模糊逻辑与模糊推理

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❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路,那么,任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远,吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应,言行相称。——韩非
计算智能 模糊逻辑和模 糊推理
6、纪律是自由的第一条件。——黑格 尔 7、纪律是集体的面貌,集体的声音, 集体的 动作, 集体的 表情, 集体的 信念。 ——马 卡连柯
8、我们现在必须完全保持党的纪律, 否则一 切都会 陷入污 泥中。 ——马 克思 9、学校没有纪律便如磨坊没有水。— —夸美 纽斯
10、一个人应该:活泼而守纪律,天 真而不 幼稚, 勇敢而 鲁莽, 倔强而 有原

人工智能的模糊推理与模糊逻辑

人工智能的模糊推理与模糊逻辑

人工智能的模糊推理与模糊逻辑人工智能的模糊推理与模糊逻辑在当今信息时代发展中扮演着重要的角色。

随着人工智能技术的不断进步,越来越多的领域开始应用模糊推理与模糊逻辑,以解决现实世界中存在的复杂问题。

模糊推理是指基于模糊集合理论的推理方法,能够应对模糊、不确定和不完全信息的推理和决策问题。

而模糊逻辑则是一种扩展了传统逻辑的形式,用于处理模糊概念和模糊语言的推理问题。

模糊推理与模糊逻辑的基础是模糊集合理论。

模糊集合理论是20世纪60年代由日本学者山下丰提出的,用来描述现实世界中存在的模糊、不确定性和不完全性现象。

在模糊集合理论中,每个元素都有一个隶属度,表示其属于该模糊集合的程度。

通过模糊集合的交集、并集和补集等运算,可以对模糊信息进行处理和推理,从而实现对不确定性问题的分析和决策。

在人工智能领域,模糊推理与模糊逻辑的应用范围非常广泛。

其中一个重要的应用领域是模糊控制系统。

在传统的控制系统中,输入和输出之间的关系通常是通过清晰明确的数学模型来描述的,但是现实世界中很多系统存在着模糊性和不确定性,这时就需要使用模糊推理和模糊逻辑来构建模糊控制系统。

通过模糊控制系统,可以有效地处理复杂系统的控制问题,提高系统的性能和稳定性。

另一个重要的应用领域是模糊信息检索和决策支持系统。

在信息爆炸的时代,人们需要从海量的数据中获取有用的信息,模糊推理和模糊逻辑可以帮助人们快速、准确地找到他们需要的信息。

通过模糊信息检索和决策支持系统,可以有效地处理模糊查询和不完全信息的检索问题,提高信息检索的效率和准确性。

除了以上两个应用领域外,模糊推理与模糊逻辑还可以应用于模式识别、专家系统、人工智能语音识别等领域。

在模式识别领域,模糊推理和模糊逻辑可以帮助系统更准确地识别复杂模式和特征,提高模式识别的准确性和鲁棒性。

在专家系统领域,模糊推理和模糊逻辑可以帮助系统模拟人类专家的知识和推理过程,实现对复杂问题的自动化处理和分析。

在人工智能语音识别领域,模糊推理和模糊逻辑可以帮助系统更好地理解和处理人类语音,提高语音识别的准确性和鲁棒性。

计算智能 模糊逻辑和模糊推理

计算智能 模糊逻辑和模糊推理

0 0 0.5 1 0 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 R = 1 1 1 1 1 小大 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
B1 A1 R

小大
0 0 0.5 1 0 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 = 1 0.4 0.2 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

语言是人们进行思维和信息交流的重要工具,是一种 符号系统。 语言可分为两种:自然语言和形式语言,通常的计算 机语言是形式语言。 人们日常所用的语言属自然语言。自然语言的突出 特点在于它具有模糊性,如“ 今天是个好天”,“小 王很年轻”等。 在形式逻辑中,推理有直接推理,演绎推理、归纳 推理以及类比推理等形式。在科学研究工作中,最 常用的推理方法是演绎推理中的假言推理。 基本规则是如果已知命题A (即可以分辨真假的陈述 句)蕴含B,即A → B(或A 则B),如今确为A1,则可 得结论为B1。
0.1 0.5 0.5 0.1 1 0.6 0.1 0.1 0.1
0.1 0.4 0.4 0.1 C1 =( A1 B1 )T R 0.1 0.5 1 0.1 0.5 0.5 0.1 0.1 0.1 0.4 0.4 0.1 0.1 C1 0.4 0.5 0.1
(3)模糊条件语句" if A and B then C else D, 则模糊关系 R 为:
T T R = ( A B ) C ( A B ) D
合成:Ci ( Ai Bi )T R

模糊聚类分析

模糊关系及推论

模糊关系及推论

模糊逻辑的运算
模糊逻辑中的运算包括模糊与、模糊或、模糊非 等。
这些运算不同于经典逻辑中的与、或、非运算, 它们在处理模糊信息时具有不同的性质和效果。
例如,模糊与运算可以处理两个模糊集合之间的 关系,并得到一个新的模糊集合。
模糊逻辑的性质
01
模糊逻辑具有连续性,这意味着它能够处理连续的变量和 值域。
03 模糊集合
模糊集合的定义
模糊集合是由普通集 合中引入了程度概念 的集合。
模糊集合用数学符号 表示为A,其中A⊆X, X为论域。
模糊集合的元素不再 是确定的,而是属于 集合的程度在0到1之 间。
模糊集合的运算
并集
设A、B为模糊集合,则A∪B表示A和B中所有元素的集合, 其隶属度为max(A(x), B(x))。
交运算
02
03
补运算
表示两个模糊集合的交集,表示 元素属于这两个集合的程度的最 大值。
表示一个模糊集合的补集,表示 元素不属于这个集合的程度的最 大值。
02 模糊推理
模糊推理的定义
模糊推理是一种基于模糊集合理论的推理方法,用于处理具有模糊性的信 息和数据。
它通过将普通集合论中的确定性概念扩展到模糊集合论中的不确定性概念, 使得推理过程能够更好地处理现实世界中的模糊性和不确定性。
02
它还具有非线性,这意味着它能够处理非线性关系和函数。
03
此外,模糊逻辑还具有自反性和对称性等性质,这些性质 使得它在处理模糊信息时具有更强的灵活性和适应性。
05 模糊系统
模糊系统的定义
01
模糊系统是一种基于模糊集合理论的系统,用于处理具有不确 定性、不完全性和模糊性的信息。
02
它通过模糊化输入信号,将确定的输入转化为模糊集合,然后

人工智能开发技术中的知识推理方法总结

人工智能开发技术中的知识推理方法总结

人工智能开发技术中的知识推理方法总结随着科技的不断发展,人工智能在各个领域中的应用越来越广泛。

人工智能的一个重要组成部分就是知识推理技术。

知识推理技术通过分析和推理已有的知识,从而得出新的结论和解决问题。

本文将对人工智能开发中常见的知识推理方法进行总结,包括逻辑推理、模糊推理和基于案例的推理。

一、逻辑推理逻辑推理是最基础、也是最常见的知识推理方法之一。

它基于数学逻辑的原理,通过判断前提条件和应用规则来得出结论。

逻辑推理有两种基本形式:演绎推理和归纳推理。

演绎推理是从一般到特殊的推理方式。

它根据已有的规则和前提条件,通过逻辑运算得出结论。

例如,如果我们知道“所有人都会呼吸”,还知道某个人是人类,那么根据演绎推理,我们可以推断出这个人也会呼吸。

归纳推理是从特殊到一般的推理方式。

它通过观察和实验来总结规律和原则。

例如,我们观察到许多人都是两只眼睛,所以归纳出“人类一般都有两只眼睛”的结论。

逻辑推理在人工智能领域中得到了广泛应用。

例如,在专家系统中,逻辑推理被用来处理复杂的问题,从而帮助决策。

逻辑推理能够根据已有的规则和事实,做出合理的推断和决策。

二、模糊推理模糊推理是一种基于模糊逻辑的推理方法。

它可以处理那些模糊和不确定性的问题。

与传统的逻辑推理只有真和假两种结果不同,模糊推理可以得出一系列可能的结论,并给出每个结论的可信度。

在模糊推理中,需要用到模糊集合和模糊规则。

模糊集合是对不确定性或模糊性概念的描述,比如“高”和“矮”这两个概念。

模糊规则是用来表示在不同条件下的推理关系,例如“如果身高高,则认定为高个子”。

模糊推理的一个应用领域是模糊控制系统。

模糊控制系统通过对输入和输出进行模糊化和去模糊化处理,来进行判断和决策。

比如,在一个自动驾驶车辆中,模糊逻辑可以处理“慢速”、“中速”、“高速”等模糊的概念,从而决定下一步的行驶策略。

三、基于案例的推理基于案例的推理是一种通过比较相似案例来解决问题的推理方法。

模糊推理

模糊推理

Zadeh模糊推理法 Zadeh模糊推理法
与Mamdani推理法相比,Zadeh推理法也是 Mamdani推理法相比,Zadeh推理法也是 采用取小合成运算法则,但是其模糊关系 的定义不同。
Takagi-Sugeno模糊推理法 Takagi-Sugeno模糊推理法
这种推理方法便于建立动态系统的模糊模 这种推理方法便于建立动态系统的模糊模 型,因此在模糊控制中得到广泛应用。T-S ,因此在模糊控制中得到广泛应用。T 模糊推理过程中典型的模糊规则形式为: 模糊推理过程中典型的模糊规则形式为: 如果x 如果x是 A and y是B,则z=f(x,y) y是 ,则z=f( 其中A 其中A和B是前件中的模糊集合,而z= 是前件中的模糊集合,而z= f(x,y)是后件中的精确函数。
模糊逻辑对应于模糊集合论,模糊逻辑运 模糊逻辑对应于模糊集合论, 算除了不满足布尔代数里的补余律 补余律外 算除了不满足布尔代数里的补余律外,布 尔代数的其它运算性质它都适用。 尔代数的其它运算性质它都适用。除此之 外,模糊逻辑运算满足德 摩根(De外,模糊逻辑运算满足德摩根(De-Morgan) 模糊逻辑运算满足德 代数,即 代数,即 对于补余运算,De-Morgan代数中是这样定义 对于补余运算,De-Morgan代数中是这样定义 的:
模糊推理系统
模糊逻辑 模糊命题 模糊规则 模糊推理
模糊逻辑
语言是一种符号系统,通常包括自然语言和人工 语言两种。自然语言是指人类交流信息时使用的 语言,它可以表示主、客观世界的各种事物、观 念、行为、情感等。自然语言具有相当的不确定 性,其主要特征就是模糊性,这种模糊性主要是 由于自然语言中经常用到大量的模糊词( 由于自然语言中经常用到大量的模糊词(如黎明、 模范、优美、拥护等) 模范、优美、拥护等)。人工语言主要是指程序设 计语言,如我们熟悉的C 计语言,如我们熟悉的C语言、汇编语言等。人工 语言的格式是非常严密、且概念十分清晰。

模糊决策的三种方法

模糊决策的三种方法模糊决策是一种基于模糊理论的决策方法,其目标是针对现实生活中的不确定性和模糊性进行决策。

模糊决策的核心思想是将决策问题中的模糊信息和不确定性进行数学建模和分析,以求得合理的决策结果。

常见的模糊决策方法有模糊集合理论、模糊数学和模糊逻辑。

下面将详细介绍这三种方法。

1.模糊集合理论模糊集合理论是模糊决策的基础,它通过引入模糊概念来描述现实世界中的模糊性和不确定性。

在模糊集合理论中,一个元素可以同时属于多个集合,并以一些隶属度来描述其在各个集合中的程度。

这使得模糊集合能够更好地处理复杂的、模糊的决策问题。

在模糊集合理论中,最常用的模糊决策方法是模糊综合评价和模糊层次分析。

模糊综合评价通过将决策问题转化为模糊评价问题,然后利用模糊集合运算来对待选方案进行评价和排序。

模糊层次分析将决策问题转化为多层次的模糊子问题,然后通过对每个子问题进行模糊比较和模糊一致性检测来确定权重和评价方案。

2.模糊数学模糊数学是将模糊理论应用于数学方法和技术的一门学科,它通过引入模糊集合和模糊逻辑等概念,对模糊决策问题进行建模和分析。

在模糊数学中,模糊数是一种介于0和1之间的数值,用来描述元素在一些模糊集合中的隶属度。

对于模糊决策问题,模糊数学提供了一系列有效的方法,如模糊规划、模糊优化和模糊最优化等。

模糊规划通过引入模糊目标和模糊约束,对决策变量进行模糊处理,从而求解满足一定模糊要求的最优方案。

模糊优化通过引入模糊目标函数和模糊约束条件,以及模糊偏导数和模糊梯度等概念,对决策变量进行模糊处理和优化,以求得最优解。

模糊最优化是模糊优化的一种特殊情况,它在模糊目标函数和模糊约束条件下求解最优解。

3.模糊逻辑模糊逻辑是一种能够处理模糊命题和模糊推理的逻辑系统,它通过引入模糊命题和模糊规则,对决策问题进行描述和推理。

在模糊逻辑中,命题的真值不再是0或1,而是一个介于0和1之间的模糊数,用来表示命题的隶属度。

对于模糊决策问题,模糊逻辑提供了一系列有效的方法,如模糊推理、模糊控制和模糊识别等。

模糊逻辑中的模糊关系与模糊推理在人工智能中的应用与挑战

模糊逻辑中的模糊关系与模糊推理在人工智能中的应用与挑战第一节:引言人工智能(Artificial Intelligence,AI)作为一门新兴的学科,旨在开发智能机器,使其能够以人类类似的方式思考、学习和解决问题。

在人工智能的发展过程中,模糊逻辑作为一种重要的推理方法,被广泛应用于解决信息处理中的模糊问题。

本文将探讨模糊逻辑中的模糊关系与模糊推理在人工智能中的应用与挑战。

第二节:模糊关系的概念与表示模糊关系是模糊逻辑中的重要概念之一,用于描述对象之间模糊的关联关系。

与传统的二值逻辑不同,模糊关系可以包含连续的取值范围,不仅适用于具有明确二元属性的情况,还适用于具有模糊属性的情况。

模糊关系可以使用模糊矩阵、模糊图或模糊规则等形式进行表示。

第三节:模糊推理的基本原理与方法模糊推理是模糊逻辑的核心内容之一,用于基于模糊关系进行不确定信息的推理。

模糊推理可以通过模糊关系的传递、蕴涵、模糊规则的匹配等方式实现。

常用的模糊推理方法包括模糊综合评判、模糊关联分析和模糊神经网络等。

第四节:模糊关系与模糊推理在人工智能中的应用模糊关系与模糊推理在人工智能领域有着广泛的应用。

首先,模糊关系可以用于描述复杂的现实世界中的模糊问题,如模糊控制系统、模糊识别和模糊决策等。

其次,模糊推理可以应用于专家系统和认知系统中,实现对不确定性信息的推理和决策。

此外,模糊逻辑还可以用于自然语言处理、模式识别和数据挖掘等领域。

第五节:模糊关系与模糊推理在人工智能中面临的挑战虽然模糊关系与模糊推理在人工智能中具有广泛的应用前景,但也面临着一些挑战。

首先,模糊关系的建立需要消耗大量的时间和资源,因此如何高效地构建模糊关系是一个挑战。

其次,模糊推理存在一定的计算复杂性,需要进行有效的算法设计和优化。

此外,模糊关系与模糊推理的结果可解释性较差,如何提高其可解释性也是一个重要问题。

第六节:结论本文探讨了模糊逻辑中的模糊关系与模糊推理在人工智能中的应用与挑战。

人工智能中的模糊理论与模糊推理

人工智能中的模糊理论与模糊推理在人工智能领域,模糊理论与模糊推理作为重要的研究方向,一直备受关注。

模糊理论是模糊逻辑的基础,其核心思想是在不确定性和模糊性条件下进行推理和决策。

模糊推理则是基于模糊理论,通过一种模糊推理机制对不确定性问题进行建模和求解。

模糊推理不仅可以用于知识表示和推理,还可以应用于模糊控制、模糊优化等领域,具有广泛的应用前景。

模糊理论起源于上世纪60年代,由L.A.扎德开创,被广泛应用于模糊系统、人工智能、模糊控制等领域。

模糊理论的核心概念是隶属度函数和模糊集合。

隶属度函数描述了一个元素对于一个模糊集合的隶属程度,其取值范围在[0,1]之间。

模糊集合则是由隶属度函数定义的模糊概念,用来描述具有模糊性质的事物。

在模糊理论中,模糊集合的运算规则和逻辑规则是通过模糊推理来确定的。

模糊推理是基于模糊集合的逻辑推理方法,主要用于处理不确定性和模糊性问题。

在传统的逻辑推理中,命题之间的关系通常是二元的,即真或假。

而在模糊推理中,命题的真假取决于其隶属度函数的取值,可以是0到1之间的任意值。

模糊推理的核心思想是通过模糊集合的交、并、补等运算,进行推理和决策。

在模糊推理中,通常采用的推理规则有模糊推理系统、模糊关系、模糊规则等。

模糊推理系统是一个自动推理系统,用于推断输入变量和输出变量之间的关系。

模糊关系是描述输入和输出之间的模糊映射关系的方法,通常用模糊集合表示。

模糊规则是描述输入变量和输出变量之间关系的一种模糊逻辑规则,用于模糊推理系统的推断过程。

模糊推理在人工智能领域有着广泛的应用。

在模糊系统中,通过模糊推理可以进行知识表示和推理,从而实现对不确定性问题的求解。

模糊控制系统利用模糊推理对控制过程进行建模和控制,具有对非线性、模糊系统具有很好的适应性。

在模糊优化问题中,模糊推理可以用于解决多目标、多约束等复杂问题,提高优化问题的求解效率。

让我们总结一下本文的重点,我们可以发现,是一个重要的研究方向,有着广泛的应用前景。

模糊算子的类型

模糊算子的类型
模糊算子是一种广泛用于模糊逻辑、模糊图形学等领域的数学工具。

它通常用于将模糊或不确定的信息转化为数学形式,以便进行计算和分析。

根据其定义和使用方式的不同,模糊算子可以分为以下几种类型:
1. 模糊关系算子:用于描述两个或多个事物之间的关系。

常用的模糊关系算子包括“是”、“不是”、“和”、“或”等。

2. 模糊集合算子:用于描述一组事物的隶属度和相互关系。

常用的模糊集合算子包括“模糊交”、“模糊并”、“模糊补”等。

3. 模糊逻辑算子:用于进行模糊推理和决策。

常用的模糊逻辑算子包括“模糊与”、“模糊或”、“模糊非”等。

4. 模糊控制算子:用于模糊控制系统的设计和实现。

常用的模糊控制算子包括模糊关系、模糊逻辑、模糊集合等。

不同类型的模糊算子可以相互组合和应用,以实现更为复杂的模糊计算和控制。

因此,了解和掌握模糊算子的类型和特点,对于进行模糊计算和控制的工程师和科研人员来说是非常重要的。

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• 原子命题
– 简单句构成的命题。
• 复合命题
– 用命题联结词把两个或两个以上简单命题联结
起来
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7
4.2 二值逻辑和模糊逻辑
• 命题联结词
– 析取( ):表示“或”。
– 合取( ):表示“与”、“并且”。
– 否定(—):表示对原命题的否定。
– 蕴含():表示“如果……那么”。
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4.2 二值逻辑和模糊逻辑
• 模糊命题
– 含有模糊成分的命题
– 判断的结果:非真非假,处于真假之间的模棱 两可的状态。
– 举例:他是个胖子。
• 很难判断命题取真或取假
• 更确切的说法:他是胖子的程度是多少。
– 取值:{0,1} —> [0,1]
推断另一部分。
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4
4.1 逻辑推理概述
• 传统逻辑推理
– 基于二值逻辑
– 处理的信息和推理的规则是精确的、完备的
• 不精确推理(不确定推理、近似推理)
– 处理不精确、不确定、不完备的信息,利用 不精确、不完备的知识、规则。
– 不精确性的起因:随机性、模糊性等
• 模糊逻辑推理(模糊推理)
• 命题联结词
– 用P,Q分别表示两个命题
逻 辑
p q pq pq pq p q p
关 系
TT
T
T
T TF
用 真
TF
F
T
F FF
值 表
FT
F
TT
FT
示 FF F
F
T
TT
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10
4.2 二值逻辑和模糊逻辑
• 命题联结词
– 二个重要的同义反复
( p q) ~ [ p (~ q)] 从真值表可以获得证明: ( p q) (~ p) q (~ p) q
• 牛是食肉动物。
命题:假
• 今天开会吗?
疑问句—>不是命题
• 计算机
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不是句子—>不是命题
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4.2 二值逻辑和模糊逻辑
• 命题
– 真值:命题的真假值,一个命题的真和假
– 表示:“真”—> “1” “假”—> “0”
– 二值逻辑:逻辑值只有真或假,即0或1
– 命题属于二值逻辑
p q p q ~ q p (~ q) ~[p(~ q)] ~ p (~ p) q
TT T F F
T FT
TF F FT T FF T
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TT FF TF
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F FF TTT TTT
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4.2 二值逻辑和模糊逻辑
蕴含特征函数表达式
pq (x, y) 1 pq (x, y) 1 min[ p (x), (1 q ( y))] 或
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3
4.1 逻辑推理概述
• 归纳推理(归纳法)
– 完全归纳法
•在前提中列出全部推理的特殊情况,得出一般化 的结论。
•举例:数学归纳法
– 不完全归纳法
•仅列出全部特殊情况的一个或几个,而归纳出一 般的结论
•举例:抽样试验
– 派生:类比推理
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•从特殊到特殊,利用两种事物的一部分属性相似,
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2
4.1 逻辑推理概述
• 演绎推理
– 数理逻辑主要的研究内容。 – 演绎推理一般具有三段论法的形式。
•从两个两个判断,得出第三个判断。 •举例 — 苏格拉底论述: •大前提:所有的人都是要死的 •小前提:苏格拉底是人 •结论: 苏格拉底总是要死的
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– 等价():表示“当且仅当”,或称互蕴 含。
• 传统命题逻辑基本公理
1. 每一命题是真或假,但不能既真又假;
2. 由确定的术语所组成的表达式,都是命题;
பைடு நூலகம்
3. 析取、合取、否定、蕴含、等价运算组成的
2020/6/11 表达式也是命题。 第8页/共67页
8
4.2 二值逻辑和模糊逻辑
• 命题联结词
– 蕴含:
– 基于模糊逻辑的方法处理由模糊性引起的不
精确推理。
2020/6/11
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5
4.2 二值逻辑和模糊逻辑
• 命题
– 句子:用来表达一个完整概念的语言或文字符 号。
– 命题:一个有意思的句子,能够判断它的涵义 是真或假。
– 命题的取值:“真”或“假”
– 举例:
• 月球是地球的卫星 。 命题:真
一个蕴含是“真”,必须满足三个条件之一: 1) 前提是真,结论是真; 在教书,是教师; 2) 前提是假,结论是假; 不教书,不是教师; 3) 前提是假,结论是真。 不在教书,是教师; 蕴含是“假”时,则: 4) 前提是真,结论是假。 在教书,不是教师。
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9
4.2 二值逻辑和模糊逻辑
pq (x, y) pq (x, y) max[ p (x),q ( y)] max[(1 p (x)),q ( y)]
p (x) q ( y)1- p (x) 1- q ( y) max[ 1 p (x), q ( y)] 1 min[p(x),1 q(y)]
11 0 0
1
1
10 0 1
– 析取( ):表示“或”。
– 合取( ):表示“与”、“并且”。
– 否定(—):表示对原命题的否定。
– 蕴含( ):表示“如果……那么”。
– 等价():表示“当且仅当”,或称互蕴含。
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4.1 逻辑推理概述
• 逻辑学
– 研究概念、判断和推理形式的一门科学。
• 数理逻辑
– 逻辑与数学相结合的一门科学。 – 17世纪德国科学家莱布尼兹开始,把数学方
法用于哲学的研究。 – 采用一套符号代替人们的自然语言进行表述。 – 在逻辑上只取“真”和“假”两值,也称二
值逻辑。
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– 表示:用大字母加一“~”表示,如:P 。

P 的真值用 T (P)(或
%
%
P (x) %
)表示,T
% (P)
[0,1]
%
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4.2 二值逻辑和模糊逻辑
• 原子模糊命题
– 最基本的命题。
• 复合模糊命题
– 用命题联结词把两个或两个原子模糊命题联结 起来。
• 命题联结词
1
4.1 逻辑推理概述
• 推理
– 人类的一种重要的思维方式,从已知的判断 推断出未知的判断。
– 逻辑学研究的重点。
• 推理的方式
– 演绎推理:以一般的普遍适用的原理为前提, 推导到某个特殊情况作出结论的推理方法, 即一般到特殊。
– 归纳推理:由特殊情形的前提,归纳出一般 原理的结论的推理,即特殊到一般。
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