模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2008, Vol. 21 Issue (2): 129-135    DOI:
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基于POFI方法的模糊系统及其响应性能*
彭家寅
内江师范学院 数学系 四川省高等学校数值仿真重点实验室 内江 641112
Fuzzy Systems Based on POFI Method and Their Response Ability
PENG JiaYin
Key Laboratory of Numerical Simulation of Sichuan Province, Department of Mathematics, Neijiang Normal University, Neijiang, 64112

全文: PDF (306 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 用逐点模糊优化推理方法(POFI),详细讨论基于6个常见蕴涵算子的模糊系统及其响应函数. 首先分别给出基于POFI方法的这些蕴涵算子的FMP算法中寻求推理后件(或前件)的计算表达式.然后指出基于POFI方法的这6个蕴涵算子模糊控制算法均非插值方法,其模糊控制器均只具有阶跃输出功能,而无函数逼近的泛性.
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彭家寅
关键词 模糊控制逐点模糊优化推理方法(POFI)模糊蕴涵算子响应函数泛逼近性    
Abstract:Using the pointwise optimization fuzzy inference method (POFI), fuzzy systems and their response functions are studied based on 6 commonly used fuzzy implication operators. How to implement FMP algorithm and FMT algorithm with these fuzzy implication operators is presented on the basis of POFI method respectively. Then, it is pointed out that fuzzy systems based on POFI method with 6 fuzzy implication operators have no interpolation property, and their fuzzy controllers only have step output property. Furthermore, they are not universal approximators.
Key wordsFuzzy Control    Pointwise Optimization Fuzzy Inference Method (POFI)    Fuzzy Implication Operator    Response Function    Universal Approximation   
收稿日期: 2007-03-19     
ZTFLH: TP13  
基金资助:四川省科技厅重点资助项目(No.2006J13035)
作者简介: 彭家寅,男,1962年生,教授,主要研究方向为模糊数学与人工智能.E-mail:pengjiayin@njtc.edu.cn.
引用本文:   
彭家寅. 基于POFI方法的模糊系统及其响应性能*[J]. 模式识别与人工智能, 2008, 21(2): 129-135. PENG JiaYin. Fuzzy Systems Based on POFI Method and Their Response Ability. , 2008, 21(2): 129-135.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2008/V21/I2/129
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