自从Zadeh 1965年提出模糊集的概念,模糊理论和模糊方法就在数学领域以及许多的应用领域里得到了广泛的应用.研究具有良好属性的模糊推理系统和推理算法的鲁棒性对人工智能和控制领域的应用是十分重要的.因此,本文研究了Schweizer-Sklar三角算子簇的性质以及基于Schweizer-Sklar三角范数簇的模糊推理算法的鲁棒性,进而构造了一簇基于Schweizer-Sklar三角范数簇的模糊度量空间,具体内容如下:第一,选取更有柔性的Schweizer-Sklar三角范数簇的模糊逻辑,确定Minkowski距离作为测量标准来计算在Schweizer-Sklar三角范数簇、对应剩余蕴涵簇上的扰动,进而给出基于Schweizer–Sklar三角范数的三I算法的鲁棒性.第二,在基于Schweizer-Sklar三角范数簇的模糊逻辑上继续讨论,研究Schweizer-Sklar算子簇内部的性质,再在最大灵敏度的概念下得出基于SchweizerSklar三角算子簇的反向三I算法的鲁棒性.这一结果对于控制领域的选用模糊推理算法是有重大意义的.最后,将文献[25]中正则度量的概念拓展到Schweizer-Sklar三角范数簇(m<0),构造了一簇模糊度量空间并证得这一簇模糊度量空间上的点都是离散的.