模糊逻辑方法.ppt

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1、6模糊逻辑方法6.1引言6.2模糊理论简介6.3基于模糊逻辑数据融合的一般过程6.4模糊融合应用16.1引言—模糊概念的引出数据融合系统是一个庞大的信息处理系统，它汇集了各种信息，以取得对观察对象更加精确的估计和更加确定的推理。其中的各类信息除具有较强的实时性、多源性和分布性外，另一个显著的特性就是不确定性或称为模糊性。在很多问题中，如人的经验和知识的表述，人的思维和控制作用具有不同于随机性的不确定性，即模糊性。为了寻找一种处理模糊信息的工具，一种描述和加工模糊信息的数学方法－模糊数学应运而生。2引入模糊概念的作用1965年，控制论专家L.A.Zadeh提出

2、了模糊子集概念，给出了其定量表示法，用来描述模糊性的现象和事物。它量化一个概念或属性内在不精确性的程度。而概率论是量化一个精确的概念或属性不知道的程度。随着模糊逻辑和可能性理论的提出和深入研究，它们在不确定性推理和多传感器信息融合中显示出越来越强大的优势。36.2模糊理论简介—模糊理论利用“隶属函数”(MembershipFunction)值来描述一个概念的特质，亦即使用0与1之间的数值来表示一个元素属于某一概念的程度，这个值称为该元素对集合的隶属度(Membershipgrade)。当隶属度为1或0时便如同传统的数学中的“对”与“错”，当介于两者之问便属于

3、对与错之间的灰色地带。4传统集合、模糊集合传统集合是以二值逻辑(BinaryLogic)为基础的方式来描述事物，元素x和集合A的关系只能是A或A，是一种『非此即彼』的概念。以特征函数表示为：模糊集合则是指在界限或边界不分明且具有特定事物的集合，以建立隶属函数(MembershipFunction)来表示模糊集合，也就是一种“亦此亦彼”的概念。5隶属函数假设论域U={x1,x2,…,xn}，论域U的模糊集合用表示。为模糊集合的隶属函数(MembershipFunction)。表示模糊集合中xi的隶属程度(DegreeofMembership)。6模糊集合表

4、示法论域U为有限集合：论域U为无限集合或有限连续：一般的表示方法：7模糊集合运算并集交集补集8典型的隶属函数(三角形)9典型的隶属函数(梯形)10典型的隶属函数(钟形)11典型的隶属函数(不规则)12模糊理论系统化模型模糊集合或模糊数运算模糊关系模糊推论模糊集合(FuzzySets)模糊化模糊理论数据处理解模糊化输入处理输出明确数值模糊数值或语义值13解模糊化—重心法重心解模糊化方法(CenterofGravityDefuzzification)是最常用，也是较为合理的方法，它是在求推论结果阴影面积的重心。连续型：离散型：14解模糊化—重心法实例若有一离散型

5、模数Ａ如下所示：Ａ={０/10,0.33/20,0.67/30,1/40,1/50,0.75/60,0.25/80,0/90}试求该模糊数之解模糊化后重心值y*。156.3基于模糊逻辑数据融合的一般过程166.4模糊融合应用－智能洗衣机传统洗衣机的使用依赖于人们对被洗涤衣物的重量、质地、脏污程度和脏污性质的判断，并据此来确定洗涤时间和洗涤方式。如果经验不足不能掌握其正确的操作方法，就可能造成浪费。基于模糊控制技术的智能洗衣机能够完成除开启电源、放取衣物之外的全部功能，并保证高质量的洗涤效果。智能洗衣机的核心是单片机控制板，它具有检测和控制功能。检测功能是指通

6、过一系列传感器来检测衣量、衣质、脏污程度、脏污性质等指标；控制功能是指根据所检测到的信息来决定洗涤水位、水流方式、洗涤剂投放量和洗涤时间等。17智能洗衣机中的检测技术衣质、衣量、脏污程度、脏污性质是模糊推理的主要对象，是设计模糊控制规则的直接依据。衣质、衣量检测：18智能洗衣机中的检测技术(续)脏污程度、脏污性质检测：19模糊推理和控制20隶属函数确定216.4模糊融合应用－智能电饭锅1、概述模糊控制电饭锅能自动地判定饭量、水米比等信息,，从而做出合适的控制决策，达到省时、省电的目的。2、加热过程分析对于煮米饭来讲,要想煮出松软可口的米饭,必须掌握加热对象电

7、饭锅的性质以及详细的加热过程,这样才能够把大米从不易溶于水的且难以消化的日淀粉转变为易溶于水而又易于消化的。淀粉。经过大量的实验发现,要想达到理想的米饭效果,应实现如下的几个烹饪过程,如图1所示。22吸水过程的模糊推理锅顶温度传感器锅底温度传感器模糊推论室温温升吸水时间图2吸水时间的模糊推论23吸水过程的模糊推理(续)锅顶温度传感器锅底温度传感器模糊推论室温温度下降饭量图3饭量的模糊推论24快速升温过程的模糊推理模糊推论饭量功率控制图4升温过程的功率控制温度差速度差25保沸过程的模糊推理模糊推论沸腾时间断电温度图5断电温度的模糊推论升温时间26