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模糊推理的全蕴涵三I算法的研究现状及进展

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【摘 要】随着模糊集的产生与发展,模糊推理已经成为计算智能领域的重要组成部分。为了深入理解模糊推理的全蕴涵三I算法,对其研究现状及进展进行综述,旨在为模糊推理算法的研究提供引导作用。

【关键词】模糊推理;三I算法;研究现状;进展

推理是人类智能的主要特征之一,是实现人工智能的一种重要技术。随着模糊集的产生与发展,模糊推理技术已经广泛应用于智能系统的许多领域,如模糊控制系统、模糊专家系统、模糊神经网络系统以及模糊决策支持系统等等。

1973年,Zadeh首先给出模糊推理理论中最基本的规则即模糊分离规则, 随后Mamdani等人又将其算法化,形成如今广泛使用的CRI(Compositional Rule of Inference)方法。CRI方法侧重于直接应用,算法简便易行,成为工业生产领域使用最为广泛的模糊推理方法。然而,模糊推理远较经典逻辑学中的二值推理复杂得多。李洪兴[1]指出基于CRI方法的模糊系统本质上是一种插值器,因此在研究模糊系统的函数逼近问题时,不可避免地出现“规则爆炸”的现象。王国俊[2]指出CRI方法采用了复合运算,带有一定的随意性,偏离了语义蕴涵的框架。

为了解决CRI方法的不足,王国俊[2]从逻辑语义蕴涵的角度提出了模糊推理的全蕴涵三I算法(简称“三I算法”)。自三I算法提出以来,许多学者针对三I算法进行了广泛的研究,总的来说主要从这样几个方面:(1)采用不同蕴涵算子的三I算法;(2)三I算法的相关理论;(3)三I算法的改进算法。本文将从这三个方面对三I算法的研究情况加以总结,分析三I算法的研究现状及进展,旨在为模糊推理的研究提供引导作用。

1 采用不同蕴涵算子的三I算法

三I算法最初提出时,采用的是R0蕴涵算子,然而三I原则中给出的是一般的蕴涵算子,自然而然,很多学者考虑采用不同蕴涵算子时的三I算法。

1.1 基于不同蕴涵算子的三I算法

王作真等[3]研究了基于蕴含算子LP的模糊推理的三I支持算法,给出了相应的三I算法计算公式。张霄力等[4]研究了基于蕴含算子RL的模糊推理反向三I方法的约束度理论,得到了一般化的α-反向三I模糊计算公式与α-反向三I模糊计算公式。岳宗超等[5]基于H(P,λ)蕴涵算子给出了三I支持算法公式、α-三I支持算法公式以及α-三I约束算法公式。

1.2 基于蕴涵算子族的三I算法

王大全等[6]提出了基于蕴涵算子族L-λ-G的三I约束算法以及α-三I约束算法。谷焕春等[7]提出了基于蕴涵算子族L-λ-0-λ-G的模糊推理的思想,给出了模糊推理的三I约束算法。罗敏霞等[8]给出了基于Schweizei-Sklar三角范数族诱导的剩余蕴涵族的反向三I算法和 α-反向三I算法。王庆平等[9]基于连续三角模族T(P-Ⅱ)及其伴随蕴涵算子族R(P-Ⅱ)的逻辑系统,给出了三I算法与α-三I算法。罗庆君等[10]给出了当蕴涵算子为蕴涵格中的蕴涵算子(称为“IL型蕴涵”)时的三I算法和α-三I算法的表达式。

2 三I算法的相关理论

三I算法的相关理论的研究主要包括约束度理论、支持度理论、还原性、连续性、逼近性、响应能力等等。

2.1 约束度理论

宋士吉等[11]提出了三I算法的约束度理论,得到了一般的α-三I算法的计算公式。张兴芳等[12]研究基于蕴含算子θP的模糊推理的三I算法与反向三I算法的约束度理论,得到α-三I算法计算公式与α-反向三I算法的计算公式。孙长银等[13]研究了基于蕴涵算子RL的模糊推理的三I方法的约束度理论,得到了一般化的α-三I计算公式。张霄力等[14]研究了基于蕴涵算子RL的模糊推理反向三I方法的约束度理论。

2.2 支持度理论

宋颖等[15]研究了基于蕴含算子θP模糊推理的三I算法与反向三I算法的支持度理论,得到了α-三I算法的计算公式与α-反向三I算法的计算公式。张森等[16]研究了基于正则蕴涵算子L-λ-R0模糊推理的三I算法的支持度理论,给出了α-三I算法的计算公式。王绍海[17]讨论了基于正则蕴涵算子的三I方法的支持度理论。

2.3 还原性、连续性及响应能力

裴道武[18]研究了全蕴涵三I算法的计算公式及其还原性问题。李骏等[19]对模糊推理三I算法具备还原性的条件进行了研究。罗清君等[20]基于模糊推理的全蕴涵三I算法,给出了三I算法的表达式。

曾水玲等[21]对全蕴涵反向三I算法是否满足连续性问题进行了首次研究。潘海玉等[22]系统地研究了三I支持度算法和反向三I支持度算法的连续性问题。徐蔚鸿等[23]对全蕴涵三I算法是否满足连续性和逼近性问题进行了细致的研究。

李龙等[24]讨论了基于三I算法构成的模糊系统的响应能力,给出泛三I算法公式和单输入单输出模糊控制器。胡凯等[25]以RM,RZ,R0三个蕴涵算子为基础构造单输入单输出模糊控制器,并分析其响应能力。

3 三I算法的改进算法

针对三I原则及α-反向三I原则中取最小或最大模糊集缺乏理论依据的问题,郭方芳等[26]、侯建等[27]先后提出基于极大模糊熵的三I算法及反向三I算法;王国俊等[28]在模糊推理中提出“过半可信”原则,并在此基础上构造了一种新型的三I算法。韩莹等[29]在以D2上的三角模及其伴随为基础,给出了扰动值模糊推理的三I算法。彭家寅[30]讨论FMP问题的模糊熵三I算法解的存在条件,给出了模糊熵三I算法的一般计算公式。

【参考文献】

[1]李洪兴.模糊控制的插值机理[J].中国科学(E辑),1998,28(3):259-267.

[2]王国俊.模糊推理的全蕴涵三I算法[J].中国科学,1999,29(1):43-54.

[3]王作真,张兴芳,张存甲.模糊推理反向三I算法[J].计算机工程与应用,2008,44(23):65-67.

[4]张霄力,宋士吉,范玉顺.模糊推理三I约束度分析[J].系统科学与数学,2004,24(3):318-323.

[5]岳宗超,张兴芳.基于含参量蕴涵算子的多种三I算法[J].井冈山大学学报,2011,32(6):1-6.

[6]王大全,张兴芳,王庆平.模糊推理三I约束算法[J].模糊系统与数学,2008, 22(6):1-6.

[7]谷焕春,张兴芳.模糊推理三I约束算法[J].计算机工程与应用,2008,44(12):38-40.

[8]罗敏霞,桑睨,何华灿.基于Schweizei-Sklar三角范数族诱导的剩余蕴涵族的反向三I算法[J].智能系统学报,2012,7(6):1-8.

[9]王庆平,张兴芳,李绍勇.模糊推理反向三I算法[J].模糊系统与数学,2009, 23(5):7-15.

[10]罗庆君,王国俊.IL型三I算法及其还原性[J].自然科学,2006,34(3):10-15.

[11]宋士吉,冯纯伯,吴从忻.模糊推理的全蕴涵三I算法的约束度理论[J].自然科学进展,2000,10(10):1-6.

[12]张兴芳,宋颖,周相泉.模糊推理三I算法与反向三I算法[J].模糊系统与数学,2009,23(4):1-6.

[13]孙长银,宋士吉,费树岷,冯纯伯.模糊推理三I支持度分析[J].应用数学,2001,14(1):126-130.

[14]张霄力,范玉顺,宋士吉.模糊推理反向三I的约束度分析[J].系统科学与数学,2004,24(3):318-323.

[15]宋颖,张兴芳.θp型三I算法与反向三I算法支持度分析[J].模糊系统与数学,2008,22(2):41-46.

[16]张森,张兴芳.一类蕴涵算子下的支持度及三I算法[J].计算机工程与应用,2011,47(1):43-46.

[17]王绍海.基于正则蕴涵算子的支持度分析[J].河南科学,2011,11(21):1671-1815.

[18]裴道武.模糊推理全蕴涵算法及其还原性[J].数学研究与评论,2004,24(2):359-369.

[19]李骏,邓富喜.模糊推理三I算法的还原性[J].模糊系统与数学,2011,25(5):7-15.

[20]罗清君,王国俊.三I算法及其还原性[J].模糊系统与数学,2006,34(3):1-5.

[21]曾水玲,杨靖宇,徐蔚鸿.反向三I算法的连续性和误差传播[J].控制理论与应用,2011,28(2):273-279.

[22]潘海玉,裴道武,王阿敏.模糊推理三I算法的连续性[J].计算机科学,2008,35(12):157-162.

[23]徐蔚鸿,谢中科,杨靖宇,叶有培.两类模糊推理三I算法的连续性[J].控制理论与应用,2004,15(10):1486-1495.

[24]李龙,裴道武.基于泛三I算法的模糊系统响应能力分析[J].浙江理工大学学报,2006,43(7):1180-1185.

[25]胡凯,汪德刚,王加银.基于不同蕴涵算子的三I算法构造的模糊控制器及其响应能力[J].自然科学,2009,45(4):345-351.

[26]郭方芳,陈图云,夏尊铨.基于极大模糊熵原理的模糊推理三I算法[J].模糊系统与数学,2003,17(4):429-434.

[27]侯建,彭家寅,张宇卓,张诚一.基于极大模糊熵原理的模糊推理反向三I算法[J].计算机研究与发展,2001,32(1):51-53.

[28]王国俊,宋庆燕.一种新型的三I算法及其逻辑基础[J].自然科学进展,2003,13(6):575-581.

[29]韩莹,陈森发,陈胜.扰动值模糊推理的三I算法[J].模糊系统与数学,2007,21(5):15-21.

[30]彭家寅.模糊推理的模糊熵三I算法及其还原性[J].四川师范大学学报,2006,29(4):415-420.