模糊逻辑及不精确推理方法
模糊技术的原理

模糊技术的原理模糊技术是一种基于模糊逻辑的非精确推理方法,旨在处理模糊的、不明确的信息。
其原理主要包括模糊集合的建立、模糊关系的描述和模糊推理的实现。
首先,模糊集合的建立是模糊技术的基础。
传统的集合理论以二元关系对元素进行分类,即元素要么属于集合,要么不属于集合。
而模糊集合引入了模糊隶属度的概念,通过模糊隶属度描述了元素与集合之间的不确定性程度。
模糊隶属度的取值范围是[0,1],其中0表示完全不属于集合,1表示完全属于集合。
通过模糊隶属度,可以将元素进行模糊分类,并建立模糊集合。
其次,模糊关系的描述是模糊技术的关键。
模糊关系是指两个模糊集合之间的关联关系,通过描述不同元素之间的模糊隶属度来度量其相关程度。
模糊关系可以用矩阵、图形和规则等形式进行表示。
常用的模糊关系描述方法有模糊矩阵和模糊规则。
模糊矩阵描述了模糊关系的隶属度,其中每个元素表示了两个模糊集合之间的相关程度。
模糊规则描述了一种条件与结论之间的关系,通过将条件隶属度与结论隶属度进行模糊逻辑运算,可以得到最终的结论隶属度。
最后,模糊推理是模糊技术的核心。
它是通过对模糊集合和模糊关系进行推理,得出结论的过程。
模糊推理主要包括模糊逻辑运算和模糊推理规则两个方面。
模糊逻辑运算是根据模糊集合的特点进行的逻辑运算,常见的模糊逻辑运算包括模糊交、模糊并、模糊差等。
模糊推理规则是基于已知条件和结论的模糊规则进行推理,通过将条件隶属度与规则隶属度进行模糊逻辑运算,可以得到结论隶属度。
根据结论隶属度的大小,可以确定最终的模糊推理结果。
模糊技术在实际应用中有广泛的应用。
例如,在智能控制系统中,模糊技术可以模拟人的认知能力,对复杂、不确定的控制问题进行处理。
在模式识别领域,模糊技术可以处理模糊、不明确的信息,提高识别的准确性和鲁棒性。
在决策支持系统中,模糊技术可以处理不完全、不准确的决策信息,帮助决策者做出正确的决策。
总之,模糊技术通过建立模糊集合、描述模糊关系和实现模糊推理来处理模糊的、不明确的信息。
模糊推理以及逻辑运算(重点参考第5页后的内容)

对数据要求高
模糊推理需要大量的数据和样本 进行训练和优化,对于数据量较 小的情况可能无法得到理想的结 果。
如何克服模糊推理的局限性
引入人工智能技术
利用人工智能技术如深度学习、强化学习等,可以进一步提高模 糊推理的精度和效果。
结合其他方法
可以将模糊推理与其他方法如概率论、统计方法等相结合,形成混 合模型以提高精度和可靠性。
灵活性高
模糊推理不要求精确的数学模型,可以根据实际需求灵活地调整模 糊集合和隶属度函数。
适用范围广
模糊推理适用于许多领域,如控制、决策、模式识别等,能够解决许 多实际问题。
模糊推理的局限性
主观性较强
模糊推理中的模糊集合和隶属度 函数的定义往往基于专家经验或 主观判断,具有较强的主观性。
精度有限
由于模糊推理的原理,其结果的 精度往往受到一定限制,难以达 到与精确数学模型相当的水平。
根据模糊规则库中的模糊条件 语句和结论语句进行推理,得 出模糊结论。
去模糊化模块
将模糊结论转换为精确值,以 便于输出和决策。
模糊推理系统的设计流程
确定输入输出变量
首先需要确定系统的输入和输出变量, 并了解它们的变化范围和特性。
02
选择隶属度函数
根据输入输出变量的特性,选择合适 的隶属度函数,将输入的精确值转换 为模糊集合中的隶属度值。
01
03
建立模糊规则库
根据实际问题的需求,建立合适的模 糊规则库,包括条件语句和结论语句。
去模糊化处理
将推理得到的模糊结论转换为精确值, 以便于输出和决策。
05
04
设计推理算法
根据模糊规则库,设计合适的推理算 法,实现从输入到输出的映射。
模糊推理系统的应用实例
人工智能的推理推断和决策方法

人工智能的推理推断和决策方法人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何使计算机能够模拟和表现人类智能的学科。
推理、推断和决策是人工智能领域中至关重要的技术之一。
本文将介绍人工智能中的推理推断和决策方法,并深入探讨它们在现实生活中的应用。
一、推理推断方法推理推断是通过已有信息和已有的推理机制从中得出新的结论或发现之间的关系。
推理推断的方法可以分为演绎推理和归纳推理。
1. 演绎推理演绎推理是根据已知的前提和逻辑规则,通过确定性推理得出结论。
它可以分为传统逻辑推理和不确定逻辑推理。
传统逻辑推理是依据逻辑学的基本规则和形式公理进行推理。
其中最著名的逻辑是命题逻辑和谓词逻辑。
命题逻辑主要用于处理简单的命题间的推理,例如当已知A为真,且A蕴含B时,可以推出B为真。
谓词逻辑则用于处理谓词与量词,更为灵活。
不确定逻辑推理是用于处理不确定性信息的推理方法,其中最常用的方法是模糊逻辑和概率逻辑。
模糊逻辑通过引入模糊概念来处理不精确或不完全的信息,如“云彩是模糊的白色”。
概率逻辑则通过将概率引入到逻辑推理中来处理不确定性,如“在下雨的情况下,道路湿滑的概率更高”。
2. 归纳推理归纳推理是通过从具体的事实或实例中总结出普遍规律来进行推理。
归纳推理的方法可以分为归纳泛化和归纳推理。
归纳泛化是从特殊情况中抽象出一般规律。
例如,我们观察到许多坏学生是在游戏时间过长后表现不佳,可以推断出游戏时间过长对学生学习的负面影响。
归纳推理则是通过观察现象、分析数据等方法得出结论。
它通过观察和经验总结概括,可能会受到样本规模、采样偏差等因素的影响。
二、决策方法决策是从多个备选方案中选择最佳方案的过程。
在人工智能领域中,决策问题经常被建模为决策树、马尔可夫决策过程、深度强化学习等形式。
1. 决策树决策树是一种树状的决策图,用于帮助决策者作出决策。
在决策树中,每个分支代表一个决策点,而每个叶节点代表一个可能的决策结果。
人工智能的模糊逻辑技术

人工智能的模糊逻辑技术人工智能(Artificial Intelligence)是计算机科学领域中的一个重要研究方向,致力于开发能够模拟人类智能的机器和软件系统。
在人工智能研究中,模糊逻辑技术(Fuzzy Logic)被广泛应用于处理模糊和不确定的信息。
模糊逻辑是一种基于模糊数学的推理方法,用于处理不精确和不完全的信息。
与传统逻辑相比,模糊逻辑能够更好地处理模糊和不确定的情况。
传统逻辑中的命题只有真和假两种取值,而模糊逻辑中的命题可以有一个介于0和1之间的模糊度。
通过引入模糊度的概念,模糊逻辑能够更好地处理现实世界中的不确定性和模糊性。
模糊逻辑的核心思想是模糊集合理论,它将模糊度应用于集合的定义和运算。
传统集合中的元素要么属于集合,要么不属于集合,而模糊集合中的元素可以有不同程度的隶属度。
模糊集合的隶属度可以用一个隶属函数来表示,这个隶属函数可以是一个连续的曲线,描述了元素与集合之间的关系。
在模糊逻辑中,采用模糊规则来推断输出结果。
模糊规则由若干个模糊前提和一个模糊结论组成。
模糊前提是由输入变量的模糊集合和相应的隶属函数描述的,而模糊结论是由输出变量的模糊集合和相应的隶属函数描述的。
推断的过程就是根据输入变量的隶属度和模糊规则的模糊度来计算输出变量的隶属度。
模糊逻辑在人工智能领域的应用非常广泛。
一方面,模糊逻辑能够模拟人类的推理过程,处理模糊和不确定的信息。
例如,在智能控制中,模糊逻辑可以用于建立模糊控制器,根据输入变量和模糊规则来推断输出变量的值,实现对复杂系统的自动控制。
另一方面,模糊逻辑还可以用于模糊分类和模糊聚类问题。
在模糊分类中,通过引入模糊度的概念,模糊逻辑能够更好地处理样本的不确定性和模糊性,提高分类的准确性和鲁棒性。
在模糊聚类中,模糊逻辑可以用于将数据对象划分到不同的模糊簇中,使得相似的对象聚集在一起。
除了在人工智能领域的应用,模糊逻辑还广泛应用于控制工程、模式识别、决策支持系统等领域。
模糊性与精确性解析

汉语:我要书
精确性思维——综合语(有形态变化) I want a book I want the book
I want the books
(二)模糊思维的特点
思维的对象、方法和工具:模糊 讲究 “设象喻理”、“刻意神似”
“只可意会,不可言传” 重视直觉体悟 疏于分析实证,缺乏逻辑推理 描述事物重求其似、其 “神” 不甚求其真、其实 不甚求其精确、清晰 往往带有朦胧、粗略、笼统甚至是猜测的成分
(三)模糊思维的主要原因
舞者与手势:在 瑞士艺术家桑德 罗·戴尔·斯普瑞 特创作的这幅有 歧义的画中,手 和舞者都呈现出 优雅之态。
这些都是视觉上的小把戏,是知觉的错 觉。
知觉是直接接受外界的刺激输入,并对 输入的刺激进行初级的加工。而思维则 是对输入的刺激进行更深层次的加工。
模糊与精确也没有绝对的界限。 汉语的模糊性与英语的精确性也是相对 而言。模糊中有精确,精确中有模糊。
崇尚科学和理性 注重思维活动的严格性、明晰性
确定性、规范性 注重思维程式的数学化、形式化
公理化、符号化 注重语言的逻辑性
1.英语属综合--分析语.英汉句子的主要成分如主语、谓 语动词、宾语或表语的词序基本上相同,一般地说,英
汉的排列顺序都是:主一动一宾(表)
2.英语重形合,连接词构筑的附属或从属结构小句之间 的关系。尽量用词造句遵循严格的词法和句法,造句成 章也服从某种逻辑规则,尽量少用语境,显得比较精确。
就是说,如果思维对象的量的规定或质的规定异常明晰, 十分确定,一定如此,而不能如彼;一定是这些,而不 是那些,这种思维就是精确的。
如光的速度(C=2,99,792,458m/s)
模糊推理与不确定性处理

模糊推理与不确定性处理模糊推理与不确定性处理是一门重要的人工智能领域,旨在处理那些无法用精确的、确定性的方式描述的信息和数据。
本文将深入探讨模糊推理和不确定性处理的概念、方法以及应用领域,以帮助读者更好地理解这一关键领域。
**1. 模糊推理的概念与原理**模糊推理是一种推理方法,它基于模糊集合理论,允许处理模糊和不精确的信息。
在传统的布尔逻辑中,一个命题要么是真,要么是假,而在模糊推理中,一个命题可以具有连续的隶属度,表示其属于某个概念的程度。
这种模糊性允许模型更好地处理现实世界中的不确定性。
**2. 模糊推理的应用领域**模糊推理在许多领域中得到了广泛的应用,包括但不限于:- **模糊控制系统**:用于自动化系统,例如智能家居、工业生产以及交通控制系统中,以应对环境变化和不确定性。
- **医学诊断**:帮助医生处理模糊的医学数据,辅助医学诊断,特别是在模糊症状和不确定性疾病诊断中。
- **自然语言处理**:用于处理自然语言中的歧义和模糊性,提高机器翻译、信息检索和对话系统的性能。
**3. 不确定性处理方法**不确定性处理是模糊推理的一个关键组成部分。
处理不确定性需要使用概率、统计和模糊集合等工具。
以下是一些常见的不确定性处理方法:- **贝叶斯推理**:基于贝叶斯定理,用于估计事件的后验概率,是概率统计的核心方法。
- **蒙特卡洛方法**:通过生成大量随机样本来估计复杂问题的不确定性,用于金融风险分析、物理模拟等领域。
- **模糊集合理论**:用于处理模糊和不精确信息,通过隶属度函数来表示不确定性。
**4. 模糊推理与不确定性处理的挑战**尽管模糊推理与不确定性处理在许多领域中取得了巨大的成功,但也面临一些挑战:- **计算复杂性**:处理不确定性的方法通常需要大量的计算资源,尤其是在大规模数据集和复杂模型的情况下。
- **建模困难**:准确建立模糊集合和概率分布需要领域专业知识,错误的建模可能导致不准确的结果。
模糊判决的常用方法

模糊判决的常用方法1.引言1.1 概述概述部分的内容应该对本文的主题进行简要介绍和解释。
可以包括以下几个方面:1. 引入模糊判决的概念:模糊判决是一种用于处理不确定性和模糊性问题的方法。
在现实生活和各个领域中,我们常常会遇到一些无法准确界定的情况,这时就需要使用模糊判决方法来进行有效的决策和判断。
2. 模糊判决的应用领域:模糊判决方法广泛应用于工程、经济、环境、医学、交通等多个领域。
在这些领域中,模糊判决方法能够处理各种类型的问题,尤其是那些涉及到模糊和不确定性的情况。
3. 模糊判决的原理和特点:模糊判决方法的核心思想是将不确定性问题转化为模糊问题,并基于模糊逻辑进行综合评价和决策。
相比传统的二值判决方法,模糊判决方法能够更好地表达和处理信息的模糊性和不确定性,增强了决策的灵活性和准确性。
4. 文章结构简介:本文将会介绍几种常用的模糊判决方法,这些方法包括但不限于模糊集合理论、模糊推理、模糊控制等。
通过对这些方法的介绍和分析,希望能够为读者提供一些有关模糊判决的基本知识和应用示例,并展望未来在这个领域的研究方向。
通过以上内容的简要介绍,读者可以对本文的主题有一个初步的了解,并对接下来的内容有一个大致的期待。
1.2 文章结构文章结构的设计是为了使读者能够清晰地理解文章的组织和内容安排。
本文主要介绍模糊判决的常用方法,文章结构主要包括引言、正文和结论三个部分。
引言部分(1.1)概述了文章的主题和内容,简要介绍了模糊判决的概念和应用背景。
通过提出研究问题,引起读者的兴趣,并为后续的论述做铺垫。
引言部分(1.2)详细介绍了文章的结构。
首先,文章将分为三个主要部分:引言、正文和结论。
在引言部分,描述了这三个部分的内容:概述模糊判决的概念和应用背景,介绍文章的结构设计和目录安排。
接着,介绍了本文的目的,即阐述模糊判决的常用方法,并展望未来的研究方向。
正文部分(2.1和2.2)将详细介绍常用的模糊判决方法。
在正文中,我们将逐一介绍每种方法的原理、应用场景、优缺点等,并通过实例或案例来说明,以便读者更好地理解和掌握这些方法。
不精确推理

P(H1 | E1 E2)=P ( E ||H 1 )P ( E 2 |H 1 )P ( H 1 ) P ( E 1 |H 2 )P ( E 2 |H 2 )P ( H 2 ) P ( E 1 |H 3 )P ( E 2 |H 3 )P ( H 3 )
=0.45
同理可得: P(H2 | E1 E2)=0.52; P(H3 | E1 E2)=0.03
P(E1 |H1)=0.5, P(E1 |H2)=0.6, P(E1 |H3)=0.3
P(E2 |H1)=0.7, P(E2 |H2)=0.9, P(E2 |H3)=0.1
求P(H1 | E1 E2)、P(H2 | E1 E2)及P(H3 | E1 E2)的值各是多少。
解:根据上述公式,可得
P ( E ||H 1 )P ( E 2 |H 1 )P ( H 1 )
1)几率函数O(odds)等价于概率函数P,定义如下:
O P 1 P
P O 1 O
证据E的不确定性用证据的概率P(E)表示,或者用证据E 的几率O(E)表示。
特点:P越大则O 越大,P和O 在概率含义上是等价的, 但取值范围不同,P∈[0,1],而O∈[0,+∞]。
先验几率O(H):
O(H) P(H) P(H) 1P(H) P(H)
当LN=1时,说明E对H没有影响; 当LN>1时,说明E支持H,且LN越大,E对H的支持越充
分,若LN为∞,则E为真时H就为真; 当LN<1时,说明E排斥H,若LS为0,则O(H |E)=0, 即
E为真时H就为假。 3)由于E和E不会同时支持或排斥H,所以只有以下三种
情况存在:情形1:LS>1且LN<1 情形2:LS<1且LN>1 情形3:LS=LN=1
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模糊逻辑及不精确推理方法Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】3-3 模糊逻辑及不精确推理方法3-3-1 模糊逻辑3-3-1-1 模糊、概率和传统精确逻辑之间的关系传统逻辑:强调精确性、严格性。
概率事件的结局是:非此即彼。
模糊事件的结局是:亦此亦彼。
另外,处理概率问题和模糊问题的具体方法也不一样。
3-3-1-2 模糊逻辑的历史100多年前,Peirce指出了模糊性在思维中的重要作用;1923年Russel再次指出这一点;1937年美国哲学家Black首先对“模糊符号”进行了研究;1940年德国数学家Weyl开始研究模糊谓词;1951年法国数学家Menger第一个使用“模糊集”术语(但解释仅在概率意义上);1965年Zadeh发表了着名的“模糊集”论文。
模糊术语或模糊现象:“年轻”、“派头大”“一般”“可接受”“舒服”等。
3-3-1-3 模糊集合论一. 引入传统集合论中,一个对象是否属于一个集合是界线分明的。
可以用其特征函数⎩⎨⎧∉∈=Ax Ax x C A ,0,1)(表示。
)(x C A 定义在某集合B 上,则称A 是B的一个分明子集。
在模糊集理论中,)(x C A 仍然定义在B 上,但取值是0到1之间的任何实数(包含0和1)。
此时,A 是模糊子集。
B 的元素x 可以:属于A (即)(x C A =1); 或不属于A (即)(x C A =0);或“在一定程度上”属于A (即0<)(x C A <1)。
一般,称模糊子集A 的特征函数)(x C A 为隶属函数,表示其在B 元素x 上的取值对A 的隶属度,用)(x A μ表示。
B 的模糊子集A 可表示为:}|))(,{(B x x x A A ∈=μ。
注:非空集合B 可以有无穷多个互不相同的模糊子集。
而空集只有一个模糊子集。
例子:各年龄阶段的人的集合。
则如果用B:表示各种年龄人的集合(实际上是一个小于人类最大岁数的整数集合);青年集合A 是B 的一个子集。
则一个人属于青年的程度随其年龄而不同。
如1)20(=青年μ、0)90(=青年μ、8.0)30(=青年μ。
注:隶属度和概率是两个不同性质的量。
如30岁的人对青年概念的隶属度为表示其有80%的特性和青年人一样,而不是30岁的人占青年人的80%,也不能理解为30岁的人中,有80%是青年人!定义3-3-1-3-1 令}0)(,|{>∈=x B x x S A μ,则称S 为模糊子集A 的支持集,它包含所有隶属度大于0的元素。
令}))(,(|)(m ax {)(A x x x A h A A ∈=μμ,则)(A h 称为A 的高度,B 的元素称为A 的基元。
Zadeh 模糊子集表示法:为每个基元标上隶属度,然后用+号连接这些基元。
如青年概念的模糊集表示为:+++++++22/121/120/118/9.017/6.016/2.015/0...31/75.030/8.029/8.028/8.027/8.026/8.025/124/123/1+++++++++简洁表示为:...30~26/8.025~20/118/9.017/6.016/2.015~0/0++++++抽象地表示为:i i n i A u u /)(1∑=μ或i i i A u u /)(1∑∞=μ注:当隶属函数很有规律时,一般采用抽象表示法。
二. 模糊集合的基本运算(1) 空集判断。
设A 为B 的模糊子集,则0)(,=∈∀x B x A μ⇔A 为空集。
(2) 真模糊集判断。
设A 为B 的模糊子集,则1)(0,<<∈∃x B x A μ⇔A 为B的真模糊子集。
(3) 设A 为B 的真模糊子集,则⇔=∈∃1)(,x B x A μA 为B 的正规模糊子集。
(4) 设21,A A 均为B 的模糊子集,则⇔=∈∀)()(,21x x B x A A μμ1A 和2A 相等。
(5) 设21,A A 均为B 的模糊子集,则⇔≤∈∀)()(,21x x B x A A μμ称2A 包含1A ,记为12A A ⊇或21A A ⊆,或称2A 是1A 的强化,或1A 是2A 的弱化。
推广定义:2A 包含1A 也表示1A 是2A 的模糊子集。
则,前面模糊子集的定义是此定义的特例;新定义具有自反性和传递性,因此,可将模糊子集表示成对偶))(,(x x A μ之集。
因此,模糊集可用分明集表示。
(6) 设A 为模糊集,则A 的分明基A #定义为:}),(,|{#A x x A ∈∃=αα(7) 设B A ,为模糊集,则A 和B 的交集定义为:|)))(),(m in(,{(x x x B A B A μμ= }##B A x ∈(8) 设B A ,为模糊集,则A 和B 的差集定义为:}##|))(,{(B A x x x B A A -∈=-μ)}()(,##|))()(,{(x x B A x x x x A B B A μμμμ<∈- 。
(9) 设B A ,为模糊集,则A 和B 的并集定义为:}##|)))(),(m ax (,{(B A x x x x B A B A ∈=μμ }##|))(,{(B A x x x A -∈μ}##|))(,{(A B x x x B -∈μ 。
(10) 设A 为模糊集,则A 的余集B 定义为:}1)(,#|))(1,{(~<∈-==x A x x x A B A A μμ。
......三. 模糊集的性质设B A ,为任意模糊集,-φ为空模糊集,φ为空分明集,则: (1) --=φφA (2) A A =- φ (3) --=-φφA(4) A A =--φ (5) φφ=⇔=-B A B A ## (6) A B B B A ⊆⇔=(7) ......例:设 青年={(15,,(18,,(20,1),(25,1),(30,,(35,}中年={(30,,(35,,(40,1),(45,,(50,,(55,} 老年={(50,,(55,,(60,1)}选拔中青年科学家,则求并集。
如:15-55岁中30岁的人之隶属度为;如要求既是青年,又是中年,则求交集。
如:30岁的科学家之隶属度为;如单位分房时老中青要分开,则求差集。
如:“有资格分房的中年人”之模糊子集为{(35,,(40,1),(45,,(50,};又如选拔干部时,规定老年人不能入选,则求补集。
所以,50和55岁虽部分属于老人,但仍有和的隶属度不属于老人。
......3-3-1-4 多值逻辑和模糊逻辑一. 引入经典逻辑:二值逻辑。
多值逻辑:真值数超过2个。
模糊逻辑:是一种特殊的多值逻辑。
Aristotle的波斯与雅典海战问题,除开用模态逻辑解决,还可以用多值逻辑解决。
20世纪20年代,Lukaciewicz和Post分别提出了自己的三值逻辑系统。
此后,也有人提出了其它方法。
其主要区别在于,如何处理第三个真值。
二. 三值逻辑系统1.Kleene三值逻辑系统出发点:用三值逻辑描述数学问题。
对第三个真值的理解:“不知道”,用U表示。
例如:素数有无穷多个(T);9是素数(F);任何大偶数必可表为两个素数之和(U)。
五个逻辑连接符及其真值表:分析:(1)排中律不再成立。
即“对任意的p ,T p p =∨~”是不成立的;(2) 矛盾律不再成立。
即“对任意的p ,F p p =∧~”是不成立的;(3) 其它成立的有:q p q p ∨≡→~;q p q p ~~)(~∨≡∧;q p q p ~~)(~∧≡∨;T p T ≡∨;p p F ≡∨;p p T ≡∧;F p F ≡∧(4) 恒等律不再成立:即“对任意的p ,p p →及p p ≡”是不成立的;如令U p =,则U U U ≡→)(不成立。
2. Lukaciewicz 三值逻辑系统对第三个真值的定义为:“无所谓真假”。
(可理解为“真”也行,“假”也行)。
例子:过直线外一点恰能作一条平行线。
在欧氏几何中是对的,在非欧氏几何中不对。
与Kleene系统的真值表有以下不同:即维持了恒等律,但矛盾律和排中律仍然不成立。
同时牺牲了等价式:q p q p →≡∨~。
3.Bochvar的三值逻辑系统对第三个真值的理解为:“既非真又非假”。
即真也不行,假也不行。
也即它表示一个含有内在矛盾的命题,又称悖论。
(即第三个真值理解为悖论或无意义)例子:(1)“本句所说的内容是错的”。
(2)“理发师为自己理发”。
(背景是:理发师说他只为那些不为自己理发的人理发!)注:Bochvar系统中,只要任何一个逻辑公式含有一项U,则整个公式等价于U。
即部分的无意义导致整体的无意义。
Bochvar逻辑系统的真值表:此系统中,排中律、矛盾律和恒等律无一成立。
4.Post三值逻辑系统第三个值的含义被理解为:“介于真和假两者之间”,即“半真半假”。
其“~”符号被理解为对真假程度的一种削弱。
即有==~,~。
T=~,UTUFF注1:这种“削弱”是循环的。
可用函数succ表示:即succ(T)=U,succ(U)=F,succ(F)=T。
注2:用v(p)表示命题公式p 的真值,则有:v(T)=T ,v(U)=U ,v(F)=F 。
则三个真值之间具有全序关系:v(T)>v(U)>v(F)。
Post 系统的真值表:Post 系统的真值计算规则示例:))(()(~,p v suc p v p =∀ ))(),(max()(,,q v p v q p v q p =∨∀))~(~(~)(q p v q p v ∨=∧ )(~)(q p v q p v ∨=→))()(()(p q q p v q p v →∧→=≡分析:排中律不成立,因为U U U =∨~; 矛盾律不成立,因为U U U =∧~;恒等律不成立,因为U U U =→,但T U U =≡)(; 零幂律不成立,因为p p ≠~~,而是p p =~~~ De Morgan 律只成立了一半,因为虽然有规则))~(~(~)(q p v q p v ∨=∧,但U F U v =∨)(,F F U =∧)~(~~。
以上这些现象发生的根本原因在于,它们是以真值的正负两极为基础的,而目前讨论的是三极逻辑系统,显然,在三极逻辑系统下,有关两极逻辑的基本定律和规则失去了存在的基础。
结论:三极逻辑系统三极化得越彻底,以前的定律失败得也应该越彻底。
因此,Post系统由于不再以U为中心,而是真值之间的定向循环,使得三极之间的作用和地位更加平等。
5.平等三值逻辑(略)三. 多值逻辑模糊化1.将多值逻辑推广到任意的n值逻辑分析表明:前面介绍的几种三值逻辑中,只有Lukaciewicz是构造模糊逻辑的最佳逻辑基础。