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4.3.2 模糊逻辑推理 模糊逻辑推理是建立在模糊逻辑基础上的不确定性推理方法，是在二值逻辑三段论基础上发展起来的。这种推理方法以模糊判断为前提，动用模糊语言规则，推导出一个近似的模糊判断结论。已经提出了Zadeh法，Baldwin法、Tsukamoto法、Yager法和Mizumoto法等方法。 广义取式假言推理法(GMP)推理规则可表示为： 　　　 　 前提1：x为A’ 　　　　 　 前提2：若x为A，则y为B 　　　　 　 结　 论：y为B’ * 广义拒式假言推理法(GMT,Generalized Modus Tollens) 的推理规则可表示为： 　　 　 前提1：y为B 　 　 前提2：若x为A，则y为B　　 　 结　 论：x为A’ 模糊变量的隐含函数基本上可分为三类：即模糊合取、模糊析取和模糊蕴涵。 * 4.3.3 模糊判决方法 在推理得到的模糊集合中取一个相对最能代表这个模糊集合的单值的过程就称作解模糊或模糊判决(Defuzzification)。模糊判决可以采用不同的方法：重心法、最大隶属度方法、加权平均法、隶属度限幅元素平均法。 下面介绍各种模糊判决方法，并以“水温适中”为例，说明不同方法的计算过程。这里假设“水温适中”的隶属函数为： ={ X: 0.0/0 + 0.0/10 + 0.33/20 + 0.67/30+ 1.0/40 + 1.0/50+ 0.75/60 + 0.5/70 + 0.25/80 +0.0/90 + 0.0/100 } * 1.　 重心法重心法就是取模糊隶属函数曲线与横坐标轴围成面积的重心作为代表点。理论上应该计算输出范围内一系列连续点的重心，即 　　　　　　 　　　　　　　 　　　 但实际上是计算输出范围内整个采样点的重心，用足够小的取样间隔来提供所需要的精度，即： =48.2 * 2.　 最大隶属度法这种方法最简单，只要在推理结论的模糊集合中取隶属度最大的那个元素作为输出量即可。不过，要求这种情况下其隶属函数曲线一定是正规凸模糊集合（即其曲 线只能是单峰曲线）。如果该曲线是梯形平顶的，那么具有最大隶属度的元素就可能不止一个，这时就要对所有取最大隶属度的元素求其平均值。 例如，对于“水温适中”，按最大隶属度原则，有两个元素40和50具有最大隶属度1.0，那就对所有取最大隶属度的元素40和50求平均值，执行量应取： * 3.　 系数加权平均法系数加权平均法的输出执行量由下式决定： 　　　　　　　 　　 式中，系数的选择要根据实际情况而定，不同的系统就决定系统有不同的响应特性。 * 4.　 隶属度限幅元素平均法用所确定的隶属度值α对隶属度函数曲线进行切割，再对切割后等于该隶属度的所有元素进行平均，用这个平均值作为输出执行量，这种方法就称为隶属度限幅元素平均法。 例如，当取α为最大隶属度值时，表示“完全隶属”关系，这时α＝1.0。在“水温适中”的情况下，40℃和50℃的隶属度是1.0，求其平均值得到输出代表量： u=(40+50)/2=45 如果α＝1.0。表示“大概隶属”的关系，则切割隶属度函数曲线后，从30~70的隶属度都包含,故求其平均值得到输出代表量： u=(30+40+50+60+70)/5=50 * * 人工神经网络的特性: 　　（1）并行分布处理 神经网络具有高度的并行结构和并行实现能力，因而能够有较好的耐故障能力和较快的总体处理能力。 　　（2）非线性映射 神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射（变换）能力。 　　（3）通过训练进行学习 神经网络是通过所研究系统过去的数据记录进行训练的。一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力。 　　（4）适应与集成 神经网络能够适应在线运行，并能同时进行定量和定性操作。神经网络的强适应和信息熔合能力使得网络过程可以同时输入大量不同的控制信号，解决输入信息间的互补和冗余问题，并实现信息集成和熔合处理。 　　（5）硬件实现 神经网络不仅能够通过软件而且可借助软件实现并行处理。近年来，一些超大规模集成电路实现硬件已经问世，而且可从市场上购到。 《人工智能导论》 浙江科技学院 信息学院 计算机系 程志刚2006s2 Artificial Intelligence 浙江科技学院 信息学院 程志刚 浙江科技学院 信息学院 程志刚 * 人工智能 第四章 计算智能（1） 神经计算 模糊计算 * 4.1 概述 信息科学与生命科学的相互交叉、相互渗透和相互促进是现代科学技术发展的一个显著特点。 计算智能涉及