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1)  T-S fuzzy logic system
T-S模糊逻辑系统
2)  T-S fuzzy system
T-S模糊系统
1.
T-S fuzzy system modeling based on hybrid of SOM and K-means;
基于SOMK算法的T-S模糊系统建模方法
2.
H_∞ Controller design on partial state information feedback of T-S fuzzy system;
T-S模糊系统的部分状态反馈H_∞控制
3.
Application of iterative learning control to terminal control of T-S fuzzy systems;
迭代学习控制在T-S模糊系统终端控制问题中的应用
3)  T-S fuzzy systems
T-S模糊系统
1.
Non-fragile H_∞ control for a class of T-S fuzzy systems;
一类T-S模糊系统的非脆弱H_∞控制
2.
Optimal control for T-S fuzzy systems with time domain hard constraints;
考虑时域硬约束的T-S模糊系统最优控制
3.
Stability analysis and synthesis of T-S fuzzy systems;
T-S模糊系统的稳定性分析与镇定控制器设计
4)  fuzzy logic system
模糊逻辑系统
1.
Adaptive tracking control for a class of nonlinear systems basedon fuzzy logic systems;
一类基于模糊逻辑系统的非线性系统自适应跟踪控制
2.
Structure identification of fuzzy logic system based on clustering and SVD algorithm;
基于聚类和SVD算法的模糊逻辑系统结构辨识
3.
Adaptive observer design for a class of nonlinear uncertain systems based on fuzzy logic systems;
一类基于模糊逻辑系统的非线性不确定系统自适应观测器设计
5)  fuzzy logical system
模糊逻辑系统
1.
A new approach to adaptive fuzzy control was proposed to efficiently eliminate uncertainties in controlled systems,in which fuzzy logical systems(FLS) were utilized to identify unknown functions in the system,and continuous recursive least square(RLS) algorithm was used as an adaptive law to adjust FLS weight parameters.
该方法采用模糊逻辑系统(FLS)来辨识系统的未知函数,并采用连续形式的递推最小二乘算法作为自适应律调节FLS权参数。
2.
The FHCMAC can be regarded as a fuzzy logical system implemented by a basis neural network.
可以将 FHCMAC看作用基函数网络实现的模糊逻辑系统 ,兼有 HCMAC神经网络和模糊逻辑两者的优点 ,既可以较容易表达定性或模糊的经验知识 ,又具有很好的学习性能 。
3.
This paper discusses the Gauss fuzzy logical system and its BP algorithm on the basis of traditional fuzzy logical control and neural network theory.
在模糊逻辑控制和神经网络理论的基础上给出了高斯型模糊逻辑系统及其 BP算法 ,并给出了 BP算法的一种初始参数的选择方法和反向调整参数的公式 ;还构造了基于高斯型模糊逻辑系统的辨识器并在 Matlab5。
6)  TSK fuzzy systems
TSK模糊逻辑系统
补充资料:模糊逻辑
模糊逻辑
fuzzy logic

   逻辑公式的真值是模糊值的各种逻辑的总称。在模糊逻辑中除逻辑真值具有模糊性外,相应地在其中定义的各种逻辑运算和推理规则也具有模糊性。模糊逻辑自提出以后,特别是在人工智能和控制等领域得到较好的应用之后,已经引起研究人员的浓厚兴趣。进入20世纪90年代,模糊逻辑无论在理论上还是在应用方面都得到了较快地发展。
    模糊逻辑真值  模糊逻辑公式所具有的一种值,用以描述逻辑公式真的程度(或称真度)。它可在各种不同的真值范围中取值。在最简单的狭义模糊逻辑中,模糊逻辑公式的真度用[0,1]间的实数描述。0表示假,1表示真,大于0小于1的实数表示假与真之间的某种真度。 值越大,真度越高。在模糊语言值逻辑中 , 模糊逻辑公式的真度用诸如 “极真 、很真、较真、不太真……”中的语言值描述。自然语言的本来语义刻画了这些语言值所表示的真度。此外,模糊逻辑还可取其他集合中的元素为真值,例如可取[0 ,1]中的模糊区间数和模糊中心数等为真值。
    模糊逻辑运算  在模糊逻辑中可施行于其逻辑公式之上的各种运算。不同的模糊逻辑定义有不同的运算。例如在狭义模糊逻辑中,一般包括:①模糊逻辑与(或称模糊逻辑乘)∧。两个模糊逻辑公式A和B作模糊逻辑与的结果表示为A∧B,其真值可定义为两个模糊逻辑公式真值的极小者或乘积等 。②模糊逻辑或(或称模糊逻辑加)∨。A和B作模糊逻辑或的结果表示为A∨B,其真值可定义为A和B的真值的极大者或概率和(概率和由两真值之和减去两真值之积求得) 。③ 模糊逻辑非~。A的模糊逻辑非表示为~A,其真值可定义为1减去A的真值。此外,还可定义模糊蕴含和模糊等价等运算。
    模糊逻辑公式  最通常的模糊逻辑系统是模糊命题演算和模糊谓词演算。其中的逻辑公式分别是模糊命题公式和模糊谓词公式。
    ①模糊命题。指一个只能模糊地判别真假的陈述句。例如陈述“张三身高超过一米八”是一个一般的命题。它可以被严格地判断真假。但是如果把上述陈述改成“张三身材很高”,对它就不能说严格的真或假了。这就是一个模糊命题。它的真值只能用一个模糊数或语言值等来陈述。模糊命题是模糊命题演算中的原子逻辑公式。
   ②模糊谓词。指带变量的模糊命题,或称模糊命题函数。当其中的变量被确定为常量时,它就变成模糊命题,从而具有一个模糊的真值。例如,陈述“X身材很高”,当取X为张三时,就变成“张三身材很高”,其真值不能简单地用真或假来回答,因其真的程度介于真与假之间,故其真值只能用某种模糊值来表示。模糊谓词是模糊谓词演算中的原子逻辑公式。
    多值逻辑和狭义模糊逻辑  具有两种以上真值的谓词逻辑的总称。一般指具有有限种真值的逻辑,它是模糊逻辑的前身。由于其中所有合式逻辑公式只有有限种真值,其中的各种逻辑运算(包括或、与、非、蕴含、等价等)都可用真值表来定义。研究得最彻底的多值逻辑是三值逻辑,其中除了“真”(T)与“假”(F)两种真值之外,还有第三种真值。根据赋予第三真值的含义的不同又可得到各种不同的三值逻辑。当多值逻辑的真值可取值于区间 [0,1] 中的任意实数时 ,一般就把它称为狭义模糊逻辑。广义的模糊逻辑的概念是由美籍伊朗数学家、模糊数学的创始人L.A.扎德提出的,称为扎德模糊逻辑。
    模糊推理  基于各种模糊逻辑的推理。根据前提的置信度如何转变为结论置信度,模糊推理被分为主观地完全置信推理和主观地不完全置信推理两大类。前者统称为模糊演绎推理,其中结论的置信度等于前提的置信度。后者统称为模糊归纳推理,其中结论的置信度小于前提的置信度。各种模糊逻辑中定义的“三段论”其实就是从一个蕴含式及其前提的真值计算其结论的真值的规则。由于各种模糊逻辑中定义的这种计算规则的不同就相应地产生了不同的模糊推理方法。从一个公理的集合出发,经过有限步模糊推理所能推出的全部模糊结论的集合称为由公理集推出的模糊定理集。为了证明一个模糊定理,既可采用从公理出发,逐步推出欲证定理的向前推理方法,称为前向模糊推理;也可采用从欲证定理出发,逐步归结为公理集的反向验证的方法,称为反向模糊推理。在反向模糊推理中,如果最终归结为需要验证的合式公式都是公理,则该模糊定理得证。与精确推理时不同,每个得证的模糊定理都有一个模糊真度,而不是完全真。在模糊推理中往往要约定(或由用户指定)两个阈限,即真阈限和假阈限 。 当结论的真度大于真阈限时,就认为该结论为真;当结论的真度小于假阈限时,就认为该结论为假,即推不出该结论。
   由于一种模糊推理可认为是根据模糊规则的置信度和前提的真度以某种方式推断结论的真度的过程。因此,广义而言,诸如根据结合律、分配律和等值替换等来解一个代数方程的过程也是一种推理。因为它仅涉及数量关系,故称定量代数推理或简称代数计算。“定性代数推理”处理一些不能精确地用数量表示的所谓“定性对象”和 “定性关系”(即互相间只能作定性描述的关系)等。 例如对国民经济发展的预测,有时虽不能精确地说出一个精确的数字,但可作出经济将“上升”、“下滑”、“缓慢发展”和“飞跃”等推断。这些都是一些模糊的定性描述词。定性代数就是对这种定性概念建立起来的一个符号代数系统,由于其中对各种定性对象定义了各种代数运算,从而把其中的推理化成了一串定性代数计算。由于表示定性概念或知识等可采用模糊逻辑的办法,因此定性代数也可列入模糊逻辑范畴。
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参考词条