基于二叉树型分层的广义混合模糊系统推理规则数的缩减

摘要：

为避免广义混合模糊系统因输入变量个数的增加而引起规则爆炸现象,应用二叉树型分层方法给出混合推理规则,进而对广义混合模糊系统的输入实施二叉树型分层,从理论上获得了该系统分层后的输入输出表达式和推理规则总数的计算公式.此外,通过实例对该系统分层和不分层的规则总数进行了比较和分析,结果表明分层后广义混合模糊系统可大幅度缩减推理规则总数,并可有效地避免规则爆炸.

关键词：二叉树型分层、混合推理规则、广义混合模糊系统、推理规则总数

所属期刊栏目：30

分类号：TP183;O159(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60974144

在线出版日期：2013-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：765-772