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1)  fuzzy inference-forecast model
模糊推理预测模型
1.
By analyses of the advantages and limitations of the fuzzy inference-forecast model and the neural network forecast model,the ANFIS forecast model was applyed to combinging the two models,exerting their advantages and fetching up their limitations each other.
分析了模糊推理预测模型和神经网络预测模型在交通流实时预测中的优缺点,采用ANFIS预测模型将二者结合起来,发挥两个模型各自的优势,弥补彼此的不足,通过预测结果表明该模型能够更直观、更精确地对交通流进行实时预测。
2)  fuzzy reasoning model
模糊推理模型
1.
The support vectors which are used for confirming the fuzzy basis function and creating the corresponding fuzzy rules were extracted from the training samples by the learning mechanism of SVM, and the fuzzy reasoning model was build up as a result.
该建模方法应用支持向量机的学习机制从训练样本中提取支持向量,由支持向量确定模糊基函数,产生相应的模糊规则,建立起模糊推理模型。
2.
Based on some universal logical operators,a new definition of fuzzy metric in fuzzy set spaces,as well as a definition of continuity of fuzzy reasoning models is presented.
把泛逻辑学引入模糊系统,基于泛逻辑算子,在模糊空间中定义一种新的模糊距离,引入模糊推理模型连续性的定义,给出最小-蕴涵模糊推理模型为连续模型的充要条件。
3.
Fuzzy Reasoning Model and Mamdani Algorithms Under Type-2 Fuzzy Sets;
在二型模糊集理论的基础上,讨论了二型模糊集下的三种模糊推理模型,研究了模糊推理模型的Mamdani推理算法,证明了Mamdani推理算法具有单调性质。
3)  fuzzy predictive model
模糊预测模型
1.
Two fuzzy predictive models are proposed.
探讨了模糊预测控制机理,提出了两种模糊预测模型,并利用泛布尔简化法对它们进行了处理,得到了模糊预测模型的规范化形式。
4)  fuzzy model prediction
模糊模型预测
5)  fuzzy reasoing of type O
O型模糊推理
6)  distance-type fuzzy reasoning
距离型模糊推理
补充资料:模糊推理
      从不精确的前提集合中得出可能的不精确结论的推理过程,又称近似推理。在人的思维中,推理过程常常是近似的。例如,人们根据条件语句(假言)"若西红柿是红的",则西红柿是熟的"和前提(直言)"西红柿非常红",立即可得出结论"西红柿非常熟"。这种不精确的推理不可能用经典的二值逻辑或多值逻辑来完成。L.A.扎德于1975年首先提出模糊推理的合成规则和把条件语句"若x为A,则y为B"转换为模糊关系的规则。此后J.F.鲍德温和R.R.耶格尔等人又各自采用带有模糊真值的模糊逻辑而提出了不同于扎德的方法。
  
  设峎是论域U上的模糊子集,和哫是论域V上的模糊子集(见模糊集),则模糊条件语句可叙述为:"如峎则否则哫 "=(峎×)+(峎×哫 ),式中+表示模糊关系峎×和峎×哫求并,峎×的隶属函数为?谋硎救∑渥笥蚁钪械淖钚≈怠M评淼暮铣晒嬖蚩尚鹗鑫喝?垾是从U到V 的模糊关系,且峎是U 的一个模糊子集,则由峎 和垾 所推得的模糊子集为哫=峎 ⋅垾,式中⋅表示合成运算。在U和V为有限集的情况下,哫的隶属函数为表示对i取最大值,vj,ui分别为V,U 的元素。模糊推理的合成规则是假言直言推理的近似推广。
  

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参考词条