该文主要是为了解决当模糊规则库是稀疏型时如何得到推理结论的问题.通过学习相关的资料,在仔细研究了国内外发展现状的基础上,对原有的稀疏模糊推理方法进行了改进,并且提出了更好的稀疏模糊推理方法.首先,介绍了由Kczy和Hirota提出的线性插值推理方法.该方法解决了当模糊规则库是稀疏型时的推理问题;但是此方法不能保证推理结论是正规的凸模糊集，因此，M.Mizumoto和Y.Shi等人提出了该方法的推理条件.该文从两个方面对以上方法进行了改进.第一，引入泰勒级数对原线性插值推理方法进行了改进，使得能够保证推理结论是正规的线性凸模糊集;第二，发现了已有的Kczy插值推理方法推理条件（MS推理条件）的错误，给出了Kczy插值推理方法的正确的推理条件.其次，通过仔细的分析研究和实例仿真，提出了新的稀疏规则库条件下的模糊推理方法.当模糊规则库是稀疏型时，利用该方法可以简单的得到模糊推理结论，还可以利用得到的数据快速的生成新的规则添加到原来的模糊规则库中;该方法计算简单，没有条件的限制，而且随着模糊推理的进行，可以逐渐的增加模糊规则库的紧密程度，从而提高模糊推理系统的推理方法，增加了MATLAB中编程实现了该文提出的新的稀疏模糊推理方法，增加了MATLAB在稀疏情况下的推理能力，可以更方便模糊推理系统在实际生产和生活中的运用.最后，把提出的新的稀疏规则库条件下的模糊推理方法从一维情况扩展到二维和多维情况，拓宽了该方法的应用范围.