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文檔簡介
1、3.1 二值邏輯簡介3.2 模糊語言及其算子3.3 模糊邏輯和近似推理3.4 型模糊推理l 隨著控制系統(tǒng)規(guī)模的變大和復(fù)雜性的增加,建立系統(tǒng)的清晰數(shù)學(xué)模型變得非常困難,有時甚至是完全不可能的。l 對于這類繁雜的、龐大的系統(tǒng),為了對它們進行自動控制, 又無法建立清晰的數(shù)學(xué)模型,只好另辟蹊徑。通過長期操作經(jīng)驗的積累,人們發(fā)現(xiàn)利用人的知識和智能,可以形成一套自然語言表述的操作規(guī)則,按此規(guī)則操作機器能夠獲得滿意的控制效果,這樣就產(chǎn)生了模糊控制。l 自然語言表述的操作規(guī)則帶有模糊性,不像微分方程那樣清晰、精確,而且這些規(guī)則的“求解”,必須借助于模糊邏輯推理。把這類根據(jù)帶有模糊性的語言規(guī)則進行的控制, 稱為
2、模糊邏輯控制,簡稱模糊控制。l 模糊控制是基于模糊集合理論、模糊邏輯推理,并同經(jīng)典控制理論相結(jié)合,用以模擬人類思維方式的一種計算機數(shù)字控制方法,它的核心核心是模糊規(guī)則和模糊邏輯推理。l模糊規(guī)則是由許多“若 則 ”之類模糊條件判斷語句組成的,它反映了人們的操作經(jīng)驗,其作用就像微分方程組在經(jīng)典控制中的地位。l模糊邏輯推理是在二值邏輯基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種不確定性推理方法,它以一些模糊判斷為前提能推出新的模糊結(jié)論。l如何讓機器代替人,能“識別、理解”模糊規(guī)則并進行模糊邏輯推理,最終得出新的結(jié)論并實現(xiàn)自動控制, 是模糊控制研究的主要內(nèi)容。邏輯學(xué)認為,概念概念是反映客觀事物一般性的、本質(zhì)屬性的思維形式,是
3、在感覺、知覺和觀念等認知過程的基礎(chǔ)上,在人腦中形成的高級思維形式。例如,“三角形”、“圓”、“好”等都是概念。判斷判斷是概念和概念的聯(lián)合,例如,“鍋爐水溫太高”屬判斷。推理推理是判斷和判斷的聯(lián)合,例如,“冬天來了, 春天就不再遙遠?,F(xiàn)已冬末, 春天馬上就到”、“常壓下100的水要沸騰,壺中水才59, 不會馬上開”等就是推理。“邏輯” 一詞音譯自希臘文“l(fā)ogos”,原意是“思維” 和“表達思考的言辭”。發(fā)展到17世紀,德國數(shù)學(xué)家萊布尼茨開始把數(shù)學(xué)用于哲學(xué),隨之出現(xiàn)了數(shù)學(xué)與邏輯相結(jié)合的產(chǎn)物數(shù)理邏輯數(shù)理邏輯。數(shù)理邏輯數(shù)理邏輯用一套符號代替人們的自然語言進行表述,研究清晰判斷和推理的量化方法。它認為
4、任何一個判斷在邏輯上只能有“真”或“假”兩種可能性,所以也稱數(shù)理邏輯為二值邏輯。在研究復(fù)雜系統(tǒng)的過程中,邏輯學(xué)也在不斷發(fā)展,以致后來出現(xiàn)了三值邏輯、多值邏輯,直到1974 年出現(xiàn)了模糊邏輯。二二值邏輯值邏輯排斥真值的中介過渡性,認為事物在形態(tài)和類屬上是非此即彼的。多值邏輯多值邏輯突破了真值的兩極性,承認真值有中介過渡性,但是認為中介狀態(tài)之間是彼此獨立、界限分明的,和二值邏輯一樣仍然是一種精確邏輯。模糊邏輯模糊邏輯不僅承認真值的過渡性,還認為事物在形態(tài)和類屬上具有亦此亦彼、模棱兩可性,相鄰中介之間是相互交叉和彼此滲透的,其中介狀態(tài)之間的界限也是不分明的、模糊不清的。 模糊邏輯推理是模糊控制的重要
5、基礎(chǔ)之一,它是數(shù)理邏輯的推廣和發(fā)展,下面先介紹二值邏輯一些基本概念和基礎(chǔ)理論。1.語句命題和語句命題和判斷判斷 人類語言由各種各樣的詞語、語句組成, 它們是表達人類思維的工具。語句語句是構(gòu)成語言的基本單位,它們是由詞語或詞組按一定語法規(guī)則組成的陳述句、疑問句、祈使句和感嘆句。例如,“爐溫達480”,“閥門打開了嗎?”,“快合上電閘!”命題命題是反映事物情況的思維形態(tài),它用陳述句反映了事物的某種屬性、所處情況及與其他事物間的聯(lián)系等。例如,“他的體重70公斤”、“月亮?xí)约喊l(fā)光”,“一個偶數(shù)可表示成兩個素數(shù)之和”(哥德巴赫猜想)等都屬命題。判斷判斷是對事物情況有所斷定的思維形式,是被斷定者斷定了的
6、命題。當前的客觀現(xiàn)實無法確定其真假的命題,不能算判斷。例如,在上述命題的例句中,“一個偶數(shù)可表示成兩個素數(shù)之和”、“火星上沒有生命”就不能算是判斷。 由語句表達而未被斷定的思想是命題, 由語句表達而已被斷定的思想是判斷, 命題成為判斷會因時因地而異。可見, 命題比判斷的含義更寬泛, 語句、命題和判斷間有下述關(guān)系:二值邏輯中把意義明確、具有真假特性的語句都歸之為命題,認為它們只有“真”和“假”兩種結(jié)論。命題常用英文大寫字母A、B 表示,命題的真假叫作它的真值。命題P的真值用T(P)表示,T(P)表示命題P屬于“真”的程度, 在二值邏輯中命題P的真值T(P)0,1:T(P)0時表示命題P為假, 而
7、T(P)1時表示命題P為真,有時也用F表示假,用T表示真。例如, 用P表示命題 “那本書有650頁”,若它確實是650頁,則T(P)1, 否則T(P)0。2.命題命題連接詞及復(fù)合連接詞及復(fù)合命題命題 為了表達復(fù)雜的意思,經(jīng)常使用一些連接詞把簡單命題搭配組合在一起, 表示命題之間關(guān)系而構(gòu)成意義更加豐富的語句, 稱為復(fù)復(fù)合合命題命題。例如, 把“她會唱歌” 和“她會跳舞” 兩個簡單命題, 通過連接詞可以構(gòu)成不同的復(fù)合命題。 “她既會唱歌又會跳舞”、“她要么會唱歌, 要么會跳舞”、“她既然會跳舞,可能也會唱歌”等,這些復(fù)合命題的意義更為廣泛。 命題連接詞在構(gòu)成復(fù)合命題中起著重要的作用,下表介紹邏輯學(xué)
8、中經(jīng)常使用的幾個命題連接詞,它們的符號、意義。常用連接詞列表(常用連接詞列表(P、Q均為簡單命題均為簡單命題)連接詞名稱連接詞名稱連接詞符號連接詞符號及讀法及讀法應(yīng)用舉例應(yīng)用舉例意義解釋意義解釋取否,讀“否定”非P;使原命題P的真值逆反: “真”變“假”,“假”變“真”合取,讀“合取” P 且Q;用“”連接的兩個命題有邏輯“與”關(guān)系析取,讀“析取”P 或Q;用“”連接的兩個命題有邏輯“或”關(guān)系蘊涵,讀“蘊涵”若P 則Q;用“”把兩個有依存關(guān)系的簡單命題連接在一起,構(gòu)成一個復(fù)合命題,也常稱為“條件命題”等價,讀“等價”P、Q 等價;“”連接的兩個命題有“當且僅當”關(guān)系PPQPQPQPQ 二值邏輯
9、中簡單命題的真值,取決于它是否真實地反映了客觀事實, 復(fù)合命題真值往往由組成它的簡單命題真值決定。例如, 命題P“水溫大于80”若為真時,則命題P的否定命題P“水溫不大于80”就是假,反之亦然; 復(fù)合命題“魯迅不僅是文學(xué)家也是思想家”為真,因為兩個簡單命題“魯迅是文學(xué)家”和“魯迅是思想家”都為真; 而復(fù)合命題“魯迅不僅是文學(xué)家也是物理學(xué)家”則為假,因為魯迅雖然是文學(xué)家,但不是物理學(xué)家; 但是復(fù)合命題“魯迅是文學(xué)家或者是物理學(xué)家”為真,因為魯迅雖然不是物理學(xué)家,但確實是文學(xué)家。命題邏輯真值表命題邏輯真值表1101111100010001101100010011( )T P( )T Q( )T P
10、()T PQ()T PQ()T PQ()T PQ 上表表達出的簡單命題和復(fù)合命題真值間的關(guān)系,也可以用公式表示如下。設(shè)P、Q均為簡單命題,則有:( )1( )()min( ( ), ( )( )( )()max( ( ), ( )( )( )()( ( )( )( )( ( )( )(1( )()()()T PT PT PQT P T QT PT QT PQT P T QT PT QT PQT PT QT PT PT QT PT PQT PQT QP 例:例:已知簡單命題P和Q的真值T(P)=1、T(Q)=0用公式求出復(fù)合命題 、 、 、 和 的真值 。解:將T(P)=1、T(Q)=0代入上述
11、公式可得:PPQPQPQPQ( ) 1( ) 1 1 0()( )( ) 1 0 0()( )( ) 1 0 1() ( ( )( ) (1( ) (1 0) (1 1) 0()()() 0 1 0T PT PT P QT PT QT P QT PT QT PQT PT QT PT PQT PQT QP 3.條件命題條件命題 在常用的連接詞中, 特別要提及的是“蘊涵(implication)”連接詞,因為它用得較多,而其用法又與日常語言的用法略有差異。自然語言中的很多語句,都可以用“若P則Q”(即PQ)型蘊涵連接詞表述。例如,條件關(guān)系,像“若天下大雨,路就濕滑” 因果關(guān)系,“張三感冒,所以發(fā)燒
12、” 推理關(guān)系,“三邊相等的三角形,其三內(nèi)角必相等” 時序關(guān)系,“他餓了就吃飯” 二值邏輯從大量表示“若P則Q”的語句中抽象出它們的最基本共性,從而規(guī)定不管P和Q有無事實上的聯(lián)系,蘊涵關(guān)系命題“PQ”只有一種真假依賴關(guān)系: 當P為真時,Q 必定為真; 若P 為真而Q 為假時,該命題必為假; 若P為假時無論Q為真或為假,該命題都為真。 這樣規(guī)定的蘊涵關(guān)系“若P則Q”, 稱為“實質(zhì)蘊涵”或“真值蘊涵”,以區(qū)別于傳統(tǒng)形式邏輯中的蘊涵關(guān)系。有時真值蘊涵的定義與某些語言習(xí)慣或常理相悖。例如,按真值蘊涵定義, “如果225, 則雪是白的” 和“如果225, 則雪是黑的” 這兩個復(fù)合命題都應(yīng)該是真的。因為這兩
13、個句子中“P為假”,按定義無論Q的真假,整個復(fù)合命題都應(yīng)該為真。然而依照常規(guī)語言習(xí)慣則顯得有些蹩腳、很不自然。 不過,只要把這兩個復(fù)合命題的文字略加修飾,變成“即使225 ,雪也是白的”和“如果225是真的,則雪就是黑的”就不會覺得怪異了??梢姡嬷堤N涵“若P則Q”的定義包含著語言和思維中最基本、最本質(zhì)的東西,因而具有高度概括性、包容性和科學(xué)性,完全能滿足邏輯本質(zhì)要求的普適性和簡單性。例例:若用P代表“室溫高于26”;Q代表“打開空調(diào)”; C代表條件命題(PQ)表示“如果室溫高于26,則打開空調(diào)”,那么有下列4種情況。當T(P)1時,T(Q)1,則T(C)1;“室溫高于26,打開空調(diào)”,邏輯上
14、是對的。當T(P)1時,T(Q)0,則T(C)0;“室溫高于26,沒開空調(diào)”, 邏輯上是錯的。當T(P)0時,T(Q)0 ,則T(C)1;“室溫不高于26,打開空調(diào)”,邏輯上是對的。當T(P)0時,T(Q)1 ,則T(C)1;“室溫不高于26,沒開空調(diào)”是對的。 后兩種情況下,T(P)0,表明簡單命題P為假,但這并不能否定簡單命題Q本身的意義。所以在“室溫不高于26” 時,無論開不開空調(diào)整個句子在邏輯上都認為是對的。兩個簡單命題P和Q經(jīng)蘊涵連接詞構(gòu)成復(fù)合命題PQ,被稱作“條條件命題件命題”。 需要特別強調(diào)的是,條件命題不是從一個簡單命題P “邏輯地推出” 了另一個新的簡單命題Q,而是反映了兩個
15、簡單命題P和Q之間一種事實存在的邏輯關(guān)系,是客觀事實的真實反映,而不是“推”出來的,所以它們?nèi)詫儆凇懊}”, 是“復(fù)合命題” 。例如, “如果池水溫度低于10度, 則不可游泳”“鍋爐水位低于標準水位, 則予以補水”等都是在表述兩個簡單命題的蘊涵關(guān)系。 這種關(guān)系是客觀實際內(nèi)在聯(lián)系的反映, 并不是由前一個命題經(jīng)過純粹理論上的邏輯推理得出了后一個新命題。4.兩種常用條件命題的基本兩種常用條件命題的基本形式形式 在各種形式的條件命題中, 有兩種形式用得最多, 許多不同形式的條件命題, 都可以由它們組合而成。假設(shè)A、B、C和U都表示簡單命題。(1) (1) 若若A A, , 則則U U 經(jīng)常也用英文表示
16、成“if A then U”,并簡記作AU。 它代表著像“如果室溫高于26,則打開空調(diào)”、“水溫達到100,則斷開加熱電源”、“所有直角都相等”等這類條件命題。 若用R表示蘊涵關(guān)系A(chǔ)U 的真值T(AU),用T(A)和T(U)分別表示簡單命題A和U的真值,則有:()(1( )( ( )( )( )( ( )( )RT AUT AT AT UT AT AT U(2) (2) 若若A A且且B B, , 則則U U英文表示成“if if A A and and B B then then U U”,并簡記作( (A A B B) )U U。它代表著像“星期天下雨的話,我就在家”、“水溫低于60而且還
17、在降低,則馬上加熱”這類條件命題。若用R表示蘊涵關(guān)系(AB)U的真值T(AB)U),用T(A) 、T(B)和T(U) 分別表示簡單命題A、B和U的真值,則有:()(1()( ( )( )()(1( ( )( )( ( )( )()( ( )( )( ( )( )()RTABUT ABT AT BT UT AT BT AT BT URT AT BT AT BT U如果命題形式為“若A且B且 ,則U”,可以拆分成“若A則U”、“若B則U”、“若C則U” 多個條件命題, 然后對這多個條件命題用“合取” 的方法來處理。條件命題形式為“若A則U1,否則U2”,可以分解成兩個獨立的條件命題:“若A則U1”
18、 和“若A則U2 ”,然后再進行“析取”。例如,“如果室溫高于26,則打開空調(diào),否則不開空調(diào)”、 可拆解成“如果室溫高于26,則打開空調(diào)”和“如果室溫低于26,則不開空調(diào)” “如果x黑,則y白,否則y不白” 可拆解成“如果x黑,則y白”和“如果x不黑,則y不白”然后按兩個“AU”命題句的“析取”處理就可以了。 推理推理就是由已知的一個或幾個判斷(命題),按一定法則得出一個新判斷(命題)的思維過程和方式,是一種由已知條件求出未知結(jié)果的思維活動。一個推理構(gòu)成一個判斷系統(tǒng),它使我們可以獲得新的判斷,從而使我們增進知識。 作為已知的前提判斷稱為前件,作為結(jié)果的新判斷常稱為后件,前件是判斷后件真假的條件
19、,后件是根據(jù)前件推理的結(jié)果。 根據(jù)推理思維進程表現(xiàn)出的方向性,可以把推理分為三類:從一般到特殊的演繹演繹推理、從特殊到一般的歸納歸納推理、從特殊到特殊的類比類比推理。 演繹推理就是以一般的原理、原則為前提(前件),得出某個特殊場合中的結(jié)論(后件)的推理方法。 演繹推理中常用形式之一是三段論或稱直言三段論,它是由一個共同概念聯(lián)系著的兩個前提推出結(jié)論的邏輯思維方法。即已知某個條件命題(稱為大前提)和某個簡單命題(稱為小前提),推出一個新的簡單命題(判斷性結(jié)論)的方法。 通常要求大前提和小前提中必須含有一個共同的概念。例如:大前提: 平行四邊形的對角線互相平分 (條件命題或稱假言判斷)小前提: 矩形
20、屬于平行四邊形 (簡單命題)(大前提和小前提中都含有“平行四邊形”)結(jié)論: 矩形的對角線是互相平分的 (新命題) 二值邏輯研究的概念、命題和推理都是清晰而精確的,然而它并不能完全適用于現(xiàn)實世界,“沙堆悖論” 就是一個反例。 我們可以提出一條精確的推理規(guī)則:“從沙堆中減少一粒沙子仍然是沙堆”。但是每次減少一粒,直到第1億粒,如果承認“精確推理規(guī)則”,最終仍然是沙堆。但現(xiàn)實是最終可能一粒沙子都沒有了。“沙堆悖論” 的錯誤結(jié)論出在“沙堆” 不是一個精確概念上,對于“沙堆” 這樣的模糊概念, 不能多次重復(fù)使用精確推理規(guī)則。 真實世界的事物和人類用于描述客觀世界的語言, 絕大多數(shù)是不清晰、不精確的, 而
21、是模糊的。因此, 要用模糊概念、模糊判斷和模糊推理來進行描述、判斷和思維, 就要用模糊邏輯。 自然語言是用帶有模糊性的詞句,對客觀現(xiàn)象和實物做出概括性反映,是的人們可以用最少的言辭傳遞最大的信息量。自然語言可以對連續(xù)性變化的現(xiàn)象和事物既進行概括抽象又做模糊分類。另外,這里有個約定俗成的的“常識”在起作用,使用的言辭直接與現(xiàn)實世界相呼應(yīng)。具有靈活性。例如:早晨、上午、中午、下午、傍晚、晚上、夜里。 想要用機器來模仿人類思維、推理和判斷,那就必須引入語言變量。扎德教授在1975年提出了語言變量的概念,語言變量實際上是一種模糊變量,它用詞語而不是數(shù)字來表示變量的“值”。引入語言變量后,就構(gòu)成模糊語言
22、邏輯。用隸屬函數(shù)把自然語言跟實數(shù)論域聯(lián)系起來,用數(shù)學(xué)方法去處理自然語言。 模糊集的應(yīng)用為系統(tǒng)地處理不清晰、不精確概念的方法提供了基礎(chǔ),可以應(yīng)用模糊集來表示語言變量。語言變量可以用模糊數(shù)表示,也可以用語言形式術(shù)語來定義。1. 模糊數(shù)模糊數(shù)若A是實數(shù)域R上的凸模糊集,那么截集A是實數(shù)軸上的凸集。顯然A是一區(qū)間,這個區(qū)間可以是有限的,如a,b; 也可以是無限的,如(,a、b,)或(,)。由凸模糊集給出模糊數(shù)的概念。定義2.8模糊數(shù):模糊數(shù):設(shè)A是實數(shù)域 R上的正規(guī)模糊集,且(0,1,A均為一閉區(qū)間,即A=a,b則稱 A 為一個模糊實數(shù),簡稱模糊數(shù)。 那就是說,以實數(shù)集合為全集合,一個具有連續(xù)隸屬函數(shù)
23、的正規(guī)的有界凸模糊集合就稱為模糊數(shù)。 這里正規(guī)集合的含義就是其隸屬函數(shù)的最大值是1。2. 語言變量語言變量語言變量語言變量是以自然語言中的字、詞或句作為名稱,并且以自然語言中的單詞或詞組作為值的變量,它不同于一般數(shù)學(xué)中以數(shù)為值的數(shù)值變量。因此,語言變量實際上是一種模糊變量,是用模糊語言表示的模糊集合。例如,若將“年齡”看成是一個模糊語言變量,則它的取值不是具體歲數(shù),而是諸如“年幼”、“年輕”、“年老”等用模糊語言表示的模糊集合。 語言語言變量變量用一個有五個元素的集合N,T(N),U,G,M來表征,其中 N是語言變量的名稱,如年齡、顏色、速度、體積等; U是N的論域; T(N)是語言變量值X的
24、集合,每個語言值X都是定義在論域 U上的一個模糊集合; G是語法規(guī)則,用以產(chǎn)生語言變量N的語言值X的名稱; M是語義規(guī)則,是與語言變量相聯(lián)系的算法規(guī)則,用以產(chǎn)生模糊子集X的隸屬函數(shù)。語言變量通過模糊等級規(guī)則,可以給它賦予不同的語言值,以區(qū)別不同的程度。例:例: 以語言變量名稱N表示“年齡”為例,則T(年齡)可以選取為:T(年齡)=(很年輕,年輕,中年,老,很老),上述每個模糊語言值如老、中、輕等是定義在論域U上的一個模糊集合,設(shè)論域U=0,120。語言變量的五元素之間的相互關(guān)系可以用下圖來表示。3. 模糊算子模糊算子在含有數(shù)量、程度概念的詞語前面加上某些修飾性定語、副詞, 或者用“或(與)”、
25、“且(并)”等連接詞把它們搭配組合起來,又可以構(gòu)成許多新的模糊詞語。這些定語、副詞和連接詞,可以用所謂“模糊算子”表示, 把“模糊算子”跟一些原來表示詞語的模糊集合相結(jié)合,就能表示出新構(gòu)成的模糊詞語。下面介紹幾個常用的“模糊算子”及用它們構(gòu)成新模糊性詞語的方法及其表示方法。 否定修飾詞 在某些自然詞語前面加上否定性修飾詞,可以得到含有新意的自然詞語,相當于表示原自然語言模糊集合的“非”。例如:例如:表示“大”的模糊集合隸屬函數(shù)為D(x),則加上否定詞變成新的詞語“不大”,它的隸屬函數(shù)就是D(x)的補集DC(x),即: 又如, 假設(shè)表示“老” 的F集合隸屬函數(shù)為:則“不老” 的隸屬函數(shù)就是:(
26、)1( )CDxD x1204050( )501505xL xxx1214050( )5011505xL xxx 連接詞“或”、“且” 自然語言中的“也”、“且”、“或”等連詞,可以把兩個詞語連接成一個新詞。用模糊集合表示時,相當于把表示原詞語的模糊集合, 用并“”、交“”等模糊算子連接成新的模糊集合。例:例:以“中老年”為例, 它該是“中年”和“老年”兩個模糊集合的并集。假設(shè)年齡論域為20,80,“中年”和“老年”的模糊集合Z(x)和L(x)的隸屬函數(shù)分別為:1202050( )50150805xL xxx1450( )1208018xZ xx則“中老年”的F集合ZL(x)=(ZL)(x)=
27、Z(x)L(x)的隸屬函數(shù)為818( )( )( )50161.8805xxZL xZ xL xxx 語言算子u 語氣算子一些表示程度類自然語言前面加上“很”、“極”、“非?!?、“稍微”、“特別”、“比較”等形容詞或副詞,可以調(diào)整原來詞義的肯定程度,使其語氣發(fā)生變化,形成一個新詞。語氣算子用于表達語言中對某個單詞或詞組的確定性程度。設(shè)表示原詞語的模糊集合隸屬函數(shù)為A(x),則表示新詞語的F集合隸屬函數(shù)B(x)=A(x),由于的取值不同,則對原詞意進行不同強度的調(diào)整,表示出不同的修飾意義。當時,使原詞義集中化集中化。常用的幾個語氣詞語跟取值的對應(yīng)關(guān)系如下表語氣詞語氣詞極
28、極很很相當相當較較略略稍微稍微421.250.750.50.25 集中化算子集中化算子起強化語氣作用,如“極”、“很”、“相當”等,可以使模糊語言值的隸屬度分布向中央集中。 散漫散漫化化算子算子起弱化語氣作用,如“較”、“略微”、“稍微”等,可使模糊語言值的隸屬度分布由中央向兩邊彌散。例:例:已知模糊集合“老”的隸屬函數(shù)為: 計算x=60歲屬于“很老”和“較老”的隸屬度。解在原詞義的基礎(chǔ)上加語氣算子構(gòu)成新詞, 與“很”對應(yīng)的=2,所以“很老”的隸屬函數(shù)為: 與“較”對應(yīng)的=0.75,“較老”的隸屬函數(shù)為:12050( )501505xL xxx222050( )501505xLxxx0.750
29、.752050( )501505xLxxx 現(xiàn)將“老年”及以此為基礎(chǔ)的“稍老”、“很老” 和“極老”的隸屬函數(shù)L25(x)、L(x)、L2(x)和L4(x) 一并畫在圖中,分析它們間的關(guān)系。 當x=60歲時,屬于“老” 的隸屬度L(60)約為0.8、屬于“稍老” 的隸屬度L25(60)約為0.95、屬于“很老” 的隸屬度L2(60)約為0.64、屬于“極老” 的隸屬度L4(60) 僅為0.4。這跟人們的感覺是基本一致的,60歲基本屬于“較老”,還不能算是“很老”。u 模糊化算子 模糊化算子模糊化算子,其作用是把肯定轉(zhuǎn)化為模糊,或者使原來就是模糊概念的詞更加模糊化。模糊化算子有“大約”、“近似”
30、、“大概”等。 模糊化算子如果對數(shù)字進行作用,就把精確數(shù)轉(zhuǎn)化為模糊數(shù)。例如,1.7 m是精確數(shù),“近似1.7 m”就是模糊數(shù)。 模糊化算子如果對模糊值進行作用,就使模糊值更模糊。例如,“年輕”是個模糊值,“大約年輕”就更模糊。 在模糊控制中,采樣的輸入量總是精確量,要利用模糊邏輯推理方法,就必須首先把輸入的精確量模糊化。模糊化實際上就是使用模糊化算子來實現(xiàn)的,因此引入模糊化算子是非常有實用價值的。1204050( )501505xL xxx5 . 05)50(112x 語言變量適于表達因復(fù)雜而無法獲得確定信息的概念和現(xiàn)象,它為這些通常無法進行量化的“量”提供了一種近似處理方法,把人的直覺經(jīng)驗進
31、行量化,轉(zhuǎn)化成計算機可以操作的數(shù)值運算,使人們有可能把專家的控制經(jīng)驗轉(zhuǎn)化成控制算法,并實現(xiàn)模糊控制。 前面已經(jīng)把經(jīng)典集合的概念成功地推廣到了模糊集合,用它完全可以表述具有模糊概念的部分自然語言。現(xiàn)在由二值邏輯推廣出模糊邏輯,給出模糊控制的邏輯理論基礎(chǔ)。1、簡單、簡單模糊模糊命題及其命題及其真值的表示真值的表示方法方法 現(xiàn)實世界中的事物并非都能用清晰命題描述,尤其是用語言表述的判斷和推理。例如,“他是個大個子”、“爐溫太高”、“老李是個大胡子”這些語句中的“大個子”、“大胡子”等概念的邊界都不清晰,帶有很大的模糊性。雖然這些陳述句不屬清晰判斷,卻能傳達一些“精確” 信息,比如說“老李有一千八百零
32、一根胡子”,遠沒有說“老李是個大胡子” 傳達的信息“準確”、“完整” 和容易被人理解。l 類似以上的語句,凡是含有模糊概念或帶有模糊性的陳述句,統(tǒng)稱模糊模糊命題命題。與二值邏輯中的命題一樣,把不能分解成更為簡單的模糊命題,都稱為簡單模糊命題或原子模糊命題。l 二值邏輯中命題的真值是指它屬于“真”的程度,那里它只能取0或1兩個數(shù)值。而模糊命題與之不同,比如說“路程很遠”,“小王很帥”,“爐溫太高”這里“遠”、“帥”、“高” 都是沒有明確邊界而具有模糊性的概念,它反映著人們的主觀認識。 那么它們的真實程度有多大呢? 像“帥” 這個詞,某人是否為“帥哥”,不同人的看法會大相徑庭,帶有很大的主觀性,所
33、謂“情人眼里出西施”正是這種現(xiàn)象的客觀描述。 為了用模糊命題客觀地描述真實事物,把模糊命題的真值從二值邏輯中的0,1擴充到0,1,于是就能用模糊集合理論來描述模糊命題了。l 把模糊概念或模糊命題用模糊集合表述時,這個模糊概念或模糊命題的真值真值,就是它們屬于“真” 的程度,也就是對于模糊集合的隸屬度。 通常模糊命題和模糊概念一樣, 都用英文A、B、C 等大寫字母代表它們的模糊集合。 一般把命題中的主詞(邏輯命題中的主項)用英文小寫字母a、b、c 等表示,命題中的模糊概念用大寫字母A、B等表示,模糊命題“a 是A” 就可用A(a)表示。 A(a)同時也代表這個模糊命題的真值,可以理解為主詞a隸屬
34、于模糊集合A的程度,即主詞a屬于模糊概念A(yù)的隸屬度。 這里的A(a)相當于二值邏輯中的T(A), 不過在此A(a)0,1,而不是0,1。例如,例如, 用a代表“小王”,A代表模糊概念“很帥”,模糊命題“小王很帥”就可以表示為A(a) 。 A(a)既表示模糊命題“小王”屬于“很帥”這個模糊概念的程度,也表示“小王很帥” 這個模糊命題的真值。 如果A(a)0.85,就表明小王確實挺帥,它既表示小王屬于“很帥” 的程度為85, 又表明“小王很帥”這個命題的真實性達到85,相當可信。 不同的人對同一個模糊命題會給出不同的真值,不過這也正是用模糊命題表示自然語言時具有“人性”和“智能”的表現(xiàn)。 如果模糊
35、命題的隸屬度,即真值A(chǔ)(a)0,1,這個模糊命題就變成了清晰命題。因此,可以把模糊命題看作是清晰命題的推廣推廣,而清晰命題則是模糊命題的特例特例。 如果把各種模糊命題進行符號化,則非常有利于機器的辨認和識別, 進而可以進行邏輯推理。因此, 在歸納、總結(jié)、表述人工操作經(jīng)驗時,盡量使用規(guī)范的模糊命題, 并使其符號化。 用于表述操作經(jīng)驗時用得最多的是蘊涵連接詞, 通常把用“若 ,則 ” 連接起兩個簡單模糊命題形成的復(fù)合模糊命題,稱為模糊條件命題或模糊假言判斷。這是構(gòu)成模糊規(guī)則的主要句型,也是進行模糊邏輯推理的主要基礎(chǔ)“大前提”。 控制加熱爐的爐溫時,總結(jié)出一條控制規(guī)則為“爐溫低時, 增加燃料”,它表
36、明模糊簡單命題“爐溫低”蘊涵著模糊簡單命題“加燃料”。這類關(guān)系無法用精確的數(shù)學(xué)模型或數(shù)學(xué)函數(shù)表述時,只能用“爐溫低則增加燃料”這樣帶有模糊性的自然語言描述。 這類語言表述的操作規(guī)則,就成為模糊控制的法則、根據(jù),就像經(jīng)典控制中建立起的方程。 下面介紹兩種常用的基本模糊條件命題。1、“若若A,則,則U” “如果a是A,則u是U” “If a is A then u is U”或” if A(a) then U(u)” 語句的縮寫。 由于A和U都是模糊集合,在命題中起著重要的作用,也可把這個條件命題縮寫為“if A then U”, 或用“AU”表示。例:對“如果水位偏低, 則快開閥門”模糊條件命題
37、進行分析。 若用a代表“水位”,A代表水位的“高低”,簡單模糊命題“水位偏低”可用A(a)表示,同時A(a)的取值也表示了水位“高低”的程度,即a屬于A的隸屬度; 若用u代表“閥門”,U代表開啟閥門的“快慢”,簡單模糊命題“快開閥門”就可用U(u)表示,同樣U(u)的取值也表示了開啟閥門屬于“快開”的程度,即u屬于U的隸屬度。 于是,“如果水位偏低,則快開閥門”及類似的條件命題,都可用“A(a)U(u)” 或“AU” 表示,這表明模糊集合A(a)和U(u)間有一定的蘊涵關(guān)系。 如何由A(a)和U(u)的真值計算模糊命題“A(a)U(u)”的真值(隸屬度)?即該條件命題的模糊蘊涵關(guān)聯(lián)的程度。 模
38、糊模糊蘊涵關(guān)系蘊涵關(guān)系“AU” 真值的計算 對于“若A,則U” 這類條件命題,在二值邏輯中曾經(jīng)給出過它的真值計算公式: 把條件命題的真值R、簡單命題A、U的真值T(A) 和T(U),分別改寫為R(a,u)、A(a) 和U(u)。于是得出在模糊邏輯里: 移植公式首先是由扎德提出的,因此把它稱為扎德算法。在此基礎(chǔ)上他又進行過改進,提出了一個較為簡便的“有界和” 算法:()(1( )( ( )( )( )( ( )( )R T AUT AT AT UT AT AT U( , ) ()( , ) (1( ) ( ( )( )( ) ( ( )( )R auAU auAaAaU uAaAaU u ( ,
39、 ) ()( , ) 1 (1( )( )R auAU auAaU u 二值邏輯中的R和模糊邏輯中的R(a,u),在取值上是不同的: 這種取值的不同是它們表達意義不同的反映: 二值邏輯中RT(AU)表示條件命題“AU”的真值,要么是真,否則為假; 模糊邏輯中R(a,u)(AU)(a,u),雖然也有真值的意義,但更深層的意思是反映出兩個模糊集合A(a)和U(u)的模糊相關(guān)程度模糊相關(guān)程度。)()( 1 , 0),)(),(1 , 0)(模糊邏輯二值邏輯uaUAuaRUATR例如: 模糊命題“如果水位a偏低,則快開閥門u” 作為模糊條件命題,反映了水位a和閥門u所處狀態(tài)(分別屬于A和U的程度)之間
40、的關(guān)聯(lián)程度,反映的是集合A和U間的一種模糊關(guān)系。這里R(a, u)(AU)(a, u)的取值大小,直接反映了A(a)和U(u)間相互關(guān)聯(lián)程度的強弱。模糊條件命題“AU”(模糊蘊涵關(guān)系)真值的幾種算法算法名稱算法名稱真值公式真值公式Zadeh算法意義明確, 是一種最基本的算法Mamdani算法Larsen算法 簡單易算有界和算法簡便Mizumoto-s算法簡明適用于隸屬函數(shù)曲線Mizumoto-g算法為單調(diào)遞增或遞減的模糊子集 ( , )()( , )max(1( ),min( ( ),( )(1( )( ( )( )R a uAUa uA aA a U uA aA aU u( , )()( ,
41、 )min( ( ),( )( )( )R a uAUa uA a U uA aU u( , )()( , )( )( )R a uAUa uA aU u( , )()( , )1( )( )0( )( )R a uAUa uA aU uA aU u( , )()( , )1( )( )( )( )( )R a uAUa uA aU uU uA aU u)()(1 ( , 1min()()(1 (1),)(),(uUaAuUaAuaUAuaR 模糊蘊涵關(guān)系“AU”的Mamdani算法 上表所列的各種算法中,Mamdani算法應(yīng)用最為廣泛,它計算簡單, 切實可行,多次被成功地應(yīng)用于工業(yè)模糊控制系
42、統(tǒng)中。從模糊蘊涵關(guān)系“A(a)U(u)”的扎德算法中,R(a,u)=(1A(a)(A(a)U(u)略去(1A(a)的部分,就得到Mamdani算法:R(a,u)=(A(a)U(u) A(a)和U(u)分別是構(gòu)成復(fù)合命題“A(a)U(u)”的兩個簡單命題。條件命題“A(a)U(u)”意味著簡單命題A(a)蘊涵著U(u),其中A(a)起著重要的基礎(chǔ)作用。在扎德算法R(a,u)公式中,只有當A(a)取值特別小時,(1A(a)部分才能起重要作用。但是,如果A(a)取值特別小, 意味著條件命題“A(a)U(u)” 成立的基礎(chǔ)太弱,已經(jīng)失去了存在的意義。實際上,扎德公式中的(1A(a)與(A(a)U(u)
43、相比,后者起著主要作用,因此一定條件下前者可以忽略。 按照模糊蘊涵關(guān)系“A(a)U(u)”的Mamdani算法,公式R(a,u)=A(a)U(u)意味著:a與u的關(guān)聯(lián)程度僅取決于簡單模糊命題A(a)和U(u)中真值(隸屬度)較小者。 這是符合人們思維習(xí)慣的,因為A(a)和U(u)“合取”時,其中小者起著重要的作用,它保證了命題成立的最基本條件,就像一個由木條箍成的水桶,盛水的多少只取決于最短的箍桶木條一樣。下面分三種情況對Mamdani算法作一些具體分析說明。l 如果A(a)和U(u)都是離散論域中的模糊子集 按Mamdani算法,模糊蘊涵關(guān)系R(a,u)=A(a)U(u),當A和U都是離散論
44、域中的模糊集合時,R(a, u)就是直積AU的一個模糊子集,即R(a, u)AU。這時可用A(a)和U(u)所有元素搭配組合后取小,即元素間“搭配取小”的方法求出模糊關(guān)系R(a, u)的元素,從而得出所有a和u間的關(guān)聯(lián)程度。設(shè)論域M=(a1,a2,a3,am),AF(M),論域N=(u1,u2,u3,un),UF(N), 則: A(a)=(A(a1),A(a2),A(a3),A(am),U(u)=(U(u1),U(u2),U(u3),U(un)。 根據(jù)Mamdani算法R(a,u)=A(a)U(u),模糊關(guān)系R(a,u)應(yīng)該反映出m個ai和n個uj之間的關(guān)聯(lián)程度,這就要用一個mn維模糊關(guān)系矩陣
45、表達。為此,可利用矩陣理論分兩步運算。 先對A(a)進行“按行拉直”運算得到 , 然后對 和U(u)進行“搭配取小”運算“搭配取小”的具體算法,跟模糊關(guān)系合成中的 “取大-取小”合成法一樣。( )A a ( )A a 令R(ai, uj ) =A(ai)U(uj),(i =1,2, , m, j =1,2, , n), 表示ai 與uj 間的相關(guān)程度,即條件命題“AU”的”真值”的分量。可得出:1212111212122212( , )( )( )=( )( )( )( )()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()TnmnnmmmnR a
46、uA aU uA aU uAaU uA aA aU uU uU uA aA aU uA aU uA aU uA aU uA aU uA aU uA aU uA aU uA aU u111212122212(,)(,)(,)(,)(,)(,)( , )( )( )=( )( )(,)(,)(,)nnmmmnR a uR a uR a uR auR auR auR a uA aU uA aU uR auR auR aul 如果A屬于離散論域而U屬于連續(xù)論域 論域M=(a1,a2,a3,am),AF(M),UF(N),N為連續(xù)實數(shù)域且uN ,則:A(a)=(A(a1),A(a2),A(a3),A(a
47、m),U(u)F(N)。于是R(a,u)=A(a)U(u)可寫成R(a,u)=A(aj)U(u)。 注意到這里A(aj)是個數(shù)值,而U(u)是個模糊集合,所以得出:R(a,u)=A(aj)U(u)= R(aj,u)=(A(aj)U)(u), (j1,2,3,m)式中A(aj)表示元素aj對于模糊子集A的隸屬度,也表示模糊命題A(aj)的隸屬度或真值;U(u)是模糊命題,也是模糊子集U的隸屬函?!癆(aj)U”是數(shù)值A(chǔ)(aj)和模糊子集U間的數(shù)積。設(shè)論域M(a1,a2,a3, , am)和N2.9 6.9, 已知某元素ajM,uN,且AF(M) 而UF(N) 時, A(aj)0.6,若它們間存在
48、模糊蘊涵關(guān)系“A(a) U(u)”,則數(shù)aj和模糊集合U間模糊蘊涵關(guān)系的隸屬函數(shù)可用下式算出:aj和U的模糊關(guān)系R(aj, U)如圖所示。16)2(2)(ueuU)(6 . 0)(6 . 0()()(),(uUuUuUaAuaRjj 如果讓R(aj, u) A(aj)U(u)中的j遍取1,2, ,m,則可得出m個模糊關(guān)系,它反映了離散論域M中每個元素跟連續(xù)論域N上模糊命題U(u)間的模糊蘊涵關(guān)系。l 如果A 和U 都是連續(xù)論域中的模糊子集 這時R(a, u)A(a)U(u)的運算, 就是分別取自A和U中的兩個元素a和u,取其中隸屬度A(a)和U(u)較小者作為模糊關(guān)系的元素,構(gòu)成它們的模糊關(guān)系
49、集合,實際上相當于模糊集合A(a)和U(u)的交集。例:設(shè)某電機的控制電壓論域U=1,2,3,4,轉(zhuǎn)速論域X=1,2,3,4,5。若設(shè)AF(U),表示“電壓高”;BF(X),表示“轉(zhuǎn)速快”;已知模糊子集A和B分別為:用Mamdani算法求出模糊條件命題”電壓高,則轉(zhuǎn)速快”的模糊蘊涵關(guān)系R。解:按Mamdani算法,先將F集合A和B寫成向量形式: A=(0 0 1 0.5),B=(0 0 0 0.5 1.0)。 再據(jù)Mamdani公式得出:10.50.51.0,3445AB5 . 00 . 1005 . 05 . 0000000000000000 . 15 . 00 . 10 . 10 . 10
50、0 . 105 . 05 . 05 . 00 . 15 . 005 . 0005 . 000 . 1000005 . 000 . 1000005 . 000 . 100000 . 15 . 00005 . 00 . 100)()()()()()(),(bBaAbBaAbBaAbaRT例:已知鍋爐中水溫論域為W=0 20 40 60 80 100(C),氣壓的論域為Y=1 2 3 4 5 6 7(104 帕)。它們的模糊子集分別為:用Mamdani算法求出模糊條件命題“水溫高,則壓力大”的模糊F蘊涵關(guān)系R 。解:先將A和B寫成向量形式:A(a)=(0 0.1 0.3 0.6 0.85 1.0),
51、 B(b)=(0 0.1 0.3 0.5 0.7 0.85 1.0). 再根據(jù)Mamdani公式得出:0.10.30.60.851.0=(),204060801000.10.30.50.70.851.0=( ),234567AF WABF YB水溫高氣壓大0 . 185. 07 . 05 . 03 . 01 . 0085. 085. 07 . 05 . 03 . 01 . 006 . 06 . 06 . 05 . 03 . 01 . 003 . 03 . 03 . 05 . 03 . 01 . 001 . 01 . 01 . 01 . 01 . 01 . 0000000000 . 185. 0
52、7 . 05 . 03 . 01 . 000 . 185. 06 . 03 . 01 . 00)()()()()()(),(TTbBaAbBaAbBaAbaR2、“若若A且且B,則,則U” “如果a是A且b是B,則u是U” “If a is A and b is B then u is U”或” if A(a) and B(b) then U(u)”)語句的縮寫。 由于命題本質(zhì)上反映的是模糊集合A、B和U間的模糊關(guān)系,三個模糊集合在命題中起著重要作用,所以可把這個條件命題縮寫為“if A and B then U”, 或表示為“ABU”。例:對“如果水位正好而進水流速快,則慢關(guān)閥門”模糊條件命
53、題分析。用a代表“水位”,A代表水位的“高低”,簡單命題中“水位高低”可用A(a)表示,A(a)的取值代表水位的高低;用b代表“進水”,B代表進水的“流速”,簡單命題“進水流速”可用B(b)表示,B(b)的取值代表進水流速的快慢程度;用u代表“閥門”,U代表“關(guān)閉閥門”,U(u)的取值代表關(guān)閉閥門的速度快慢。 于是,“如果水位正好而進水流速快,則慢關(guān)閥門”及類似的條件命題, 可以表示為“A(a)B(b)U(u)”,只是其中A(a)、B(b)和U(u)的取值不同。 這類條件命題大量被用在模糊控制系統(tǒng)中因為在一般的控制系統(tǒng)中, 經(jīng)常要根據(jù)變量和變量的變化率兩個輸入量確定輸出作用量。模糊蘊涵關(guān)系“A
54、BU”的計算 模糊條件命題“A(a)B(b)U(u)”,實際上表示著a、b 和u 間的模糊蘊涵關(guān)系, 通常用兩種方法進行計算。l 一種方法是把二值邏輯中的“ABU”蘊涵關(guān)系R, 即:R(T(A)T(B)(T(A)T(B)T(U)直接移植到模糊邏輯里,只是把其中的符號R、T(A)、T(B) 和T(U) 相應(yīng)地變換成R(a,b,u)、 A(a) 、 B(b) 和U(u) ; 同時把它們的取值范圍也相應(yīng)地由0,1變成0,1。 這樣就得出“ABU”的模糊蘊涵關(guān)系扎德算法:R(a,b,u)(1A(a)(1B(b)(A(a)B(b)U(u) )l另一種方法是略去移植后扎德算法公式中的(1A(a)(1B(b
55、)部分, 從而得出模糊蘊涵關(guān)系“ABU” 的Mamdani算法:R(a,b,u)A(a)B(b)U(u)這是因為被略去的部分(1A(a)(1B(b) ,只有當簡單命題A(a) 和B(b)的真值很小時才起作用。然而這時在剩余部分(a)B(b)U(u)中,A(a)和B(b)都已經(jīng)起著重要作用,所以在計算模糊條件命題“A(a)B(b)U(u)” 時, 完全可以忽略掉(1A(a)(1B(b)。 實際上在工業(yè)中應(yīng)用的雙輸入模糊控制系統(tǒng), 大多數(shù) 控制器都使用Mamdani算法計算R(a,b,u),實踐證明這樣做可以獲得滿意的控制效果, 而且運算簡單。例:設(shè)論域X=a1,a2,a3,Y=b1,b2,b3,
56、Z=c1,c2,c3,已知:它們滿足模糊條件命題“(AB)U”,試確定它們間的模糊蘊涵關(guān)系R(a,b,c)。解:這里A(a),B(b)和C(c)都是離散論域上的F集合,據(jù)mamdani公式有:R(a,b,c)=A(a) B(b)C(c) =(A(a) B(b) )C(c) 令D(a,b)=A(a) B(b) ,則有:1231231230.51.00.10.11.00.60.40.61.0( ),( ),( )A aB bC caaabbbccc( , )( )( )( )( )0.51.00.11.00.60.10.10.50.50.11.00.60.10.10.1D a bA aB bA a
57、B b( , , )( , )( )0.10.50.50.11.00.60.10.10.10.40.61.00.10.40.40.10.40.40.10.10.10.10.50.50.10.60.60.10.10.10.10.50.50.11.00.60.10.10.1TR a b cD a bC c所以3、“若若A則則U1,否則,否則U2” 對于常見的復(fù)合條件命題像“若A則U1,否則U2”、“若A或B 或C ,則U”、“若A且B且C ,則U” 等,都可以由多個上面介紹的兩種基本條件命題組合構(gòu)成。例如,條件命題“如果a是A,則u是U1,否則u是U2”,可以分解成“如果a是A ,則u是U1”和“
58、如果a是AC, 則u是U2” 兩個“A(a)U(u)”型條件命題,分別求出它們的模糊蘊涵關(guān)系, 然后再將它們“并”在一起。因而,它的模糊蘊涵關(guān)系R(a,u)( A(a)U1(u)( (a)U2(u) 例如, 條件命題“如果a是A,或b是B,或c是C ,則u是U”, 即“若A(a)或B(b)或C(c), 則U(u)”,可分解成多個“A(a)U(u)” 條件命題,然后進行“并”運算。 對于條件命題“如果a是A且b是B且c是C ,則u是U”,即“若A(a) 且B(b)且C(c) ,則U(u)”,則可分解成多個“A(a)U(u)”條件命題,然后進行“交”運算。1、模糊邏輯推理(、模糊邏輯推理(近似推理
59、)近似推理) 在經(jīng)典邏輯中經(jīng)常使用三段論式的演繹推理,即由大前提、小前提和結(jié)論構(gòu)成的推理。是由一個概念聯(lián)系著的兩個前提推出新結(jié)論的一種邏輯演繹推理方法。例如: 金屬都能導(dǎo)電(大前提),鐵是金屬(小前提),所以鐵能導(dǎo)電(結(jié)論)。平行四邊形兩對角線相互平分,矩形是平行四邊形,則矩形的對角線也相互平分。這種推理可以寫成以下規(guī)則:大前提:如果 X 是 A,則 Y 是 B(知識)小前提:X 是 A (事實)結(jié)論: Y 是 B (結(jié)論) 經(jīng)典邏輯的三段論中,所有的概念、命題都是精確的、清晰的。把二值邏輯三段論推理中包含的精確概念和精確命題,都換成模糊性的,就形成了模糊邏輯推理,也稱似然推理。大前提: 西紅
60、柿變紅時就熟了(模糊條件命題)小前提: 這個西紅柿有點紅 (模糊命題) (大前提和小前提中都含有西紅柿的顏色 “紅”)結(jié)論: 這個西紅柿有點熟 (新模糊命題) 模糊邏輯推理(近似推理)就是以模糊命題為前提,運用模糊推理規(guī)則得出新的模糊命題為結(jié)論的思維過程, 它是由經(jīng)典邏輯中的直言三段論推理法則擴充而形成的。例如:大前提:友好是一種對稱關(guān)系小前提:張三和李四友好結(jié) 論: 李四和張三友好大前提:健康則長壽小前提:周先生健康結(jié) 論: 周先生長壽 “友好”是模糊關(guān)系概念,但由于它是明確的對稱關(guān)系,所以從前件可以直接推理得到結(jié)論,并且推理過程也無模糊性,與精確推理是一樣的。 由此可見,前提中雖然用的是模
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