人工智能模糊推理
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。
人工智能中的知识推理与推理机制
人工智能中的知识推理与推理机制人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门致力于使计算机能够模拟和执行人类智力活动的科学与技术。
知识推理是AI领域中的一个重要研究方向，旨在让计算机能够从已有的知识中进行推理，以获得新的知识或解决问题。
本文将从知识推理的定义、推理机制的分类、应用实例以及未来发展趋势等方面进行探讨。
一、知识推理的定义知识推理是指从已有的知识中进行推理，以推断出新的知识或解决问题的过程。
在人工智能领域，知识可以用规则、约束、知识库等形式进行表示和存储，而知识推理则是基于这些表示形式进行的。
知识推理主要包括两方面的内容：一是推理机制，即通过对已有知识的运算和推导，从中得出新的知识或解决问题；二是知识表示和存储，即如何将现实世界的知识用计算机可以理解的方式进行表示和存储。
二、推理机制的分类推理机制是指人工智能系统利用已有的知识进行推理的方法和策略。
根据不同的推理方式和目标，推理机制可以分为以下几类：1. 逻辑推理逻辑推理是一种基于形式逻辑和命题演算的推理方法，主要通过推理规则和命题之间的逻辑关系进行推导。
逻辑推理通常使用形式化的逻辑系统，如谓词逻辑、一阶逻辑等。
2. 归纳推理归纳推理是基于已有事实和观察结果，从中发现一般规律或者范例，并推断出新的结论。
它通过从特殊到一般的逻辑关系进行推导，可以帮助系统从已有的具体实例中抽象出一般的规则和知识。
3. 演绎推理演绎推理是基于已有的一般规则或定理，通过逻辑关系的推导和运算，推导出特定的结论。
演绎推理通常使用推理规则和推理机制，从一般规则到特殊情况的推导。
4. 概率推理概率推理是基于不确定性和概率的推理方法，主要通过概率理论和统计学方法进行推导。
它可以帮助系统在面对不确定性和不完全信息的情况下，进行推理和决策。
5. 模糊推理模糊推理是基于模糊逻辑和模糊集合理论的推理方法，主要用于处理模糊信息和模糊关系。
模糊推理可以帮助系统在处理不精确和不确定性的知识和数据时，进行推理和决策。
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人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在让机器能够模仿和模拟人类的智能行为。
在AI的发展过程中，模糊理论（Fuzzy Theory）和模糊推理（Fuzzy Reasoning）是扮演着重要角色的两个概念。
模糊理论和模糊推理可以帮助我们解决那些具有不确定性和模糊性的问题，并且在模拟人类的智能过程中起到了关键作用。
本文将详细介绍，并讨论其应用领域。
1. 模糊理论模糊理论是由扎德（Lotfi A. Zadeh）于1965年提出的，它是一种能够处理现实世界中不确定性和模糊性问题的数学工具。
与传统的逻辑学不同，模糊理论引入了“模糊集合”的概念，用来表示不同程度的隶属度。
在传统的二值逻辑中，一个元素只能属于集合或者不属于集合，而在模糊集合中，一个元素可以同时属于多个集合同时也可以部分属于某个集合。
模糊集合的定义通常采用隶属度函数（membership function）来表示，这个函数将每个元素在0到1之间的值来表示其属于程度。
这种思想可以很好地应用到处理模糊性问题的场景中。
例如，当我们描述一个人的高矮时，可以定义一个“高”的模糊集合，然后通过隶属度函数来表示每个人对于“高”的隶属度。
2. 模糊推理模糊推理是一种基于模糊逻辑的推理方法，它是基于模糊集合的运算来实现推理的过程。
模糊推理通过模糊集合之间的关系来表示模糊规则，从而得到推理的结果。
通常，模糊推理过程包括模糊化、模糊规则的匹配、推理方法的选择以及解模糊化等步骤。
在模糊化的过程中，将输入转化为模糊集合，并通过隶属度函数给出每个输入值的隶属度。
在模糊规则的匹配阶段，将输入的模糊集合与模糊规则进行匹配，根据匹配程度得到相应的隶属度。
然后，根据推理方法的选择，确定输出值的隶属度。
最后，通过解模糊化的过程，将模糊输出转化为确定的输出。
模糊推理的一个重要特点是能够处理模糊和不确定性的信息。
模糊推理系统在人工智能咨询中的应用分析
模糊推理系统在人工智能咨询中的应用分析人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展已经深入到各个领域，其中咨询服务领域也不例外。
模糊推理系统作为一种重要的人工智能技术，在人工智能咨询中发挥着重要作用。
本文将从模糊推理系统的基本原理、在人工智能咨询中的应用案例以及未来发展方向等方面进行深入分析。
一、模糊推理系统的基本原理模糊推理系统是一种基于模糊逻辑原理构建的推理系统。
与传统逻辑不同，传统逻辑只有真假两个取值，而模糊逻辑则引入了“可能性”的概念，使得取值可以是一个连续的区间。
在模糊推理系统中，输入数据经过隶属度函数进行隶属度计算，然后通过规则库进行规则匹配和融合，在经过去隶属度函数计算后得到最终输出结果。
二、模糊推理系统在人工智能咨询中的应用案例1. 模糊分类与预测在人工智能咨询中，对于一些复杂的问题，往往很难用传统的分类和预测方法进行准确的判断。
而模糊推理系统可以通过模糊分类和预测，对问题进行更准确的判断。
例如，在金融咨询中，可以通过模糊推理系统对股票市场进行预测，从而提供更准确的投资建议。
2. 模糊决策支持在人工智能咨询中，决策支持是一个重要的环节。
传统的决策支持方法往往需要建立复杂的数学模型和规则，而模糊推理系统则可以通过对问题进行隶属度计算和规则匹配，在不需要建立复杂数学模型和规则库的情况下提供有效的决策支持。
例如，在人力资源咨询中，可以通过模糊推理系统对候选人进行综合评价，并提供最佳人选。
3. 模糊风险评估在风险评估领域中，传统方法主要依赖于精确度高但计算量大、数据需求高等特点。
而在人工智能咨询中，由于数据不完备或者不精确等原因导致风险评估变得困难。
而模糊推理系统则可以通过对数据进行模糊化处理，从而提供更准确的风险评估结果。
例如，在保险咨询中，可以通过模糊推理系统对保险风险进行评估，并提供相应的保险建议。
三、模糊推理系统在人工智能咨询中的优势1. 灵活性模糊推理系统可以处理不确定性和不完备性的问题，对于一些复杂、模糊的问题具有较强的适应能力。
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。
人工智能模糊推理的一般过程
人工智能模糊推理的一般过程
人工智能模糊推理的一般过程可以分为以下几个步骤：
1. 收集数据：首先需要收集相关的数据和信息，这些数据可以来自各
种传感器、测量仪器等获得的原始数据，以及专家知识和经验。
这些
数据将作为推理的依据。
2. 模糊化：在模糊推理中，需要将输入的数据和信息转化为模糊集合。
这个过程将原始数据映射到一个或多个模糊集合，并且给出每个集合
的隶属度。
3. 激活规则库中对应的模糊规则：根据输入的模糊集合和规则库中的
模糊规则，选择合适的模糊推理方法进行推理。
4. 对模糊结果进行去模糊化处理：推理后得到的结果是模糊集合，需
要进行去模糊化处理，将其转换为精确量或更明确的结论。
以上就是人工智能模糊推理的一般过程，不同的人工智能系统可能会
有一些细微的差别，但大体上都是按照这个流程进行的。
人工智能模糊推理案例
人工智能模糊推理案例一、确定模糊变量在模糊推理中，我们需要确定模糊变量。
这些变量可以是输入变量、输出变量或中间变量。
模糊变量的值称为模糊数，它用一个模糊集合来表示。
例如，假设我们的输入变量是温度，那么我们可以将温度分为“高”、“中”、“低”三个模糊集合，分别用H、M、L表示。
二、建立模糊集合在确定了模糊变量之后，我们需要建立模糊集合。
模糊集合是对该变量的所有可能值的隶属度进行定义的集合。
隶属度是一个介于0和1之间的实数，表示该值属于该集合的程度。
例如，对于温度的三个模糊集合，我们可以定义如下隶属度：●H：当温度大于等于25度时，隶属度为1；当温度小于20度时，隶属度为0；介于20度和25度之间的温度隶属度为线性插值。
●M：当温度在20度到30度之间时，隶属度为1；其它情况隶属度为0。
●L：当温度小于等于15度时，隶属度为1；当温度大于等于20度时，隶属度为0；介于15度和20度之间的温度隶属度为线性插值。
三、确定模糊关系在建立了模糊集合之后，我们需要确定模糊关系。
模糊关系是一个二维的隶属度函数，表示输入变量和输出变量之间的模糊关系。
例如，假设我们的输出变量是风力，那么我们可以定义如下模糊关系：●当温度为H时，风力为强（用S表示）。
●当温度为M时，风力为中（用M表示）。
●当温度为L时，风力为弱（用W表示）。
四、进行模糊推理在确定了模糊变量、建立了模糊集合、确定了模糊关系之后，我们就可以进行模糊推理了。
模糊推理是按照一定的推理规则进行的，例如“IF A THEN B”。
在我们的例子中，我们可以使用如下推理规则：●IF 温度 = H THEN 风力 = S.●IF 温度 = M THEN 风力 = M.●IF 温度 = L THEN 风力 = W.五、反模糊化处理经过模糊推理后，我们得到了一个模糊输出值。
这个值是一个模糊集合，不能直接用于控制风力。
因此，我们需要进行反模糊化处理。
反模糊化处理是将模糊输出值转换为实际数值的过程。
人工智能中的模糊推理技术
人工智能中的模糊推理技术在人工智能的领域中，模糊推理技术是一种非常重要的技术，它可以帮助计算机理解并处理模糊、不确定或模糊的信息，从而实现更加智能化的决策和计算。
本文将从概述模糊推理技术的基本概念、应用场景到优缺点等方面进行论述。
一、模糊推理技术的基本概念模糊推理技术，简单地说就是处理模糊信息的技术，它是对现实世界的模糊性和不确定性的一种处理方法。
在人工智能的研究与应用中，通过使用模糊推理技术能够更好地处理数据、解决问题和进行决策。
而模糊推理技术也是实现人工智能的核心技术之一。
模糊推理技术将不确定或模糊的信息转化为数学模型，从而方便计算机进行处理。
它主要包含两个部分，一个是模糊集合理论，另一个则是模糊推理规则。
其中模糊集合理论是处理模糊信息的重要工具，它将模糊、不确定或模糊的信息转换为具有清晰边界的数学形式。
而模糊推理规则则是模糊推理的核心，它确定了将模糊集合转化为模糊推理的方法和规则，这些规则定义了处理模糊信息的过程和步骤。
二、模糊推理技术的应用场景模糊推理技术在人工智能的各个领域中都有广泛的应用。
下面以几个典型的应用场景为例：1、智能控制系统：模糊推理技术可以应用于各种控制系统中，以实现智能控制。
例如，在电影院中，通过测量观众的体温和湿度等生理指标，可以得出观众的情感状态，从而推断出观众对电影的评价，并根据评价调整电影的音量和画面的亮度等参数，以达到最佳的观影效果。
2、金融风控：在金融风控领域，模糊推理技术可以用于识别与投资相关的风险或机会。
例如，可以通过对股票市场、汇率、政策等因素的分析，预测股票、外汇等投资品种的价格变动，并制定相应的交易策略。
3、智能家居：在智能家居领域中，模糊推理技术可以帮助智能家居设备更好地理解人类的行为和需求。
例如，通过识别人类的语音、表情等特征，智能音响可以推测出人类的情绪状态，并根据情绪状态自动播放相应的音乐。
三、模糊推理技术的优缺点模糊推理技术在人工智能的应用中具有很多优点，其中最重要的优点是它能够帮助计算机更好地处理模糊和不确定信息，从而实现更加智能化的计算和决策。
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Aji为模糊语言值；xi为输入变量；vi为输出变量。
待求解模型参数： 结构参数(N, P)、系数|Aji, aji|
19
……
16
Step2. 选择控制规则
8.3 模糊推 理系统
2. 观察法
基本思路：观察人类控制行为，提炼出控制思想， 形成一套基于模糊条件语言类型的控制规则，然 后建立模糊规则库。
问题的难点：
如何用逻辑形式表达专家/操作工控制的经验和诀窍。 如何使系统通过训练获取所需要的技巧，具有不断改
善和自学习的功能。
且
对给定的 BB**，BB**VV AA*=BB**o◦R 。% %
，则可推得结论
A**U %
，
%% %
比较而言，模糊取式推理的应用更多。
24
Step2. 选择控制规则
3. 常见的取式推理模型 模型1 多规则多输入模型
8.3 模糊推 理系统
规则R1 …… 规则Rm 新输入 输出
如果x1是A11且……且xn是 A1n， 那么y是B1
8.3 模糊推理系统
一、模糊推理的定义 二、模糊推理系统的设计方法
构建系统的基本步骤、模糊推理模式、模糊推理方法、 模糊匹配方法、冲突消解策略
三、应用实例 四、Matlab模糊逻辑工具箱
1
一、模糊推理的定义
8.3 模糊推 理系统
大前提：健康则长寿 小前提：周先生健康 结 论：周先生长寿
大前提：健康则长寿 小前提：周先生很健康 结 论：周先生近乎会很长寿
20
Step2. 选择控制规则
8.3 模糊推 理系统
2. 观察法--Sugeno基于观察模型的规则库建立方法
N
定义正则化权系数： i wi wk ,i 1, 2,L, N k 1
则推理输出v0可转换成为给定输入的线性组合：
v0 1v1 2v2 L NvN
= 1 a01 a11x10 L a1p x0p
理系统
误差e -50 -30 -15 -5 0 5 15 30 50
量化等级 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4
状态等级
相关的隶属度函数
PB
0 0 0 0 0 0 0 0.35 1
PS
0 0 0 0 0 0.4 1 0.4 0
ZE
0 0 0 0.2 1 0.2 0 0 0
NS
0 4 1 0.4 0 0 0 0 0
NB
1 0.35 0 0 0 0 0 0 0
e=20 量化等级： 2 30-20 +3 20-15 = 7
30-15 30-15 3
PB
=0
30-20 30-15
+0.35
20-15 30-15
=
0.35 3
PS
=1
30-20 30-15
+0.4
20-15 30-15
=0.8
14
Step2. 选择控制规则
L N
a0N
a1N
x10
L
a
N p
x
0 p
=a01 1 a11 1x10 L a1p 1x0p L
a0i i a1i i x10 L aip i x0p L
a0N
N
a1N
N x10
L
a
N p
N
x
0 p
N
wivi
v0
i 1 N
wi
i 1
根据实际问题的需求，通常采用非线性映射。
9
8.3 模糊推
Step1. 确定输入/输出的模糊子集及其论域 理系统
输入/输出空间的模糊划分 模糊规则前提中的每一个语言变量都形成一个对应
于确定论域的模糊输入空间，结论中的语言变量则形成 模糊输出空间。
每个语言变量都有与之相对应的术语（语言值）集 合，术语集合中的每个术语被定义在同一论域上。
相关的隶属度函数 0 0 0 0 0 0 0 0.35 1 0 0 0 0 0 0.4 1 0.4 0 0 0 0 0.2 1 0.2 0 0 0 0 0.4 1 0.4 0 0 0 0 0 1 0.35 0 0 0 0 0 0 0
e=5 量化等级：1 PS(e)=0.4, ZE(e)=0.2
12
规则R 如果x是A， 那么y是B
新输入 x是A*
输出
y是B*
8.3 模糊推 理系统
28
Step2. 选择控制规则
4. 模糊匹配
8.3 模糊推 理系统
A与A*匹配，才能使用该规则。
匹配度：两个模糊集或模糊概念的相似程度。
常用的匹配度的计算方法：贴近度、语义距离、相 似度。
模糊划分就是确定术语集合中有多少个术语，如： （NB，NS，ZE，PS，PB，…），（负大，负小，零， 正小，正大，…），即确定基本模糊集的数目。
目前，模糊输入输出空间的划分还没有统一的解决 方法，通常采用启发式实验划分来找最佳模糊分区。
10
8.3 模糊推
Step1. 确定输入/输出的模糊子集及其论域 理系统
a0i i a1i i x10 L aip i x0p L
a0N
N
a1N
N x10
L
a
N p
N
x
0 p
22
Step2. 选择控制规则
8.3 模糊推 理系统
“若A则B”是推理系统中常用的规则表现形式。
在模糊推理中，把“若A则B”看成为一种模糊蕴
含是关直系积，U用V上A%的模BB%表糊示关，系且，即A% ：U
21
Step2. 选择控制规则
8.3 模糊推 理系统
2. 观察法--Sugeno基于观察模型的规则库建立方法
对控制对象进行观察并收集输入和输出的样 本数据{x1, x2, , xp, v}。
采用最小二乘法，计算出待定系数{aji}。 进一步地，可建立模糊推理规则。
v0 a01 1 a11 1x10 L a1p 1x0p L
8
8.3 模糊推
Step1. 确定输入/输出的模糊子集及其论域 理系统
设连续论域：[-50, 50] 量化等级： 9级
量化等级 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 线性映射 -50 -37.5 -25 -12.5 0 12.5 25 37.5 50 非线性映射 -50 -30 -15 -5 0 5 15 30 50
26
Step2. 选择控制规则
3. 常见的取式推理模型 模型3 单规则多输入模型
8.3 模糊推 理系统
规则R 新输入 输出
如果x1是A11且……且xn是 A1n， x1是A1*且……且xn是 An*
那么y是B y是B*
27
Step2. 选择控制规则
3. 常见的取式推理模型 模型4 单规则单输入模型
8.3 模糊推
Step1. 确定输入输出的模糊子集及其论域
理系统
模糊控制系统中，为消除大的误差，需要在量化 级之间进行插值运算。
一个简单的插值运算方法是：引入权系数w(·)， 对于任意一个连续的测量值，通过相邻两个离散值 的加权运算得到模糊隶属度的值。
13
8.3 模糊推
Step1. 确定输入输出的模糊子集及其论域
“健康”、“长寿”都是模 糊概念，但大前提的前件和小前 提中的模糊判断严格相同，而结 论与大前提中后件相同。推理过 程没有模糊性，仍然是精确推理。
小前提中的模糊判断和大前 提的前件不是严格相同，而是相 近，它们有程度上的差别，不能 得到与大前提中后件相同的明确 结论。其结论应该是与大前提中 后件相近的模糊判断。
前期缺乏现代形式逻辑中的性质，理论上不够完 善。但是这种推理方法得到的结论与人的思维一 致或相近，在应用实践中证明是有用的。许多学 者在模糊逻辑和模糊推理的性质方面展开了卓有 成效的研究。
3
二、模糊推理系统的设计方法
8.3 模糊推 理系统
例：双输入、单输出小费问题。
小费三条规则：
1. 如果服务差或食品差，那么小费低；
15
Step2. 选择控制规则
8.3 模糊推 理系统
1. 专家经验法
通过对专家控制经验的咨询，利用条件语句 来模拟人类的控制行为，形成控制规则库。由于 与专家的控制特性直接相关，因此是一种很自然 的，但主观性较强的方法。
if e=NB and de=PS then u=PS
if e=NB and (de=NS or ZE) then u=PB
8.3 模糊推 理系统
模糊空间中，术语集的基数决定了可以建立的 模糊控制规则的最大数目，即基本模糊集的数目决 定模糊逻辑控制器的控制分辨率。
目前，模糊规则库的建立大致有四种方法：专 家经验法、 观察法、 基于模糊模型的控制、 自组 织法。
值得注意的是，以上方法是相互排斥的，实际 使用时常综合利用各种方法。
如果x1是Am1且……且xn是 Amn， 那么y是Bm x1是A1*且……且xn是 An*
y是B*
25
Step2. 选择控制规则
3. 常见的取式推理模型 模型2 多规则单输入模型
规则R1 如果x是A1， 那么y是B1
……
规则Rm 如果x是Am，那么y是Bm 新输入 x是A*
输出
y是B*
8.3 模糊推 理系统
结论不是从前提中严格推出来，而是近似逻辑地推出结论 的方法，通常就称为假言推理或似然推理。
2
一、模糊推理的定义
8.3 模糊推 理系统
是一种以模糊判断为前提，运用模糊语言规则， 推出一个新的近似的模糊判断结论的方法。