模糊操纵理论的心得与体会

1、模糊操纵理论的心得与体会模糊理论(Fuzzy Logic)是在美国加州大学伯克利分校电气工程系的教授 于1965年创建的模糊集合理论的教学基础上进展起来的，要紧包括模糊集合 理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊操纵等方面的内容.美国加州大学的教授在 1965年发表了闻名的论文，文中第一次提出表达事物模糊性的重要概念:隶属 函数，从而冲破了 19世纪末笛卡尔的经典集合理论，奠定模糊理论的基础. 1966年，发表模糊逻辑的研究报告,1974年，发表模糊推理的研究报告，从此，模 糊理论成了一个热点的课题。1974年，的第一次用模糊逻辑和模糊推理实现了世界上第一个实验性的蒸汽 机操纵，并取得了比传统的算法更好的成效,从而宣告模糊操纵的诞生。198() 年的和Ostcrgard在水泥窑炉采纳模糊操纵并取得了成功，这是第一个商业化 的有实际意义的模糊操纵器。事实上，模糊理论应用最有效，最普遍的领域确实是模糊操纵，模糊操纵 在各类领域出人意料的解决了传统操纵理论无法解决的或难以解决的问题， 并取得了一些令人信服的成效。一模糊操纵的大体思想及应用方向把人类专家对特定的被控对象或进程的操纵策略总结成一系列以“

2、】F（条 件）THEN（作用）”形式表示的操纵规那么,通过模糊推理取得操纵作用集作用 于被控对象或进程.操纵作用集为一组条件语句,状态语句和操纵作用均为一 组被量化了的模糊语言集，如“正大“，“负大“，“正小”,“负小“，零等。模糊操纵的几个研究方向： 模糊操纵的稳固性研究 模糊模型及辩识 模糊最优操纵 模糊自组织操纵 模糊自适应操纵 多模态模糊操纵模糊理论进展至今已接近三十余年，应用的范围超级普遍，从工程科技 到社会人文科学都能够发觉模糊理论研究的踪迹与功效。咱们别离由工程科 技与社会人文科学的角度，了解模糊理论应用的范围。（一）、工程科技方面一、型样识别：文字识别、指纹识别、手写辨识、影像辨识二、操纵工程：机械人操纵、汽车操纵、家电操纵、工业仪表操纵3、信号及资讯处置：影像处置、语音处置、资料整理、4、人工智能及专家系统：故障诊断、自动翻译五、环保：废水处置、净水处置厂工程、空气污染查验、空气品质监控 六、其他：建筑结构分析、化工制程操纵（二）、教育、社会及人文科学方面一、教育：教学功效评量、心理考试、性向考试、运算机辅助教学二、心理学：心理分析、性向考试3、决策决定：决策支援、决

3、策分析、多目标评判、风险分析二 模糊操纵规那么的来源模糊操纵规那么的取得方式：(1 )专家的体会和知识前面曾经提到模糊操纵也称为操纵上的，专家的体会和知识是设计上有 的线索。人类日常生活常中判定情形时，利用语言定性分析多于数值定量分 析；而模糊操纵规那么提供了一个自然的架构来描述人类的行为及决策分 析，而且专家的知识通常可用的型式来表示。藉由询问体会丰硕的专家，在取得系统的知识后，将知识改成if.then 的型式，那么如此即可组成模糊操纵规那么。为了取得最正确的系统性能， 常需多次利用试误法，以修正模糊操纵规那么。(2)操作员的操作模式此刻流行的专家系统，其方式只考虑知识的取得，专家巧妙地操作复杂 的，但要将专家的窍门加以逻辑化并非容易；因此，在操纵上也要考虑技术 的取得。在许多工业系统无法以一样的操纵理论做正确的操纵，可是熟练的 操员在没有数学模式下，也能够成功地操纵这些系统；因此，记录操作员的 操作模式，并将其整理为i.thcn的型式，可组成一组操纵规那么。(3)学习为了改善模糊操纵器的性能，必需让它有自我学习或自我组织的能力， 得模糊操纵器能依设定的目标，增加或修改模糊操纵规那么

4、。所谓模糊概念是指那个概念的外延具有不确信性，或说它的外延是不清 楚的，是模糊的。例如“青年”那个概念，它的内涵咱们是清楚的，可是它 的外延，即什么样的年龄时期内的人是青年，恐怕就很难说情楚，因为在“年 轻”和“不年轻”之间没有一个确信的边界，这确实是一个模糊概念。需要注意的几点：第一，人们在熟悉模糊性时，是许诺有主观性的，也 确实是说每一个人对模糊事物的界限不完全一样，承认必然的主观性是熟悉 模糊性的一个特点。例如，咱们让100个人说出“年轻人”的年龄范围，那 么咱们将取得100个不同的答案。尽管如此，当咱们用模糊统计的方式进行 分析时，年轻人的年龄界限散布又具有必然的规律性；第二，模糊性是精准性的对立面，但不能消极地明白得模糊性代表的是 掉队的生产力，恰恰相反，咱们在处置客观事物时，常常借助于模糊性。例 如，在一个有许多人的房间里，找一名“年老的高个亍男人”，这是不难办 到的。那个地址所说的“年老”、“高个子”都是模糊概念，但是咱们只要 将这些模糊概念通过头脑的分析判定，专门快就能够够在人群中找到这人。 若是咱们要求用运算机查询，那么就要把所有人的年龄，身高的具体数据输 入运算机，

5、然后咱们才能够从人群中找如此的人。最后，人们对模糊性的熟悉往往同随机性混淆起来，其实它们之间有着 全然的区别。随机性是其本身具有明确的含义，只是由于发生的条件不充分， 而使得在条件与事件之间不能显现确信的因果关系，从而事件的显现与否表 现出一种不确信性。而事物的模糊性是指咱们要处置的事物的概念本身确实 是模糊的，即一个对象是不是符合那个概念难以确信，也确实是由于概念外 延模糊而带来的不确信性。三模糊操纵基础模糊操纵的大体思想是利用运算机来实现人的操纵体会，而这些体会多 是用语言表达的具有相当模糊性的操纵规那么。模糊操纵器(Fuzzy Contrckr, 即FC)取得庞大成功的要紧缘故在于它具有如下一些突出特点：模糊操纵是一种基于规那么的操纵。它直接采纳语言型操纵规那么，起 点是现场操作人员的操纵体会或相关专家的知识，在设计中不需要成立被控 对象的精准，因此使得操纵机理和策略易于同意与明白得，设计简单，便于 应用。由工业进程的定性熟悉动身，比较容易成立语言操纵规那么，因此模 糊操纵对那些数学模型难以获取、动态特性不易把握或转变超级显著的对象 超级适用。基于模型的操纵算法及系统设计方式，由

6、于起点和性能指标的不 同，容易致使较大不同；但一个系统的语言操纵规那么却具有相对的独立性, 利用这些操纵规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使操纵成效优于常 规操纵器。模糊操纵算法是基于启发性的知识及语言决策规那么设计的，这 有利于模拟人工操纵的进程和方式，增强操纵系统的适应能力，使之具有必 然的智能水平。模糊操纵系统的鲁棒性强，干扰和参数转变对操纵成效的阻 碍被大大减弱，尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的操纵。四模糊操纵的特点简化系统设计的复杂性，专门适用于非线性、时变、模型不完全的系统 上。利用操纵法那么来描述系统变量间的关系。不用数值而用语言式的模糊 变量来描述系统，模糊操纵器没必要对被操纵对象成立完整的数学模式。模 糊操纵器是一语言操纵器，使得操作人员易于利用自然语言自然语言进行人 机对话。模糊操纵器是一种容易操纵、把握的较理想的非线性操纵器，具有 较佳的适应性及强健性(Robustness)、较佳的容错性(Fault Tolerance)。 “模 糊”是人类感知万物，获取知识，思维推理，决策实施的重要特点。“模糊”比 “清楚”所拥有的信息容量更大，内涵更丰硕，更符合客观世

7、界。在日常生活中，人们的思维中有许多模糊的概念，如大、小、冷、热等，都 没有明确的内涵和外延，只能用模糊集合来描述。人们经常使用的体会规那么 都是用模糊条件语句表达，例如，当咱们拧开水阀往水桶里注水时，有如此的体 会:桶里没水或水较少时,应开大水阀;桶里水较多时，应将水阀关小些;当水桶 里水快满时，那么应把阀门关得很小;而水桶里水满时应迅速关掉水阀。其 中，“较少”、“较多”、“小一些”、“很小”等，这些表示水位和操纵阀 门动作的概念都具有模糊性。即有体会的操作人员的操纵规那么具有相当的 模糊性。模糊操纵确实是利用人的，依照人的操作规那么进行操纵，实现人的 操纵体会。模糊操纵理论是由美国闻名的学者教授于1965年第一提出，它以模糊数 学为基础，用语言规那么表示方式和先进的运算机技术油进行决策的一种高 级操纵策略。1974年，教授研制成功第一个模糊操纵器，充分展现了模糊技术 的应用前景。五模糊操纵理论研究的现状尽管模糊操纵理论已经取得了可观的进展，但与常规操纵理论相较仍不 成熟。模糊操纵系统的分析和设计尚未成立起有效的方式，在很多场合下仍然 需要依托体会和试凑。最近几年来，许多人一直尝试

8、将常规操纵理论的概念和 方式扩展至模糊操纵系统，而模糊操纵与相结合的方式已成为研究的热点，二 者的结合有效地推动了自学习模糊操纵的进展。模糊操纵易于取得由语言表达的专家知识，能有效地操纵那些难以成立 精准模型而凭体会可操纵的系统，而那么由于其仿生特性更能有效利用系统 本身的信息，并能映射任意函数关系,具有并行处置和自学习能力，容错能力也 很强。在集成大系统中,神经网络可用于处置低层感知数据，模糊逻辑可用于 描述高层的逻辑框架。模糊逻辑与神经网络的结合有两种情形:一是将模糊技 术用于神经网络形成模糊神经网络，一是用神经网络实现模糊操纵。这两方面 均见于大量的研究文献。利用模糊复合操纵理论的分档操纵，将PI或P1D操纵策略引入Fuzzy操 纵器，组成FuzzPI或Fuzzy-PID复合操纵;适应高阶系统模糊操纵需要的三维 模糊操纵器;将精准操纵和模糊操纵结合起来的精准一模糊混合操纵;将预测 操纵与模糊操纵相结合，利用预测模型对操纵结果进行预报,并依照目标误差 和操作者的体会应用模糊决策方式在线修正操纵策略的模糊预测操纵等。模糊操纵的进展进程中,提出了多种自组织、自学习、自适应模糊操纵器。

9、它们依照被控进程的特性和系统参数的转变，自动生成或调整模糊操纵器的 规那么和参数，达到操纵目的。这种模糊操纵器在实现人的操纵策略基础上， 又进一步将人的学习和适应能力引入操纵器，使模糊操纵具有更高的智能性。 自校正模糊操纵器、参数自调整模糊操纵等操纵方式也都较大地增强了对环 境转变的适应能力。模糊操纵与其他智能操纵方式的结合组成的模糊操纵，如专家模糊操纵 能够表达和利用操纵复杂进程和对象所需的启发式知识，重视知识的多层次 和分类的需要，弥补了模糊操纵器结构过于简单、规那么比较单一的缺点，给 予了模糊操纵更高的智能。二者的结合还能够拥有进程操纵复杂的知识，并能够在更为复杂的情形下对这些知识加以有效利用。基于神经网络的模糊操纵 能够实现局部或全数的模糊逻辑操纵功能。模糊操纵器正向着自适应、自组织、自学习方向进展,使得模糊操纵参数、 规那么在操纵进程中自动地调整、修改和完善，从而不断完善系统的操纵性能, 达到更好的操纵成效，而与、神经网络等其他智能操纵技术相融合成为其进展 趋势。六模糊操纵的缺点1 .模糊操纵的设计尚缺乏系统性，这对复杂系统的操纵是难以奏效的。 因此如何成立一套系统的模糊操纵理论，以解决模糊操纵的机理、稳固性分 析、系统化设计方式等一系列问题；2 .如何取得模糊规那么及隶属函数即系统的设计方法，这在目前完全凭 体会进行；3 .信息简单的模糊处置将致使系统的操纵精度降低和动态品质变差。假 设要提高精度那么必然增加量化级数，从而致使规那么搜索范围扩大，降低 决策速度，乃至不能实时操纵；4 .如何保证模糊操纵系统的稳固性即如何解决模糊操纵中关于稳固性和 鲁棒性问题。5 6

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