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　 养　 第 16 卷第 3 期 模　糊　系　统　与　数　学 V ol. 16, N o. 3 2002 年 9 月 　 　　　　　　　　　Fuzzy System s and M athem atics　　　　　　　　　　 Sep t. , 2002 文章编号:(2002) 一种新的模糊推理方法 张　磊, 蔡开元 (北京航空航天大学 自动化学院, 北京　100083) 摘　要: 模糊推理作为模糊控制的主要部分已有将近三十年的研究历史, 但其基本原理未有公论。本文 提出一种新的推理方法, 引入优化思想来说明模糊推理的基本原理。 关键词: 模糊控制; 模糊推理; CR I 算法; 优化; 指标函数 中图分类号: O 231　　　文献标识码:A 1　引言 模糊推理作为模糊控制的主要部分已有将近三十年的研究历史, 自从Zadeh 的开创性工作[ 1 ] 以来, 已经提出了许多种推理方法, 其中包括 ( ) 方法[ 1 ] , 证据推 CR I Compositional R ule of Inference [ 2, 3 ] [ 4 ] [ 5 ] ( ) [ 6 ] 理方法 , 区间推理方法 , 三 方法 , 基于相似度的近似类比推理方法 等, 但是模糊 I AA R S [ 7 ] 推理的基本原理与逻辑基础似乎均应重新考虑 。基于这个原因, 我们提出一种基于逼近规则模糊 关系矩阵的模糊推理方法, 其思路是: 对于一个系统来讲, 如果我们认为规则是可信的, 那么输入值 与输出值经模糊化和蕴含运算得到的模糊关系矩阵, 应与规则模糊关系矩阵一致或依某种指标函 数最小, 即在已知规则模糊关系矩阵 与前件 的前提下, 寻求满足( → ) - 依某种指标函数 R A A B R 最小的后件 . 这是符合人们的直觉的, 同时引入了优化的思想。 B 2　新的模糊推理方法 m n 在本节中, 指标函数将采用三种形式: 对于 = ( ij ) m ×n , 1= c2 , 2 = ij , C c P ∑∑ij