模糊推理是模糊系统和模糊控制的核心内容,受到广泛的关注。在模糊推理系统中,模糊隶属函数的确定和模糊推理规则的建立一直是难点问题,也是模糊推理系统的关键部分。B样条函数具有优良的数学特性被广泛的应用于工程与课题的研究中。一些学者将B样条函数引入到模糊神经网络系统中,构建实现了以B样条函数为传递函数的模糊神经网络系统。但是,将B样条函数与模糊推理系统相结合,包括使用B样条模糊隶属函数进行推理以及构建B样条模糊推理系统的研究工作目前还比较少。本文以决策支持系统中模糊推理模块的设计与工程实现为目标,对B样条模糊隶属函数的确定以及拟合误差控制进行了研究,并对基于B样条隶属函数的模糊推理算法进行了研究。其主要内容如下:本文的主要内容如下:(1)在介绍模糊推理基本概念和理论的基础上,对已有的主要推理算法进行了分析,同时说明了隶属函数的常规确定方法。(2)介绍了B样条函数的概念和性质,提出利用F统计方法和最小二乘法从大量的案例数据中拟合得到B样条模糊隶属函数,采用相邻点自适应迭代的拟合误差控制方法对拟合误差进行控制,并通过实验验证了方法的有效性。(3)从工程应用的角度,对基于B样条隶属函数的CRI推理方法进行了研究,对真值R的计算过程进行推导并给出最终的推理结果,研究了基于B样条隶属函数的相似度推理算法,并对B样条隶属函数的相似度计算过程进行推导并给出推理的结果。对模糊推理中规则的约减问题与冲突的消解问题进行了探讨。(4)最后,对模糊推理在救灾减灾决策支持系统中的应用进行了探讨。