模糊算法
模糊算法的简介与应用领域
模糊算法的简介与应用领域模糊算法（Fuzzy Logic）是一种基于逻辑的数学方法，可用于计算机和控制工程中的问题。
Fuzzy Logic是指用于处理不确定性或模糊性问题的逻辑工具。
通过将问题的变量转换为可量化的值，并对变量进行分层，以确定如何进行推理，并进行决策。
模糊逻辑的核心是将不确定性转化为数字，然后使用公式进行操作，以确定结果。
例如，考虑一个简单的问题：如果一个人有160cm，那么这个人是否矮？根据模糊逻辑，这个问题不能被简单地回答“是”或“否”。
相反，问题需要考虑到不同的因素，例如人口统计数据，文化背景和其他因素，以确定是否可以说这个人是矮的。
模糊逻辑可以应用于各种各样的领域，包括工程控制，人工智能，自然语言处理，机器人技术等。
在这些领域中，模糊逻辑被用来处理复杂的系统和问题，并为决策提供精确而可靠的方法。
在工程控制中，模糊逻辑被广泛用于计算机和机器人系统的设计和开发。
例如，在机器人技术领域，模糊逻辑被用来控制机器人的运动和行为，以便机器人能够正确地执行任务。
此外，模糊逻辑也被用于控制汽车，飞机和其他机械设备等的操作。
在人工智能领域，模糊逻辑被用于自然语言处理和模式识别。
模糊逻辑可以帮助计算机系统理解模糊或不确定的语言和概念，并在模式识别方面提供更精确的方法。
在这个领域，模糊逻辑还被用于计算机视觉和图像处理。
在现代社会中，模糊逻辑广泛应用于人们的日常生活中。
例如，在车辆安全系统中，模糊逻辑用于判断车辆的速度和距离，以确定何时应该自动刹车。
此外，在消费电子产品中，模糊逻辑被用于改进电视机和音响系统等的品质。
总之，模糊逻辑是一种强大的工具，可以用于各种领域的问题和应用。
模糊逻辑不仅提供了一种新的方法来处理和解决问题，而且为我们提供了更精确的工具来做出决策。
模糊数学算法
模糊数学算法模糊数学算法在实际生活中有着广泛的应用，它能够处理一些模糊的和不确定的问题，为决策提供一种有效的方法。
本文将从模糊数学的基本概念、模糊集合、模糊关系以及模糊推理等方面进行阐述。
一、模糊数学算法的基本概念模糊数学算法是一种用于处理模糊问题的数学工具。
它通过引入模糊集合的概念，将不确定性和模糊性量化为数值，从而进行分析和决策。
模糊数学算法的核心思想是将传统的二元逻辑扩展为多元逻辑，使得问题能够更好地被描述和解决。
二、模糊集合模糊集合是模糊数学的核心概念之一。
与传统的集合不同，模糊集合中的元素具有一定的隶属度，而不仅仅是0或1。
模糊集合的隶属度表示了元素与集合的关系的程度，它可以是一个实数，取值范围在0到1之间。
模糊集合的隶属度函数可以是线性的，也可以是非线性的，根据具体问题的需要进行选择。
三、模糊关系模糊关系是模糊数学的另一个重要概念。
它是对两个模糊集合之间的关系进行描述。
模糊关系可以用矩阵表示，其中的元素表示两个模糊集合之间的隶属度。
模糊关系可以用来描述模糊的空间关系、时间关系、因果关系等，为问题的分析和决策提供依据。
四、模糊推理模糊推理是模糊数学算法的重要应用之一。
它通过将已知的模糊信息进行推理，得出新的模糊结论。
模糊推理可以分为两个步骤：模糊化和去模糊化。
模糊化将传统的精确信息转化为模糊集合，而去模糊化则将模糊集合转化为具体的数值。
模糊推理可以用于模糊控制、模糊优化和模糊决策等方面，为实际问题的解决提供了一种有效的方法。
模糊数学算法是一种用于处理模糊问题的数学工具，它通过引入模糊集合和模糊关系的概念，将不确定性和模糊性量化为数值，从而进行分析和决策。
模糊推理是模糊数学算法的重要应用之一，它通过将已知的模糊信息进行推理，得出新的模糊结论。
模糊数学算法在实际生活中有着广泛的应用，可以用于模糊控制、模糊优化和模糊决策等方面，为实际问题的解决提供了一种有效的方法。
c++ 高斯模糊算法
c++ 高斯模糊算法《C语言高斯模糊算法》一、简介高斯模糊是一种常见的图像处理算法，用于对图像进行平滑处理，消除图像中的噪声和细节，使图像更加平滑。
本篇文章将介绍高斯模糊算法的基本原理和C语言实现方法。
二、基本原理高斯模糊算法的核心思想是通过在图像上应用高斯函数来模糊图像。
高斯函数是一种具有对称性的曲线，具有平滑过渡的特点。
在图像处理中，高斯模糊算法会对图像中的每个像素应用高斯函数，并将相邻像素的值进行加权平均，从而得到模糊后的像素值。
为了实现高斯模糊，需要计算每个像素周围像素值的加权平均值。
为了使算法更加高效，可以使用二维高斯函数来计算加权平均值。
具体来说，可以将图像划分为多个像素块，对每个像素块应用高斯函数，并计算模糊后的像素值。
三、C语言实现以下是一个简单的C语言实现高斯模糊的示例代码：```c#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<math.h>#defineIMAGE_WIDTH640//图像宽度#defineIMAGE_HEIGHT480//图像高度#defineWINDOW_WIDTH32//窗口宽度#defineWINDOW_HEIGHT32//窗口高度#defineSIGMA2.0//高斯函数标准差voidgaussian_blur(unsignedchar*image,intwidth,intheight){ inti,j;unsignedchar*window=(unsignedchar*)malloc(WINDOW_WIDTH*WI NDOW_HEIGHT*sizeof(unsignedchar));for(i=0;i<height;i++){for(j=0;j<width;j++){intsum=0;for(intk=-WINDOW_HEIGHT/2;k<=WINDOW_HEIGHT/2;k++){intx=j+k*WINDOW_WIDTH;if(x>=0&&x<width){sum+=image[i*width+x]*exp(-(k*k)/(2*SIGMA*SIGMA));}}image[i*width+j]=sum/(WINDOW_HEIGHT*WINDOW_WIDTH);}}free(window);}```该代码实现了一个简单的双层高斯模糊算法。
什么是模糊算法初步了解模糊逻辑
什么是模糊算法初步了解模糊逻辑模糊算法初步了解模糊逻辑随着科技和人工智能的不断发展，越来越多的算法被广泛运用于各种应用领域中。
其中，模糊算法就是其中之一。
那么，什么是模糊算法？下面就让我们一起来初步了解一下模糊逻辑吧。
一、什么是模糊算法？在传统的计算机模型中，逻辑关系是非常明确的——要么是真，要么是假。
这种二元逻辑虽然简单明了，但是却无法处理那些带有不确定性的问题，比如人类语言中那些含糊不清的描述。
而模糊逻辑则提供了一种计算模型，使得计算机能够处理那些不确定的信息。
模糊算法就是基于模糊逻辑的一种算法。
它本质上是一种模糊推理系统，通过对数据进行模糊化处理，使得模糊的数据能够被计算机所理解。
在模糊算法中，一个变量的取值不再是明确的，而是一个模糊的概念，其取值不仅可以是0或1，还可以是介于0和1之间的任何实数。
这种算法能够处理那些难以用精确数据来描述的问题，如模糊控制、图像处理、语言识别等。
二、模糊逻辑的基本概念模糊逻辑是一种可以处理模糊性的逻辑。
在模糊逻辑中，一个命题的真值不再是只有真和假两种取值，而能够取任意介于0和1之间的实数值。
具体来说，模糊逻辑中的三个基本概念是模糊集、隶属度函数和模糊关系。
1. 模糊集模糊集是指定义在某个数学空间上的一类不精确的集合。
与传统集合不同的是，模糊集可以包括一些元素，它们的隶属度是介于0和1之间的实数值，即一个元素属于模糊集的程度。
比如，我们可以定义一个“年轻人”模糊集，其隶属度可以根据不同年龄段来定义。
2. 隶属度函数隶属度函数是一个数学函数，它可以将一个元素与一个模糊集进行联系。
其输出是该元素与该模糊集之间的隶属度，可以理解为描述该元素在该模糊集中所占的比重。
例如，一个“温和”的隶属度函数可能如下表示：___________///________________0.2 0.5 1其中，数值0.2表示隶属度在0.2时的取值，0.5表示隶属度在0.5时的取值，1表示隶属度在1时的取值。
人工智能领域中的模糊逻辑推理算法
人工智能领域中的模糊逻辑推理算法人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够智能地表现出类似人类的思维和行为的科学。
在人工智能领域中，模糊逻辑推理算法是一种重要的方法，其可以有效地处理现实世界中存在的不确定性和模糊性问题。
本文将介绍人工智能领域中的模糊逻辑推理算法及其应用。
一、模糊逻辑推理算法概述模糊逻辑推理算法是基于模糊逻辑的推理方法，模糊逻辑是对传统的布尔逻辑的扩展，允许命题的真值在完全为真和完全为假之间存在连续的可能性。
模糊逻辑推理算法通过模糊化输入和输出，使用模糊规则进行推理，最终得到模糊结果。
模糊逻辑推理算法主要包括以下几个步骤：1. 模糊化：将输入的精确值转化为模糊化的值，反映出其模糊性和不确定性。
2. 模糊规则匹配：根据模糊规则库，匹配输入的模糊值和规则库中的规则。
3. 推理：根据匹配到的规则进行推理，得到模糊输出。
4. 解模糊化：将模糊输出转化为精确值，以便进行后续的处理和决策。
二、模糊逻辑推理算法的应用领域1. 专家系统专家系统是一种能够模拟人类专家的思维和行为的计算机程序。
在专家系统中，模糊逻辑推理算法可以用于处理专家知识中存在的模糊性和不确定性，帮助系统作出正确的决策和推理。
2. 模式识别模式识别是通过对事物特征进行抽象和分类，从而识别和理解事物的过程。
在模式识别中，模糊逻辑推理算法可以用于处理存在模糊性和不确定性的模式，提高模式识别的准确性和鲁棒性。
3. 数据挖掘数据挖掘是从大量的数据中发现潜在的、有效的信息，并进行模式的分析和提取的过程。
在数据挖掘中，模糊逻辑推理算法可以用于处理数据中存在的模糊性和不确定性，挖掘出更多有意义的信息。
4. 控制系统控制系统是指对某个对象或过程进行控制的系统。
在控制系统中，模糊逻辑推理算法可以用于处理控制对象的模糊输入和输出，实现对控制系统的智能化控制。
三、模糊逻辑推理算法的发展趋势随着人工智能领域的不断发展，模糊逻辑推理算法也在不断演化和完善。
python 模糊匹配算法
在Python 中，模糊匹配算法通常用于寻找近似匹配或相似字符串。
这些算法对于处理拼写错误、模糊搜索、字符串比较等任务非常有用。
以下是一些常见的模糊匹配算法和Python 库，它们可以帮助你进行模糊匹配：Levenshtein 距离算法：Levenshtein 距离是一种用于测量两个字符串之间的编辑距离的算法，即将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少编辑操作次数（插入、删除、替换字符）。
在Python 中，你可以使用库python-Levenshtein 来计算Levenshtein 距离。
你需要安装该库，然后可以使用Levenshtein.distance(str1, str2) 来计算距离。
模糊字符串匹配库fuzzywuzzy：fuzzywuzzy 是一个用于模糊字符串匹配的Python 库，它基于Levenshtein 距离，并提供了简单的接口来比较字符串的相似度。
你可以使用fuzzywuzzy 库来进行字符串的模糊匹配和排序。
例如，你可以使用fuzzywuzzy.process.extract() 来从一个字符串列表中找到最相似的字符串。
difflib 模块：Python 的标准库difflib 包含了一些用于字符串比较和匹配的工具。
difflib 提供了一种基于差异的字符串比较方法，可以用于找到相似性高的字符串。
正则表达式（regex）：正则表达式可以用于进行模糊匹配，例如模糊搜索、替换等。
你可以使用re 模块来处理正则表达式。
使用正则表达式时，你可以使用通配符和模式匹配来实现模糊匹配。
快速模糊匹配算法：一些快速的模糊匹配算法，如Soundex、Metaphone 和Double Metaphone，可以用于将字符串映射到编码，以便进行模糊匹配。
Python 中有一些库支持这些算法，如phonetics 等。
选择适当的模糊匹配算法取决于你的具体需求。
Levenshtein 距离和fuzzywuzzy 在一般情况下非常有用，而正则表达式可以用于更复杂的模糊匹配需求。
ps各种模糊的区别和用法
ps各种模糊的区别和用法
在图像处理领域，对图像应用模糊算法可以使图像变得模糊或者柔和。
下面是几种常见的模糊算法及其区别和用法：
1. 均值模糊（Mean Blur）：均值模糊是一种简单的模糊算法，通过取周围像素的平均值来模糊图像。
它可以平滑图像并去除一些细节，常用于降噪和模糊效果的应用。
2. 高斯模糊（Gaussian Blur）：高斯模糊是一种常见的模糊算法，通过在图像上应用高斯核函数来模糊图像。
使用高斯函数作为卷积核可以使得离中心越远的像素对结果的贡献越小，从而得到更柔和的效果。
高斯模糊常用于平滑图像、边缘检测前的预处理和模糊背景等应用。
3. 中值模糊（Median Blur）：中值模糊是一种基于统计的模
糊算法，通过将像素的值替换为它们相邻像素的中值来模糊图像。
它可以有效地去除孤立的噪点和小细节，对于椒盐噪声有良好的效果。
4. 运动模糊（Motion Blur）：运动模糊是一种模拟相机或物体运动造成的模糊效果的算法。
它通过在图像上应用线性模糊来模拟运动，常用于模拟摄影中的运动效果。
5. 形态学模糊（Morphological Blur）：形态学模糊是一种基于形态学操作的模糊算法，常用于去除细线、小斑点和填补一些小孔的应用。
它通过应用腐蚀和膨胀操作来模糊图像，从而改变图像的形状和结构。
这些模糊算法可以在各种图像处理软件和编程库中找到，并根据需要调整参数来达到不同的效果。
应根据具体的应用场景和需求来选择合适的模糊算法。
人工智能(模糊算法)
将输出集合的隶属度值转换为 精确值，作为控制器的最终输
出。
05
模糊算法的优缺点与挑战
模糊算法的优点
处理不确定性
模糊算法能够处理不确定性和不精确的信息，这是传统数学方法 难以处理的。
灵活性
模糊算法能够处理各种不同的数据类型，包括数字、文本和图像等， 这使得它在许多领域都有广泛的应用。
强大的决策能力
安全保障
加强系统的安全保障措施， 如数据加密、访问控制和安 全审计等，确保系统的安全 性和隐私保护。
THANKS
感谢观看
发展历程
随着物联网、云计算和人工智能等 技术的不断发展，智能家居系统逐 渐成为现代家庭的重要组成部分。
智能家居中模糊算法的应用场景
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
温度控制
通过模糊算法对室内温 度进行智能调节，根据 室内外温度、湿度和时 间等因素，自动调节空 调或暖气设备的运行状 态，以保持舒适的室内 温度。
人工智能(模糊算法)
• 引言 • 模糊逻辑与模糊集合 • 模糊算法的应用领域 • 模糊算法的实现技术 • 模糊算法的优缺点与挑战 • 实例分析：模糊算法在智能家居中的
应用
01
引言
人工智能的定义与重要性
定义
人工智能是计算机科学的一个分支，旨在研究和开发能够模拟、延伸和扩展人 类智能的理论、方法、技术及应用系统。
模糊算法面临的挑战与未来发展方向
提高计算效率
增强可解释性
如何降低模糊算法的计算复杂度，提高其 计算效率，是当前面临的一个重要挑战。
如何提高模糊算法的可解释性，使其决策 过程更加透明，是未来发展的重要方向。
处理大规模数据
与其他技术的结合
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遗传模糊算法在短期负荷预测中的应用提出了一种基于模糊逻辑原理的负荷预测方法，使用遗传算法对系统参数进行训练。
在以往的模糊逻辑系统建立过程中,其主要参数（如模糊推理规则和隶属函数等）需要依靠运行人员经验或专家知识来确定，而本文利用遗传算法，通过对样本数据的自学习过程来获取系统参数。
在遗传算法中，将推理规则与隶属函数参数的确定结合在一起，从而确定系统参数的最优组合，由此建立起一个较合理的模糊负荷预测系统。
仿真实验结果表明，该方法能够达到满意的预测精度，具有良好的实用前景。
关键词：短期负荷预测；模糊逻辑系统；遗传算法APPLICATION OF GENETIC-FUZZY ALGORITHM FOR SHORT TERM LOADFORECASTING OF POWER SYSTEMXiong Hao ；Luo Ri-cheng(Electrical Engineering School ,Wuhan University, WuHan 430072, China)ABSTRACT: A novel approach based on fuzzy logic system (FLS) is introduce d to short term load forecasting (STLF).Traditional methods to choose membership functions and fuzzy control rules used to be done by means of integrating experien ce from experts in professional fields and technologic faculty. In this paper, howeve r, a genetic algorithm based approach is developed to optimize parameters of membership functions and fuzzy control rules, simultaneously. And thus, the difficulties i n building forecasting system, to some extent, can be disposed. At last, this new s ystem is tested in an actual environment and produces superior results to traditiona l fuzzy logic short term load forecasting.KEYWORDS: short term load forecasting; fuzzy logic system; genetic algorith m;0 引言短期负荷预测是能量管理系统（EMS）的重要组成部分，也是确定机组组合、地区间功率输送方案和负荷调度方案不可或缺的重要一环。
由于负荷变化与许多因素有关，且各种因素之间相互牵连，很难确定每一种因素对预测值到底有多大的影响，因此，应用经典数学方法难以清楚地描述问题的内部机制，问题变得更加复杂。
早期的负荷预测主要是运用回归技术和时间序列法，但多为线性模型，不足以准确的描述电力系统负荷变化的非线性特性[1]。
而近年来，人工神经网络（ANN）运用于负荷预测的思想备受青睐。
该算法具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因而能够迅速地拟和出负荷变化曲线。
然而却存在着收敛速度慢和容易陷入局部收敛等缺点，并且难以结合调度人员经验中存在的模糊知识，而这一模糊知识却又是极具价值的。
模糊逻辑原理适合描述广泛存在的不确定性，同时具有强大的非线性映射能力。
已经证明模糊逻辑系统可以作为通用的模糊逼近器以任意精度逼近一个非线性函数,并且能够从大量的数据中提取它们的相似性，这些特点正是进行短期负荷预测所需要的或是其他方法所欠缺的优势所在[2]。
上世纪九十年代初，国内外许多学者已经开始探索模糊逻辑原理在电力系统负荷预测中的运用[2][3][4]，某些机构还将这一理论运用于实际系统[5]。
然而，在众多的研究中，对于模糊推理规则和隶属函数的选取仍然依赖于专家知识和运行人员的经验，甚至在预测中需要运行人员参与其中[5]。
这种建模方式需要工作人员对模糊系统的相关参数进行定期地离线修订，系统建立耗时费力，且更新缓慢。
本文结合模糊数学理论和短期负荷预测研究的最新成果，利用在求解组合优化问题中具有优良特性的遗传算法来确定模糊逻辑系统的相关参数，从而较为迅速地构建出一套基于模糊逻辑原理的负荷预测系统。
以期进一步挖掘模糊逻辑系统在负荷预测应用中的强大生命力。
1 遗传算法在模糊逻辑系统中的应用一般来说，模糊逻辑系统的设计中最棘手的问题主要是以下两个：其一为隶属函数个数、形状的确定及其坐标位置的调节；其二是模糊规则的确定，如果在推理句式已经固定的情况下，该问题又可细化为对各个模糊条件语句推理结果（后件模糊词）的选取。
两部分内容互为依赖，相辅相成。
已经有许多学者提出了许多有益的思想对这两问题分别进行改进，然而由于隶属函数与模糊规则具有高度的依赖性，最优模糊逻辑系统的建立取决于两方面的有机结合，孤立地研究单方面因素的优化往往只能得出问题的次优解，难以在全局上把握问题的实质。
事实上，隶属函数参数的调节与模糊推理语句中待定模糊词的选取可以看作是一个多参数组合优化问题。
而遗传算法非常适合于解决组合优化问题，它具有隐含的并行特性和全局搜索能力，可以很好地对隶属函数和模糊规则进行综合寻优。
设样本集合的输入量为X={x1,x2,…,xN},其中xj(j=1,2,…,N}为n维输入向量，样本集合的输出量为Y={y1,y2,…,yN},样本集合的输入X对应的模糊逻辑系统的输出为图1表示了基于遗传算法的模糊逻辑系统的训练过程。
设种群规模为K，每一次迭代所产生的染色体为lj(j=1,2,...K)。
在适应度计算模块中，首先对每次新产生得染色体lj进行解码，还原成其所确定的模糊逻辑系统Lj。
然后将样本集合的输入集合的输出量Y进行统计处理，抽取误差平方和作为分析指标，即染色体lj对应的统计量作为其目标函数，如式（1）：其中，Cmax为一给定值。
选取f*为系统的最优适应值，当循环迭代出现期望的适应值fo(fo≥f*)时，迭代终止，由此确定最优模糊逻辑系统。
2 模糊负荷预测系统的参数选取该系统的工作过程分为两个阶段：训练阶段和预测阶段。
训练阶段是将已知的历史负荷资料作为评价指标，利用遗传算法对模糊逻辑系统的参数进行选择，这一阶段可以看作是一个对人类经验（备选解群）进行计算机总结进而寻找出最优模糊逻辑系统的过程。
预测阶段即系统的实际应用阶段，将预测日的相关因素输入预测系统，得出预测结果。
本文设计的模糊负荷预测系统共分为24个独立的小系统，每个小系统针对24个不同的时刻，对样本数据分区处理。
而在对预测日负荷进行集中预测。
图2所示的结构为小系统i的输入输出关系。
模糊关系用Mamdani最小规则定义，合成算法使用“∧－∨”运算准则，解模糊转换采用重心法（亦称为加权平均法）。
输入变量X 的选取一般考虑的因素为：日期类型、天气状况(气温、降雨量、湿度和风速等)、负荷近期变化趋势等一些因素。
根据区域性和季节性对负荷变化影响的差异，不同的系统可以选取不同的输入量。
通过研究预测地区的负荷特性在近几年的变化情况，本文选取输入量X有三(即图2中的n=3)：X1为周日期类型；X2为预测日时刻T的气温；X3为近期负荷变化趋势。
具体的定义见2.1节。
2.1系统输入量及其隶属函数的选取输入量X1为预测日的日期类型。
根据负荷的周循环特性，模糊词集定义为T（A1）={周一，周二，周三，周四，周五，周六，周日}。
显然，该词集中的各元素之间不存在模糊关系。
为适应模糊逻辑系统运行，需要将其按照模糊数学形式处理，即定义这一变量的隶属函数参数实际上已经确定，因此不参与随后的遗传算法的寻优过程。
输入量X2为预测日T时刻的气温预报。
该变量为影响负荷预测的主要因素，且与负荷变化成非线性关系，按照隶属函数的选取原则[7]，将模糊词集划分为T(A2)={NB(负大),NS (负小),ZE(中),PS(正小),PB(正大)}，经过反复的试验，本文对上述的词集依次选取梯形(偏小型)，三角形、梯形（偏大型）三种形式。
如图3所示，温度隶属函数中所需调节的参数为a1、b1、a2、b2、a3、b3、a4、b4、a5、b5等十个参数。
每个参数对应的调节范围是[Umin，Umax]。
值得注意的是，论域UT =[Tmin,Tmax]的选取可按照季节的不同进行设定，以期提高预测的精确度。
输入量X3为预测日前三周相应日0时刻负荷量的加权平均值。
它反映了负荷的近期变化趋势。
结合文献[6]中的平均值求法，给出如公式（4）:其中α＋β＋γ＝1，α≥β≥γ。
该量代表过去3周同类型日同一时刻T的负荷的加权平均值。
如果过去3周同类型日中的某一天正好是节日，则取再前一周的数据，并根据α、β、γ的调节确定近期与远期历史数据对当前的影响。
这一输入中包含负荷的动态信息和近期的发展趋势，对于预测的准确性是至关重要的。
其隶属函数的确定方式与输入量X2相似，但因该变量与预测负荷基本成线性关系，因此选取的隶属函数个数较少，选定三个模糊词，即T(A3)={NB(低),ZE(中),PB(高)}。
同理，输出量Y分为4档，设定模糊词集T(B)={NB(负大),NS(负小),PS(正小) ,PB(正大)}。
2.2 推理规则的选取推理规则由一系列多维多重模糊条件语句组成，本文中输入量有三个，因此是三维多重模糊条件语句，其基本形式为“IFx1 is Ali and x2 is A2j and x3 is A3k THEN y=B m”。
其中i、j、k分别为各输入量的隶属函数个数，m为输出量隶属函数的个数。
由此可知本文系统可能的规则数为7×3×5＝105个，对105个模糊条件语句的确定实际上是对每一条语句选择合适的Bm。
3 遗传算法应用中的问题编码方式的优劣决定了遗传算法总体效果的优劣，它直接影响着遗传算法的搜索能力和保持种群稳定性。
如果编码不适当，会使得不可行解过多，搜索可行解困难重重，往往需要加上大量的前期或后期补救措施才能够完成计算。
因此，如何制定优良的编码策略是绝大部分遗传算法问题中的重要问题。
对几种编码进行分析比较后，本系统选用二进制编码方式，每三位基因串表示隶属函数的一个参数；使用两位基因表示每条推理条件句的推理结果，然后将两个基因串连接起来，形成表征模糊逻辑系统的染色体。