模糊推理已经成为人工智能研究的热门方向之一.模糊推理方法的性质是评价推理方法好坏的标准.模糊推理方法有多种性质,如:还原性,连续性,逼近性,鲁棒性等.模糊推理方法的鲁棒性,即该方法的稳定性,是模糊推理方法的一个很重要的性质.因此,研究模糊推理方法的鲁棒性是一个既必要也有意义的课题.对于模糊推理方法的研究,既要探讨它的思想方法和应用算法,也要研究它的内部结构.本论文主要研究模糊推理文献中几种重要的模糊推理方法的鲁棒性,特别是对这些模糊推理方法的鲁棒性进行初步的比较研究,试图为实际应用模糊推理方法提供科学依据.从模糊推理方法的思想方法方面,基于逻辑相似度,研究了多个由三I推理方法改进的推理方法的鲁棒性.在剩余蕴涵类下给出了这些推理方法的具体鲁棒性结果,作为结果的推论,给出了运用四个常用蕴涵的具体推理方法的鲁棒性.而且对多个与三I推理方法有关的推理方法的鲁棒性结果进行对比分析,得出了一些有意义的结论,并且发现了一些有趣的现象.从用于研究鲁棒性的模糊集误差评定的标准方面,基于将用于衡量模糊集误差的评定标准进行统一的思想,提出了广义摄动度的概念,给出了在广义摄动度下几个重要算子和模糊蕴涵的广义摄动度.模糊规则推理系统包含CRI推理方法和BKS推理方法,关于CRI推理方法已有大量研究,但对于BKS推理方法的研究却不多.本文研究了基于广义摄动度的BKS推理方法的鲁棒性,得到了对应的鲁棒性结论.从三角模族和蕴涵族方面,三角模族和蕴涵族包含大量的三角模和模糊蕴涵,具有广泛的应用价值.由Schweizer-Sklar三角模导出的剩余蕴涵族不但包含有多个常用蕴涵,而且也具有很好的性质.本文研究了Schweizer-Sklar三角模族和对应的模糊蕴涵族的广义摄动度,并且给出了基于这个三角模族和对应的模糊蕴涵族的两种类型的BKS推理方法的鲁棒性结果.