定的算法进行训练。因此，模型参数的辨识成为建立T-S 型模糊系统的主要问题。

5，模糊理论的理论发展

模糊理论（Fuzzy Logic)是在美国加州大学伯克利分校电气工程系的L.A.zadeh（扎德）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的内容. 早在20世纪20年代，著名的哲学家和数学家B.Russell就写出了有关含糊性的论文。他认为所有的自然语言均是模糊的，比如“红的”和“老的”等概念没有明确的内涵和外延，因而是不明确的和模糊的。可是，在特定的环境中，人们用这些概念来描述某个具体对象时却又能心领神会，很少引起误解和歧义。美国加州大学的L.A.Zadeh教授在1965年发表了著名的论文，文中首次提出表达事物模糊性的重要概念：隶属函数，从而突破了19世纪末康托尔的经典集合理论,奠定模糊理论的基础。1966年，P.N.Marinos发表模糊逻辑的研究报告，1974年，L.A.Zadeh发表模糊推理的研究报告，从此，模糊理论成了一个热门的课题。1974年，英国的E.H.Mamdani首次用模糊逻辑和模糊推理实现了世界上第一个实验性的蒸汽机控制，并取得了比传统的直接数字控制算法更好的效果，从而宣告模糊控制的诞生。1980年丹麦的L.P.Holmblad和Ostergard在水泥窑炉采用模糊控制并取得了成功，这是第一个商业化的有实际意义的模糊控制器。

6，模糊逻辑和模糊推理有什么作用

英国的E.H.Mamdani首次用模糊逻辑和模糊推理实现了世界上第一个实验性的蒸汽机控制，并取得了比传统的直接数字控制算法更好的效果，从而宣告模糊控制的诞生

1965年,zadeh教授提出了模糊集的概念。从那时起,模糊推理理论得到了迅猛的发展,在理论与应用两方面的研究成果层出不穷。现在,已经诞生了几百种模糊推理方法,它们都从不同方面不同程度地改进和改善了模糊推理理论,却很难改变模糊推理的逻辑基础不严格的现状。究其原因,这与模糊推理理论发展至今却还没有一个公认的系统化的评价标准不无关系。但由于模糊推理的多样性和复杂性,一个公认标准的制定不可能一蹴而就,而是需要长期的探索和研究。　　模糊推理方法的重要性质有很多,其中,还原性是对模糊推理方法最基本的要求,也是研究得最多的模糊推理方法的重要性质之一。虽然在还原性方面已有诸多研究成果,但至今为止仍没有对模糊推理方法还原性的系统性研究成果。作为模糊推理方法最重要的性质和公认的基本要求,有必要对常用模糊推理方法在各种情况下的还原性进行全面系统的研究,再根据研究结果,改进现有模糊推理方法,或是提出新的性能更好的模糊推理方法。这对制定一个合理的评价模糊推理方法的统一标准,完善模糊推理方法的逻辑基础,都是相当重要的。在另一方面,逻辑与推理密不可分,模糊逻辑自身价值的体现主要取决于模糊逻辑系统所具有的推理能力。因此,除了对模糊推理方法的研究,研究其相应的模糊逻辑形式系统也是十分必要的。　　本论文的主要研究内容是,以几种最具代表性的模糊推理方法:cri方法、三i算法、真值流推理方法和aars算法为例,对模糊推理方法的还原性进行了全面系统的研究,并总结了影响模糊推理方法还原性的因素,再根据系统研究还原性的结论,提出一种具有还原性的模糊推理方法。首先,介绍了模糊推理中重要的模糊集合运算和蕴涵算子的性质,总结了模糊推理模型的类型和多种解决方法。其次,以几种常见模糊推理方法为代表,对各种模糊推理方法的是否具有还原性进行了系统研究,并总结了影响模糊推理方法还原性的因素。然后,根据前面的研究成果,提出一种新的具有还原性的相似度算法,证明了该新算法的还原性,还提供了比较新算法与cri方法、aars算法推理结果和模糊系统逼近性的实验图像。最后,建立了一个与新算法相对应的模糊逻辑形式系统。　　基于目前模糊逻辑与模糊推理的亟待解决的问题,本论文在模糊逻辑已经取得诸多成果的大背景下,结合经典逻辑和非经典逻辑研究的一般方法,对模糊逻辑的演算和推理进行深入研究,希望能为今后的研究工作奠定坚实的基础。