11.2模糊系统简介 模糊推理过程大致如下： ◆比较输入变量和隶属函数从而获得每个语言标识的 隶属值模糊化。 ◆对初始部分的隶属函数作并运算（通常是乘或最小 化)，得到每个规则的激活权。 依赖于激活权产生每一个规则的有效结果（模糊或 清晰)。 叠加所有有效的结果产生一个明确的输出 去模 糊化
模糊推理过程大致如下： ◆ 比较输入变量和隶属函数从而获得每个语言标识的 隶属值——模糊化。 ◆ 对初始部分的隶属函数作并运算（通常是乘或最小 化），得到每个规则的激活权。 ◆ 依赖于激活权产生每一个规则的有效结果（模糊或 清晰）。 ◆ 叠加所有有效的结果产生一个明确的输出——去模 糊化。 11.2 模糊系统简介
11.2模糊系统简介 下面是实际中常用的三种推理类型： ①类型I(Tsukamoto模糊类型) 系统输出y是每个规则输出的加权平均： (11.5） i=1 其中，u表示总的规则数，w由T范数算子得到：如交集： w,min4g… (11.6）
11.2 模糊系统简介 下面是实际中常用的三种推理类型： ①类型Ⅰ（Tsukamoto模糊类型） 系统输出y是每个规则输出的加权平均： 1 1 u i i i u i i y w y w = = = （11.5） 其中，u表示总的规则数， wi 由T范数算子得到：如交集： 1 2 min( , , ) i i i r i F F F w u u u = （11.6）