基于Vague集的近似推理

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中文摘要：在模糊专家系统，模糊控制，模糊决策支持系统与模糊模式识别等许多智能系统的开发研究中，常常会遇到许多具有模糊性的不确定信息与数据，为了表示和处理这些模糊的信息与数据，Zadeh于1965年提出了Fuzzy集理论。30多年来，Fuzzy集理论无论在理论上还是在实际应用中都取得了丰富的成果。Fuzzy集理论最基本的特征是：承认差异的中介过渡，也就是说承认渐变的隶属关系，即一个Fuzzy集F是满足某个(或几个)性质的一类对象，每个对象都有一个互不相同的隶属于F的程度，隶属函数u_F(x)(x∈X)给每个对象分派一个0和1之间的数作为它的隶属度。但是，要注意的是隶属函数给每个对象分派的是[0，1]中的一个单值，这个单值既包含了支持x∈X的证据，也包含了反对xEX的证据；它不可能表示其中的一个，更不可能同时表示支持和反对的证据。为了解决上述Fuzzy集理论的不足，Gau和Buehrer于1993年提出了一个新的处理模糊信息的模糊理论—Vague集。

作者：

徐章艳

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关键词：

Vague集近似推理模糊理论模糊专家系统模糊控制模糊决策支持

授予学位：

硕士

学科专业：

计算机软件与理论

导师：

张师超

学位年度：

2000

学位授予单位：

广西师范大学

语种：

中文

中图分类号：