【摘 要】
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该文在研究过程中,引入了粗糙集理论这一人工智能的新成果,利用粗糙集理论在知识和规则约简中的作用,对模糊控制规则和控制器进行精简.论文主要分为三部分:第一部分首先引入
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该文在研究过程中,引入了粗糙集理论这一人工智能的新成果,利用粗糙集理论在知识和规则约简中的作用,对模糊控制规则和控制器进行精简.论文主要分为三部分:第一部分首先引入了知识与分类、知识表达及"上、下近似"等粗糙集基本概念,讨论了基于粗糙集理论的一般性分类、约简算法和度量方法,提出了基于粗糙集理论的规则约简算法.第二部分主要着眼于粗糙集理论在模糊控制规则提取中的应用.根据实际数据特点和应用需要,提出了属性离散、规则一致化处理等方法,并应用粗糙集理论和算法,从原始数据中提取模糊控制规则.第三部分研究了粗糙集理论在模糊控制器约简中的应用.首先分析了粗糙集和模糊控制的相关特点及相互结合的可行性.然后通过模糊—神经理论方法训练得到隶属度函数,结合前两部分内容,对模糊控制器进行约简.
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