人工智能模糊逻辑.ppt

模糊综合评判决策的数学模型 设X ={x1, x2, … , xn}为n种因素(或指标), V={v1, v2, … , vm}为m种评判(或等级). 由于各种因素所处地位不同, 作用也不一样, 可用权重A = (a1, a2, … , an )来描述, 它是论域X的一个模糊子集. 对于每一个因素xi , 单独作出的一个评判 f (xi), 可看作是X到V 的一个模糊映射 f , 由 f 可诱导出X到V 的一个模糊关系 Rf , 由Rf 可诱导出X到V 的一个模糊线性变换TR(A)= A○R = B, 它是评判集V 的一个模糊子集, 即为综合评判. (X, V, R )构成模糊综合评判决策模型, X, V, R是此模型的三个要素. 模糊数学评判对应的模型 以上四个算子在综合评价中的特点是 例 服装评判. 因素集X ={x1(花色),x2(式样),x3(耐穿程度),x4(价格)},评判集V ={v1(很欢迎),v2 (较欢迎),v3(不太欢迎),v4(不欢迎)}. 对各因素所作的评判如下： x1: (0.2, 0.5, 0.2, 0.1) --- 花色 x2: (0.7, 0.2, 0.1, 0) --- 式样 x3: (0, 0.4, 0.5, 0.1) --- 耐穿 x4: (0.2, 0.3, 0.5, 0) --- 价格 一：洗衣机的水量模糊控制： 二、在汽车空调上的应用 设三个指标的权系数向量： 　　A ＝｛图像评价，声音评价，价格评价｝ 　　　＝（0.5, 0.3, 0.2) 应用模型1，bj=max{(aiΛrij)有综合评价结果为： 　　B＝A⊙P＝（0.3, 0.5, 0.2, 0.2) 归一化处理： 　　B＝（0.25, 0.42, 0.17, 0.17)　 所以综合而言，电视机还是比较好的比重大。 ——模糊控制 · 随着人工智能的发展，模糊逻辑技术也慢慢的融合了进来，并且运用到了各个方面。 自从Zadeh（扎德）发展出模糊数学之后，对于不明确系统的控制有极大的贡献，自七十年代以后，便有一些实用的模糊控制器相继的完成，使得我们在控制领域中又向前迈进了一大步，在此将对模糊控制理论做一番浅介。 * ————人工智能导论 ·（1）：模糊逻辑的概念 ·（2）模糊逻辑在数学方面的应用 ·（3）模糊逻辑在人工智能方面的应用 ——模糊控制 在我们日常生活中，你有没有过这样思考的瞬间？ 如果我们说： 10℃是冷 =20℃是舒适 30℃是热 那么，17℃是应该是怎么描述呢？？ 或者，在我们吃饭的时候 午饭的价钱： 5元是便宜 20是贵 那么：7元呢？是比较便宜？ 17元呢，是比较贵？ 13元呢？相对而言比较便宜？或者是贵呢？ 模糊逻辑性：就是为了解决这种问题而产生的学科。 ·什么是模糊逻辑？ 模糊逻辑也称弗晰逻辑。建立在多值逻辑基础上，运用弗晰（模糊）集合的方法来研究模糊性思维、语言形式及其规律的科学。 基本概念： 模糊逻辑指模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式，实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。模糊逻辑善于表达界限不清晰的定性知识与经验，它借助于隶属度函数概念，区分模糊集合，处理模糊关系，模拟人脑实施规则型推理，解决因“排中律”的逻辑破缺产生的种种不确定问题 。 ·1965年美国数学家L. Zadeh（扎德）首先提出了模糊集合的概念，标志着模糊数学的诞生，也标志着模糊逻辑的诞生。 ·模糊数学与模糊逻辑实质上是要对模糊性对象进行精确的描述和处理。 ·L. Zadeh为了建立模糊性对象的数学模型，把只取0和1二值的普通集合概念推广为在[0，1]区间上取无穷多值的模糊集合概念，并用“隶属度”这一概念来精确地刻画元素与模糊集合之间的关系。 ·正因为模糊集合是以连续的无穷多值为依据的，所以，模糊逻辑可看做是运用无穷连续值的模糊集合去研究模糊性对象的科学。把模糊数学的一些基本概念和方法运用到逻辑领域中，产生了模糊逻辑变量、模糊逻辑函数等基本概念。对于模糊联结词与模糊真值表也作了相应的对比研究。查德还开展了模糊假言推理等似然推理的研究，有些成果已直接应用于模糊控制器的研制。 创立和研究模糊逻辑的主要意义： ·一：运用模糊逻辑变量、模糊逻辑函数和似然推理等新思想、新理论，为寻找解决模糊性问题的突破口奠定了理论基础，从逻辑思想上为研