【摘 要】
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模糊相似度是通过局部信息刻画模糊集相似程度的度量,它在模糊系统与模糊控制器的设计中发挥着重要作用.模糊系统的本质是从输入论域到输出论域的一个映射关系,其特点是它可
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模糊相似度是通过局部信息刻画模糊集相似程度的度量,它在模糊系统与模糊控制器的设计中发挥着重要作用.模糊系统的本质是从输入论域到输出论域的一个映射关系,其特点是它可同时处理数据信息和语言信息.它通过测量数据或数字传感器来获得反映该系统的输入输出关系,并具有逻辑推理、数值计算和非线性函数的逼近能力.特别是当模糊系统用作建模和辨别时,逼近性决定它是否能够逼近任意连续的非线性动态模型,故模糊系统的逼近性至关重要.第一章绪论,介绍了本文选题背景和研究现状.第二章预备知识,分别介绍了构造模糊系统所用到的相似度、模糊相似度和模糊化等相关知识.第三章首先基于模糊相似度和高斯模糊化(或单点模糊化)的方法重新给出后件模糊集的计算公式,并在广义模糊化情况下得到多输入单输出广义Mamdani模糊系统的数学模型及其解析表示.其次,证明了基于模糊相似度构造的广义Mamdani模糊系统的逼近性.第四章在第三章构造的多输入单输出广义Mamdani模糊系统及其表示基础上,利用输入变量的空间定位模式给出该模糊系统的定位算法,从而使得该算法对任意给定输入变量均可获得一个具体的输出值.最后,通过计算和比较样本点的实际输出值证明了 Mamdani模糊系统基于高斯模糊化的逼近效果较单点模糊化效果更佳.
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