基于粗糙集的自适应神经模糊推理系统的研究和应用

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1、太原理工大学硕士研究生学位论文基于粗糙集的自适应神经模糊推理系统的研究和应用摘要粗糙集作为一种知识发现和数据分析的新方法，正成为人工智能、认知科学的基础理论，它能处理不精确、不完备信息，并从中提取隐含知识，相对于其它处理不确定性和模糊性的理论工具而言，粗糙集理论具有许多不可取代的优越性。自适应神经模糊推理系统(爿ⅣF^S)是模糊逻辑和神经网络最完全的融合，一ⅣF您的自适应性质使得它可以替代控制系统的任意神经元网络并执行同样的功能。然而这种网络存在着三个问题：计算量大、智能度低(很大程度上依赖领域专家知识)、缺乏处理不确定信息的机能。因此改进自适应神经模

2、糊网络的方法主要集中于：对网络结构进行简化，降低网络的复杂度。在d懈^s发展的过程中，对信息熵、粗糙集理论在其中的应用都有所涉及，但尚不多见。笔者分析4ⅣF!^S存在的三个缺陷，对照粗糙集理论的特性及其中的信息熵概念，分析二者结合的理论基础，可知在理论上，应用信息熵、粗糙集理论有助于一ⅣF^S网络的问题解决，将能完善其网络结构，并提高它的1太原理工大学硕士研究生学位论文实际建模与控制结果表明，该策略解决了规则爆炸问题、避免了参数霎羹蚕霉班囊囊萋霎受萋囊霭羹甄蓁羹；冀冀霎篓鏊璧雾鬟。篓薹囊萎毳蓬萋～霎藩鋈鬟羹鍪一囊耋冀霾囊羹i鍪雾篓i雾霎

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6、授予单位：越幽地址：坐亘：盔塑太原理工大学"x太原理工人学硕十研究生学＆论文独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容外，论文中不包含其他人已经独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得太原理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本文研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢

7、意。本人签名：么羞差日期：互丝年上月上日关于论文使用授权的说明本人完全了解太原理工大学有关保留和使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文(保密的论文在解密后遵守此规定)。本人签名：戤焘差日期：塑丛年上月—z-日导师签名日期：逆年上月皿日太原理工大学硕士研究生学位论文1．1国内外研究动态第一章绪论粗糙集理论是波兰科学院和波兰华沙大学的一些学者长期共同研究的成果，由波兰学者z．Pawlak于1982年正式提出。粗糙集理论的主要特点在f它恰好反映了

8、人类用粗糙集方法处理不分明问题的常规性，即以不完全信息或知识去处理一些不分明现象的能力。80年代以来，粗糙集已经从理论上日趋完善，特别是80年代末90年代仞在知识发现等领域得到成功的应用而越来越受到国际上的广泛关注。智能控制是一门新兴的交叉前沿学科，是自动控制的最新发展阶段，它的本质是在宏观结构上和行为能力上对人控制器进行模拟。如今，智能控制从三大基本控制，即模糊控制、神经网络、专家系统发展到了模糊神经网络阶段，而自适应神经模糊推理是模糊逻辑与神经网络结合最成功的系统。下面就二者的发展与研究作一分析。一．{H糙集理论的发展与现状(1)粗糙集理论提出的背

9、景经典逻辑中只有真、假值之分，但在现实生活中却有大量含糊现象存在十真与假之间％如何表示和处理这些现象就成为一个研究领域。长期以来，许多逻辑学家和哲学家就致力于研究含糊概念。早在1904年，谓词逻辑的创始人GFrege就提出了含糊(P始“P)一词，并把它归结到边界区域，即在论域上存在这样的个体对象，它既不属于某个子集，也不属于段子集的补集。二十世纪六十年代初，不少理论计算机科学家和逻辑学家以LAZadeh提出的模糊集概念为工具，试图解决GFrege提出的含糊概念，】太原理工大学硕士研究生学位论文际工业对象的控制上应用，还需做进～步工作。●刘桂英采用不同算

10、法的爿Mi腮对一个三输入的非线性系统建模，说明基于混合算法的爿^忻B能为非线性系统的建模提供一