深入研究模糊逻辑的必要性与紧迫性

发布时间：2018-06-16 15:32

  本文选题：模糊逻辑 + 取大取小　； 参考：《数学的实践与认识》2017年05期

【摘要】：因为"取大取小"不是数学计算,所以基于"取大取小"的模糊逻辑不能为数值转换提供算法支撑,使得模糊理论面临无合适模型可用的被动境地.指出,模糊逻辑是逻辑的一个新的近似推理研究方向,它的量化方法是数值计算;目的是支撑隶属度转换,使得由指标隶属度确定的目标隶属度是"真值"在当前条件下的最优近似.模糊逻辑是在隶属度转换条件下对人类近似推理本领规范的一种方法.而进行规范的依据是区分权滤波的冗余理论,实质性计算是由冗余理论导出的、实现隶属度转换的非线性去冗算法;相应的隶属度转换模型是非线性数学模型.
[Abstract]:Because "taking large and small" is not a mathematical calculation, the fuzzy logic based on "taking large and taking small" can not provide the algorithm support for numerical conversion, which makes the fuzzy theory face the passive situation that there is no suitable model available. It is pointed out that fuzzy logic is a new research direction of approximate reasoning in logic, its quantization method is numerical calculation, and its purpose is to support the conversion of membership degree. The target membership degree determined by the index membership degree is the optimal approximation of the true value under the current conditions. Fuzzy logic is a method to standardize human approximate reasoning ability under the condition of membership degree conversion. The criterion is based on the redundancy theory of discriminating weight filtering, the substantive calculation is derived from the redundancy theory, and the corresponding membership conversion model is a nonlinear mathematical model.
【作者单位】： 河北工程大学不确定信息研究所;河北工程大学信息与电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61375002,61375003)
【分类号】：O159

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本文编号：2027179