基于模糊推理的智能控制 1)模糊集合与模糊推理 2)模糊推理系统 3)模糊建模与辨识 4)模糊控制系统 5)模糊控制系统的稳定性
基于模糊推理的智能控制 1）模糊集合与模糊推理 2）模糊推理系统 3）模糊建模与辨识 4）模糊控制系统 5）模糊控制系统的稳定性
0.模糊概念 天气冷热 雨的大小 风的强弱 人的胖瘦 年龄大小 个子高低
0. 模糊概念 天气冷热 雨的大小 风的强弱 人的胖瘦 年龄大小 个子高低
1)模糊集合和模糊推理 常用术语 ①模糊集合和隶属函数 精确集合(非此即彼):A={X|X>6 精确集合的隶属函数: 「1如果X∈A 0如果XgA 模糊集合: 如果Ⅹ是对象x的集合,则Ⅹ的模糊集合A A={(x,pA(x)x∈X} μ4(x)称为模糊集合A的隶属函数(简写为M/F)
常用术语 1）模糊集合和模糊推理 ① 模糊集合和隶属函数 精确集合（非此即彼）： A={X|X>6} 精确集合的隶属函数： 0 A 1 A X X A 如果 如果 模糊集合： 如果X 是对象x的集合，则 X 的模糊集合 A ： A {(x, (x))| x X} A (x) A MF) A 称为模糊集合 的隶属函数（简写为
ⅹ称为论域或域 隶属函数的性质: a)定义为有序对; b)隶属函数在0和1之间; c)其值的确定具有主观性和个人的偏好 论域的二种形式: 1)离散形式(有序或无序) 举例:X={上海北京天津西安}为城市的集合。 模糊集合C=“对城市的爱好”可以表示为: C={(上海,0.8)(北京,0.9(天津0.7)西安06) 又:Ⅹ={0123456}为一个家庭可拥有自行车数目的集 模糊集合C=“合适的可拥有的自行车数目” C={0,0.1)(1,0.3),(2,0.7),(3,1.0),(4,0.7),(5,0.3),(6,0.1)}
论域的二种形式： 1）离散形式（有序或无序）： 举例：X={上海 北京 天津 西安}为城市的集合。 模糊集合 C = “对城市的爱好”可以表示为： C = {(上海,0.8),(北京,0.9), (天津,0.7),(西安,0.6)} 隶属函数的性质： a) 定义为有序对； b) 隶属函数在0和1之间； c) 其值的确定具有主观性和个人的偏好。 X 称为论域或域 又：X = {0 1 2 3 4 5 6}为一个家庭可拥有自行车数目的集合 模糊集合 C = “合适的可拥有的自行车数目” C = {(0,0.1),(1,0.3),(2,0.7),(3,1.0),(4,0.7),(5,0.3),(6,0.1)}
精确集合 X<6 X>6 H4=0=1 13 X=6 模糊集合 44(x)=[01 13
X 6 X 6 X 6 1 A 0 A 1 13 (x) [01] A 精确集合 模糊集合 (x) 1 A 1 13 6