采用模糊推理系统优化道路路线
《模糊推理系统》课件
模糊推理系统的发展趋势与展望
更广泛的应用领域
随着模糊推理系统的不断发展和完善，其应用领域将越来越广泛， 例如自然语言处理、智能控制等。
与其他机器学习方法的结合
将模糊推理系统与其他机器学习方法相结合，例如与神经网络、支 持向量机等结合，可以进一步提高分类和预测的准确性。
模糊推理系统广泛应用于各种领域， 如控制系统、医疗诊断、智能机器人 等，以解决复杂的问题和不确定性。
模糊推理系统的基本原理
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模糊化
将输入的精确值转换为模糊集合，通过隶属度函 数确定每个输入值属于各个模糊集合的程度。
模糊逻辑规则
基于模糊集合和模糊逻辑运算符（如AND、OR 、NOT等），制定模糊逻辑规则，用于推理和决 策。
参考文献
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03 02
感谢您的观看
THANKS
其他领域
如金融、物流、农业等， 用于解决各种复杂和不确 定性问题。
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模糊集合与模糊逻辑
模糊集合的定义与性质
模糊集合的定义
模糊集合是经典集合的扩展，它允许元素具有不明确的边界和隶属度。
模糊集合的性质
模糊集合具有连续性、可数性、可加性和可减性等性质，这些性质使得模糊集合能够更好地描述现实世界中的不 确定性。
更好的解释性
随着可解释机器学习的需求增加，如何提高模糊推理系统的解释性 是一个重要的研究方向。
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总结与参考文献
本报告的主要内容总结
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控制系统的模糊控制理论与应用
控制系统的模糊控制理论与应用控制系统是指通过对特定对象的操作，以达到预期目标的过程。
在控制系统中，模糊控制理论是一种常用的控制方法。
本文将介绍控制系统的模糊控制理论以及其应用。
一、模糊控制理论的基本概念模糊控制理论是一种基于模糊逻辑的控制方法，它模拟了人类的思维和决策过程。
与传统的精确控制方法相比，模糊控制理论能够应对现实世界中存在的模糊不确定性和非线性关系。
1. 模糊集合模糊集合是模糊控制理论的基础，它是对现实世界中一类事物或对象的模糊描述。
不同于传统的集合理论，模糊集合允许元素以一定的隶属度或可信度属于这个集合。
2. 模糊逻辑模糊逻辑是模糊控制理论的核心，它用于描述和处理具有模糊性质的命题和推理。
模糊逻辑采用模糊集合的运算规则，能够处理模糊不确定性和非精确性的信息。
3. 模糊控制器模糊控制器是模糊控制系统的核心组件，它基于模糊逻辑进行决策和控制。
模糊控制器通常由模糊规则库、模糊推理机和模糊输出函数组成。
二、模糊控制理论的应用领域模糊控制理论具有广泛的应用领域，并在许多实际问题中取得了良好的效果。
1. 工业控制在工业控制领域，模糊控制理论可以应对复杂的非线性系统和参数不确定性。
例如，在温度控制系统中，模糊控制器可以根据当前的温度和环境条件，控制加热器的输出功率，以使温度保持在设定范围内。
2. 智能交通在智能交通系统中，模糊控制理论可以用于交通信号灯控制、车辆路径规划和交通流量优化。
通过根据交通状况和道路条件动态调整信号灯的时序，可以提高交通效率和道路安全性。
3. 机器人技术在机器人技术中，模糊控制理论可以用于机器人路径规划、动作控制和感知决策。
通过将环境信息模糊化，机器人可以根据当前的感知结果和目标任务制定合理的动作策略。
4. 金融风险控制在金融风险控制中，模糊控制理论可以用于风险评估和交易决策。
通过建立模糊规则库和模糊推理机制，可以根据不确定和模糊的市场信息制定合理的交易策略。
三、模糊控制理论的优势和发展方向模糊控制理论具有以下几个优势，使其在实际应用中得到了广泛的应用和研究：1. 简化建模过程：相比传统的控制方法，模糊控制理论能够简化系统的建模过程，减少系统的复杂性。
模糊控制系统的优化与改进技巧研究及实际应用性能评估
模糊控制系统的优化与改进技巧研究及实际应用性能评估摘要：模糊控制系统是一种针对非线性和模糊问题的控制方法。
本文通过研究模糊控制系统的优化与改进技巧，探讨其在实际应用中的性能评估。
首先介绍了模糊控制系统的基本原理及其在实际环境中的应用。
随后详细阐述了模糊控制系统的优化与改进技巧，包括模糊规则的优化、输入输出变量的选择、模糊集合的设计、模糊推理方法的改进等。
最后，通过实际案例对模糊控制系统进行性能评估，并得出结论。
关键词：模糊控制系统，优化，改进，性能评估一、引言随着科学技术的不断进步和社会发展的需求，控制系统的设计和优化成为一个重要的研究领域。
在实际控制问题中，非线性和模糊问题是常见的挑战，需要一种能够有效应对的控制方法。
模糊控制系统由于其对非线性和模糊性问题的适应性，成为解决此类问题的有效工具。
然而，传统的模糊控制系统存在一些不足之处，需要进行优化与改进。
二、模糊控制系统的基本原理及应用模糊控制系统是一种基于模糊逻辑的控制方法，其基本原理是将输入变量和输出变量模糊化，并通过模糊规则进行推理，以实现对系统的控制。
模糊控制系统广泛应用于工业自动化、交通控制、飞行器导航等领域，取得了显著的成效。
然而，传统的模糊控制系统在面对复杂实际问题时，存在一些问题，比如不确定性、计算复杂性等，需要进行优化与改进。
三、模糊控制系统的优化与改进技巧1. 模糊规则的优化：模糊规则是模糊控制系统的核心，直接影响系统的性能。
通过合理设计模糊规则，可以提高系统的稳定性和控制精度。
常用的模糊规则优化方法包括遗传算法、粒子群优化算法等。
2. 输入输出变量的选择：选择合适的输入输出变量对于模糊控制系统的性能至关重要。
根据实际问题的特点，选择适当的输入输出变量，可以降低系统的复杂性，提高控制精度。
3. 模糊集合的设计：模糊集合是模糊控制系统中模糊化过程的关键。
通过合理设计模糊集合，可以准确描述系统的输入和输出，并提高系统的控制性能。
智能控制方法
智能控制方法智能控制方法是指采用人工智能技术来设计、实现和控制系统的一种方法。
智能控制方法具有高效性、可靠性和自适应性等特点，在工业生产、机器人控制、交通运输和医疗等领域得到了广泛应用。
本文主要介绍人工神经网络、遗传算法和模糊逻辑控制等几种常用的智能控制方法。
一、人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿生物神经系统的信息处理方式的计算模型。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，每层包含多个神经元，神经元之间通过连接实现信息传递和处理。
ANN具有自适应性和高度非线性特性，可以用于模式识别、预测和控制等方面。
在智能控制领域中，可以使用ANN对系统进行建模和控制。
具体地说，输入层用来接收传感器数据，输出层用来输出控制指令，隐藏层则根据输入层的数据，使用反向传播算法对权值进行训练，以使得预测误差最小化。
然后，将训练后的ANN用于实时控制系统，以实现自适应控制。
二、遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种计算智能方法，模拟自然选择和遗传进化过程，通过适应度函数来评估个体的优劣程度，并利用交叉、变异等操作来优化个体的特征。
遗传算法具有全局优化、自适应性和并行处理等特点，适用于求解局部极小值和高维空间优化问题。
在智能控制领域中，可以使用遗传算法优化控制器的参数。
具体地说，先使用传统控制器设计方法获得一个初步的控制器，然后使用遗传算法优化控制器的参数，以使得控制效果最优。
在优化过程中，可以通过适应度函数评估控制器的性能，并通过群体演化的过程实现控制器参数的迭代优化。
三、模糊逻辑控制模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control, FLC）是一种基于模糊逻辑的控制方法。
模糊逻辑是一种模糊概念的推理和处理方法，它考虑到了不确定性和模糊性，使得控制器更加灵活和鲁棒。
FLC通常由模糊化、规则库、推理和去模糊化等步骤组成。
在智能控制领域中，可以使用FLC来控制具有复杂非线性特性的系统。
高速公路智能交通系统中的车辆流量预测与优化
高速公路智能交通系统中的车辆流量预测与优化随着城市化进程的加快和人们生活水平的提高，交通拥堵问题日益突出。
高速公路作为城市交通系统中的重要组成部分，承载着大量车流。
为了提高高速公路的交通效率和减少拥堵现象，智能交通系统在车辆流量预测与优化方面发挥了关键作用。
一、车辆流量预测准确预测车辆流量对于高速公路交通管理和规划至关重要。
通过车辆流量预测，可以合理调整交通信号灯的时间间隔，优化车辆通行效率，减少拥堵。
在智能交通系统中，常用的车辆流量预测方法有以下几种：1. 统计学模型：这是一种基于历史数据进行预测的方法。
通过分析历史数据中的车流量变化规律，建立数学模型，预测未来的车辆流量。
常用的统计学模型有回归分析、时间序列分析等。
2. 人工神经网络模型：人工神经网络是一种模仿人类神经系统结构和功能的计算模型。
通过对输入数据的学习和训练，神经网络能够自动学习和理解数据中的规律，并进行预测。
在车辆流量预测中，人工神经网络可以根据历史车流量数据预测未来的车流量，并且具有较高的准确性。
3. 模糊逻辑模型：模糊逻辑模型是一种基于模糊推理的预测方法。
通过将车辆流量分为模糊集合，根据不同的模糊规则进行推理和预测。
模糊逻辑模型能够处理含有不确定性和模糊性的问题，适用于车流量预测。
二、车辆流量优化车辆流量优化是指通过合理的交通管理和规划，调整车辆流动方向和车流量分配，以提高公路通行能力，减少拥堵现象。
在智能交通系统中，车辆流量优化可以通过以下几种方式实现：1. 动态交通信号灯控制：传统的静态信号灯控制往往无法适应实际的交通状况。
通过在交通信号灯控制中引入智能化的车辆检测系统和实时交通信息收集，可以动态调整交通信号灯的时间间隔，使车辆按需通行，减少拥堵。
2. 车辆导航系统：通过车辆导航系统提供的实时交通信息，将路线推荐与车辆流量优化相结合。
根据道路实时交通状况进行路线规划，减少拥堵路段的通行量，提高整体交通效率。
3. 车辆限行与分时通行：针对高峰期车流量过大的问题，可以引入车辆限行和分时通行政策。
模糊控制在交通管理中的应用
模糊控制在交通管理中的应用交通管理一直是现代城市中的一项重要任务，涉及到交通流量的控制、道路安全的维护以及交通拥堵的减轻等方面。
为了更有效地管理和优化城市的交通系统，模糊控制技术已经成为一种有力的工具。
本文将探讨模糊控制在交通管理中的应用，以及它如何改善交通流畅性、安全性和效率。
## 交通管理的挑战在城市交通管理中，有许多因素需要考虑。
交通流量的高峰时段、天气条件、事故和维护工作都会对交通系统产生影响。
传统的交通管理方法通常是基于精确的数学模型和规则，但这些方法无法很好地适应复杂的交通环境和实时变化的因素。
## 模糊控制简介模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它允许我们处理模糊和不确定性的信息。
与传统的精确控制方法不同，模糊控制考虑了不同因素之间的模糊关系，以便更好地应对复杂的控制问题。
模糊控制系统通常包括以下几个核心组成部分：1. 模糊输入：这是从传感器或其他数据源获取的模糊信息，例如交通流量的描述。
2. 模糊规则库：这是一个由领域专家定义的规则集，用于将模糊输入转化为模糊输出。
3. 模糊推理机：推理机使用规则库来推断模糊输出。
4. 模糊输出：这是控制系统的输出，通常包括一系列操作，如交通信号灯的调整、车速限制的修改等。
## ### 1. 交通信号灯控制模糊控制可用于交通信号灯的调度，以根据实际交通情况来优化交通流量。
例如，当道路上的车辆密度较高时，系统可以调整绿灯的时间以减少拥堵。
相反，当车辆稀疏时，绿灯时间可以减少，以提高燃油效率。
### 2. 路况监测与反应模糊控制还可以应用于路况监测系统。
传感器可以收集路面湿滑、雪天等信息，并将这些数据输入到模糊控制系统中。
系统可以相应地调整车辆的速度限制，以确保道路上的安全。
### 3. 交通拥堵管理交通拥堵是城市交通管理的常见问题。
模糊控制可以帮助交通管理部门更好地应对拥堵情况。
当交通拥堵发生时，系统可以通过降低速度限制、调整信号灯或者引导车辆绕行等方式来减轻拥堵。
基于模糊系统的多目标优化问题解决方案
基于模糊系统的多目标优化问题解决方案第一章：绪论在现代社会，许多决策问题都涉及到多个目标，例如制造业中的成本降低与质量提高之间的平衡、城市规划中的经济发展与环境保护之间的协调等。
同时，这些决策问题也面临着诸多的不确定性，例如生产过程中设备的故障率、市场需求量的波动等。
因此，如何有效地解决多目标优化问题是当前研究的热点之一。
为此，本文将基于模糊系统，提出一种解决多目标优化问题的方案。
第二章：模糊系统2.1 模糊集合和隶属函数模糊集合是一种在数学上描述不确定性的工具。
它与传统集合不同之处在于，它不仅可以描述一个元素完全属于一个集合，还可以描述一个元素在一定程度上属于一个集合。
这种描述是通过隶属函数来实现的，这个函数将元素映射到一个[0,1]的实数上，表示这个元素在集合中的隶属程度。
2.2 模糊逻辑运算模糊逻辑运算是对模糊集合进行的运算，主要包括并、交、补、模糊等等。
这些运算在模糊推理中起着重要的作用。
2.3 模糊推理模糊推理是根据模糊规则进行的推理过程，主要包括模糊规则的表示、模糊规则的推导以及推理的结果等等。
第三章：多目标优化问题3.1 多目标优化问题的定义多目标优化问题是指在有多个决策目标的情况下，寻找一组最优的决策变量值，使得所有目标都能得到最好的满意程度。
多目标优化问题的解决往往需要考虑到多种因素的影响，并且这些因素之间可能存在一定的矛盾和冲突。
3.2 多目标优化问题的求解方法在多目标优化问题的求解中，主要有传统的加权法、最小二乘法、灰色关联法等方法。
然而，这些方法都不能很好地解决多目标优化问题中的矛盾和冲突，因此，需要采用更加先进的方法来解决这些问题。
第四章：基于模糊系统的多目标优化问题解决方案4.1 隶属函数的建立在解决多目标优化问题中，需要将每个变量的每个取值都表示成一个模糊集合，并且需要为每个模糊集合建立相应的隶属函数。
4.2 模糊规则的构建在模糊推理中，模糊规则是非常重要的组成部分。
模糊控制器的设计与优化
模糊控制器的设计与优化模糊控制器是一种通过模糊推理来实现系统控制的方法。
它通过将不确定性和模糊性考虑进控制系统中，可以在一些模糊的或者难以建模的情况下实现良好的控制性能。
本文将介绍模糊控制器的基本原理、设计方法和优化技术。
一、模糊控制器的基本原理在介绍模糊控制器的设计与优化之前，我们首先来了解一下模糊控制器的基本原理。
模糊控制器的核心思想是使用模糊规则来描述输入和输出之间的关系，通过对输入进行模糊化，并通过一系列的模糊规则进行模糊推理，最终输出一个模糊的控制信号，以实现对系统的控制。
模糊控制器通常由模糊化、规则库、推理机和去模糊化四个部分组成。
模糊化过程是将输入变量映射为模糊集合，即将精确的数值转化为模糊集合的隶属度值。
规则库是存储了一系列模糊规则的知识库，这些知识规则描述了输入和输出之间的关系。
推理机则负责根据输入的模糊集合和模糊规则进行推理，生成模糊的控制信号。
最后，去模糊化过程将模糊的控制信号转化为具体的输出信号。
二、模糊控制器的设计方法模糊控制器的设计是根据具体的系统需求和控制目标而定的，一般可以采用以下几种设计方法。
1. 经验法则设计：这种方法是基于经验的，根据设计者的经验和知识来构建模糊规则库。
设计者通过分析系统的行为和特点，确定适合的输入变量和规则，以达到满足控制需求的目的。
2. 基于模型的设计：这种方法是基于系统的数学模型进行设计的。
设计者首先建立系统的数学模型，然后根据模型的特点进行模糊化和规则的设计，从而构建模糊控制器。
3. 优化算法设计：这种方法是使用优化算法对模糊控制器进行设计和优化。
设计者可以使用遗传算法、粒子群优化等算法来搜索最优的模糊规则和参数，以达到最佳的控制性能。
三、模糊控制器的优化技术模糊控制器的优化是为了改善其控制性能，提高系统的响应速度和稳定性。
以下介绍几种常用的模糊控制器优化技术。
1. 知识库的优化：知识库是模糊控制器设计中非常重要的部分。
优化知识库可以通过添加、删除或修改模糊规则来提高系统的控制性能。
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采用模糊推理系统优化道路路线采用模糊推理系统优化道路路线摘要：研究项目的总体目标旨在探索综合基础设施以及交通干线的土地使用规划中的交通走廊。
考虑到环境影响，交通路线的选择必须处理当前以及先前存在的条件的敏感性。
虽然可以将标准分析用于解决此类性质的问题，但是它们并未在定量基础上定义一个客观方式，将一些重要但是通常在本质上不可预测的参数考虑在内。
随着系统变得日益复杂，模糊逻辑成为一个更有效的模型。
在初步设计阶段，模糊推理系统促进了决策。
与效益与成本分析相比，此决策更加完善。
在本研究中，结合决策中的工程设计、社会、环境和经济因素，对备选的路线方案进行了考虑。
研究了一个用于分析不同的案例研究的一般方法。
该方法可以用来证明公路线形的选择对环境的影响分析研究。
关键词：模糊逻辑、道路布局方案、环境成分、土地敏感性中图分类号：TU997文献标识码： A1. 引言典型的多目标决策问题包括道路设计者需要根据重要标准从一系列可能备选方案中选出一个备选方案。
对于一条新公路而言，在选取一条最低成本的路线同时，还需满足一系列设计约束条件，如：曲线半径、限制坡度和视距要求。
因为在公路设计优化中考虑到的许多成本都对地形非常敏感，所以可将地理信息系统用于获取这些成本。
地理敏感成本主要涉及到权利的方式、土方工程以及环境参数（Jha 和Schonfeld, 2000）。
关于新的交通基础设施导致的复杂环境影响，可采用模糊逻辑进行正确建模。
加州大学伯克利分校的Lotfi Zadeh教授于1965年提出了模糊逻辑和集合理论。
虽然模糊逻辑和概率逻辑非常类似，但是不同之处在于设定的真实度而并非概率的可能性。
随着系统变得越来越复杂，模糊逻辑变成一个更加有效的模型。
在初步设计阶段，模糊推理系统促进了决策。
与效益与成本分析相比，此决策更加完善。
模糊推理就是采用模糊逻辑绘制一个从给定的输入到输出映射的过程。
然后，此映射会为决策或者识别模式提供一个依据。
模糊推论过程包括隶属函数、逻辑运算【比如规则】法则的所有元素。
本研究采用了Mamdani类型的FIS规则（Mamdani和Assilian, 1975）。
模糊推论系统已被成功用在某些领域中，如：自动控制、数据分类、决策分析、专家系统和计算机图像。
由于模糊推论系统包含了各种学科，所以它有各种名字，如基于模糊规则的系统、模糊专家系统、模糊建模、模糊联想记忆、模糊逻辑控制器以及简单（隐约）模糊系统。
最著名、最常用的模糊系统为Mamdani方法系统，其带有最大-最小型或最大乘积型推论。
最大合成系指推断的模糊子集的集合体。
最小合成为T模算子，将其用作推理规则（Mamdani和Assilian, 1975）。
从数学形式观点来看，最小合成非常方便。
因此，将其用于代表基于Mamdani类型推理的模糊系统中的【若…，则…】法则。
2. 问题陈述许多简单的决策过程是基于单个目标，如将成本减至最低。
通常必须在复杂的多环境中做决定，在这些复杂的环境中，至少有一个目标函数会对问题进行限制。
公路开发工程通常包括五个阶段：规划、初步设计、详细设计、审查通过及施工。
过去提出的一些模型为公路工程设计中的最佳决策提供了根本的概念步骤，尤其是针对高速公路扩建以及修复决策，这些决策对于受制于不确定因素的公路系统而言十分必要。
交通基础设施中的经典成本效益分析的两个主要限制分别为：a）以货币形式评估项目的所有影响，以至于在社会与环境方面占上风时，该方法一点也不恰当；以及b）总净收益最大化并不会表明决策对不同目标以及参与的不同社会群体的影响（Colorini等人1999）。
交通与土地使用之间有相互联系，而公众与当地决策者通常并未意识到这种联系。
他们通常让代理负责解决由于当地和地区土地使用决策以及优先发展模式导致的交通问题。
然而，几个州已经对土地使用和交通决策以及与当地和地区代理的合作进行了突击调查。
近期研究项目的目标旨在确定并探索综合交通以及运输走廊规划中的创新点，重心在于一些特定实践，可将这些实践转移至其它地方（Rooney 等人，2010）。
从监管的立场上已确定出：越来越需要设计者意识到土木工程中的可持续开发的重要性（Wil letts等人，2010）。
人们日益将环境指标用于评估交通的可持续性以及促进决策。
然而，环境指标的潜在用户面临着大量指标集，这些指标在其科学依据以及实际应用性中有很大区别。
需要寻求一些方法，从而帮助决策者根据不同目的选择适合的指标集（Joumard 等人，2011）。
在先前的一系列研究中，方法强调的都是避免不利影响以及认为道路可以促进经济发展。
在这项研究中，结合工程因素、社会因素、环境因素和经济因素对备选路线方案进行了考虑。
为选取最佳路线，对候选道路布局进行筛选，筛选出的最佳路线应能为乘客和货物运输以及相关的经济发展潜力提供最佳收益，同时将对社会和环境的不利影响减至最低（Corbett和Gaviria，2003）。
3. 方法论模糊逻辑的一个重要应用是综合评价。
术语综合暗指通过评估过程将评审的几个因素与成份综合成一个集合形式。
这些元素可以是数值元素或非数值元素，且通常可以采用综合评价法调节模糊综合过程。
有时候要根据等级或顺序分级做出决定。
对于确定性行动而言，等级中不存在含糊情况。
如果行动包含不确定性，则等级可能比较模糊。
土地与环境敏感性分析要求为环境值创建解释模型。
将此方法用于道路设计上，可产生不同布局备选方案，环境关系系统将标识此备选方案以及地域脆弱性程度。
因此，必须将此方法处理的研究区域分成网格，将其称之为“土地单元”（L. U.），这些网格具有同类环境特征，这些特征与各个环境方面相关，必须就这些环境方面进行考虑。
将网格用于划分设计地图，在网格内，必须在两个方向内固定间距。
通常而言，在正方形固定维度内创建的网格是基于各种因素，如：版图的均匀度、可获得信息的强度和重要性以及所需精度。
在应用中，采用250m×250m的网格将版图分为土地单元。
FIS使得来自基本专题地图制图学的逻辑聚合信息可以逐渐构筑一个更加复杂的告知制度，而不是构筑一个正在被讨论的单一形式的环境系统的敏感性。
然后，将为设计的基础设施拟议的备用布局与此相比较。
表1中概括了如何标识这些重要的环境特征，这些环境特征可能对乡村公路有用。
采用一个呈现了顶部聚合情况以及底部分解情况的结构将“环境系统”分成“成分”。
环境成分的层级树从最高级到最低级分别是：“环境类别”、“环境因素”以及“环境指标”。
首先，将环境系统分为以下几类：“土地稳定性”、“生物自然影响”以及“社会经济成分”。
每种类型被再分为环境因素。
例如，“土地稳定性”种类被再分为“滑坡风险”和“地貌方面”。
环境因素具有可测量的定量和/或定性指标。
人们认为应在适当的时候引入一个更进一步的等级，将一些指标分解成“环境二级指标”。
例如，将“生产性土地使用”指标（属于社会经济成分类型）分解成“农业土地使用”和“建设用地使用”。
此过程将呈现特定环境成分（类型或因素）的土地敏感性。
呈现将以数值形式或地图形式响应每个土地单元的易损性成都，为调查的环境成分将此版图分为土地单元。
整体呈现显然取决于上文描述的金字塔中的环境成分的层次级。
因此，任何呈现旨在从“环境因素”或“环境类别”角度绘制版图或在最近分析中评估对环境的影响。
因此，“环境系统”综合了所有环境成分，并呈现了一个“敏感地区的整体结构图”。
在此表格中，环境类别的评估系统的各种输入与输出等级表明了以下值：“罕见”敏感性、“轻度”敏感性、“中度”敏感性、“高度”敏感性和“最大”敏感性。
每个土地单元的125生产规则之一为（在第53号情况中）：“如果土地稳定性导致的敏感性为高度敏感性，社会经济成分导致的土地敏感性为中度敏感性，”而且生物自然影响导致的敏感性为最大敏感性，则表明环境敏感性很高。
”表1环境成分环境类别因素指标二级指标土地稳定性滑坡风险边坡岩土参数地形地貌土壤渗透率集水盆地的形态进化特征表面排水能力流域形状生物与自然影响大气噪声污染物自然资源植被景观、受到威胁和濒临灭绝的物种社会和经济成分土地使用生产性使用农业用途建筑用途基础设施服务未来土地使用城镇规划考古与美观关系在本研究中已绘制了十二个子系统，其中的十个子系统为环境因素的“主要”子系统（六个环境因素子系统、三个环境类别子系统以及一个环境概述子系统），其中的两个子系统为“次级”子系统，用于评估被分成二级指标的环境指标。
采用传统的方式（在[0;1]间距内呈现了敏感性程度）呈现了每个土地单元的脆弱性量化情况，将土地单元分成五个级别的敏感程度：“罕见”敏感、“轻度”敏感、“中度”敏感、“高度”敏感和“最大”敏感（[0;0.2]、[0.2;0.4]、[0.4;0.6]、[0.6;0.8]或[0.8;1]）。
显然，土地脆弱性的藐视更加统一，因此，虽然精确度较小，但是更加易读。
在拟议的研究中，输入与输出非常流畅，模糊推理系统绘制了一个从输入空间到输出空间的非线性映射。
模糊推断是一个基于模糊集合论、模糊【若…，则…】法则以及模糊推理的计算机范例。
模糊推理系统的结构：· 规则库←选取模糊规则集合· 数据库（或字典）←确定模糊规则中所用隶属函数· 推理机制←进行推理过程· 去模糊化：提取最能呈现模糊集合的明确值拟议的FIS将最小T范数运算符用于呈现模糊【若…，则…】法则：若x、y和z为语言变量，则Ak、Bk和Ck为前件部模糊集合和后件部模糊计划，分别以隶属函数μA、μB和μC为特征（图1）。
Mamdani推理规则的表示如下：其中，先前的方程对应的是推理的最小运算符类型。
规则的平行性质是模糊逻辑系统更为重要的方面之一。
与基于断点的两个模式之间的急剧转换相反，由一个规则或另一个规则控制的系统行为的区域的逻辑很通顺。
逻辑推理过程是由五部分构成：输入变量的模糊化、前件部中模糊算子（AND或OR）的应用、从前件部到后件部的暗示、根据规则的后件集合以及去模糊化（图1）。
基于各个规则（1）的推理系指所谓的FITA方法，也就是先推理后集合。
模糊集合Ck，源自各个规则Rk：Ak ∩Bk →Ck，其中k=1,2, …，r为合计值，用于获取输出模糊集合C'然后从模糊集合提取明确值，将其用作代表值：其中，μc(z)是累计输出的隶属函数，而z则是函数μc(z)下的质心。
图1推理方案4. 案例研究采用拟议的程序核实意大利南部斯奎拉切小城市社区和西梅里克里基小城市社区之间的主要S.S. 106“Jonica”道路路段的备选路线的比较以及搜寻环境最佳方案的有效性与代表性。
采用传统方法将这些结果与ANAS部门（意大利国道管理局）获取的位于意大利南部的卡拉布利亚道路网的“环境影响研究”进行比较。