一型模糊集可以建模單個用戶的語義概念中的不確定性,即個體內(nèi)不確定性.一型模糊系統(tǒng)在控制和機器學習中得到了大量成功應用.區(qū)間二型模糊集能同時建模個體內(nèi)不確定性和個體間不確定性,因而在很多應用中顯示了比一型模糊系統(tǒng)更好的性能,是近年來的研究熱點.本文首先介紹了區(qū)間二型模糊集的重要概念和理論研究進展,總結(jié)了其在決策和機器學習中的成功應用,然后介紹了區(qū)間二型模糊系統(tǒng)的基本操作和理論研究進展,并回顧了其在控制和機器學習中的典型應用.最后,對區(qū)間二型模糊集和模糊系統(tǒng)未來的研究方向進行了展望. 

【文章來源】：自動化學報. 2020,46(08)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：18 頁

【部分圖文】：

二型模糊集010ux(b)

常重要.一型模糊系統(tǒng)的連續(xù)性很容易保證,只要論域中任意一點都被至少一個模糊集覆蓋即可.但是區(qū)間二型模糊系統(tǒng)的連續(xù)性很復雜,存在一型模糊系統(tǒng)沒有的性質(zhì).Wu和Mendel[77]發(fā)現(xiàn),當使用最常見的KM算法進行降階時,區(qū)間二型模糊系統(tǒng)可能出現(xiàn)兩種不連續(xù)性:間斷不連續(xù)性和跳躍不連續(xù)性.x2間斷不連續(xù)性指的是論域中的一部分沒有被任何一個模糊集覆蓋,所以當輸入位于此區(qū)域時,無法為其計算一個輸出.這是很容易理解的,對一型和區(qū)間二型模糊系統(tǒng)都存在,如圖10第3列所示.的隸屬度函數(shù)沒有覆蓋全部論域,所以其對應的輸出會產(chǎn)生間斷.跳躍不連續(xù)性為區(qū)間二型模糊系統(tǒng)所獨有,指的是當論域的某個部分只被上隸屬度函數(shù)覆蓋但是沒有被任何下隸屬度函數(shù)覆蓋時,當輸入位于此部1.00.501.00.70.40.10.10.40.71.0μX(x1)X11X12X13x11.00.501.00.70.40.10.10.40.71.0μX(x1)X11X12X13x11.00.501.00.70.40.10.10.40.71.0μX(x1)X11X12X13x11.010y50111.00.70.40.40.71.00.501.00.70.40.10.10.40.71.0μX(x2)X21X22X23x2x1x21.00.501.00.70.40.10.10.40.71.0μX(x2)X21X22X23x21.00.501.00.70.40.10.10.40.71.0μX(x2)X21X22X23x210y5010.10.111.00.70.40.40.71.0x1x210y5

常重要.一型模糊系統(tǒng)的連續(xù)性很容易保證,只要論域中任意一點都被至少一個模糊集覆蓋即可.但是區(qū)間二型模糊系統(tǒng)的連續(xù)性很復雜,存在一型模糊系統(tǒng)沒有的性質(zhì).Wu和Mendel[77]發(fā)現(xiàn),當使用最常見的KM算法進行降階時,區(qū)間二型模糊系統(tǒng)可能出現(xiàn)兩種不連續(xù)性:間斷不連續(xù)性和跳躍不連續(xù)性.x2間斷不連續(xù)性指的是論域中的一部分沒有被任何一個模糊集覆蓋,所以當輸入位于此區(qū)域時,無法為其計算一個輸出.這是很容易理解的,對一型和區(qū)間二型模糊系統(tǒng)都存在,如圖10第3列所示.的隸屬度函數(shù)沒有覆蓋全部論域,所以其對應的輸出會產(chǎn)生間斷.跳躍不連續(xù)性為區(qū)間二型模糊系統(tǒng)所獨有,指的是當論域的某個部分只被上隸屬度函數(shù)覆蓋但是沒有被任何下隸屬度函數(shù)覆蓋時,當輸入位于此部1.00.501.00.70.40.10.10.40.71.0μX(x1)X11X12X13x11.00.501.00.70.40.10.10.40.71.0μX(x1)X11X12X13x11.00.501.00.70.40.10.10.40.71.0μX(x1)X11X12X13x11.010y50111.00.70.40.40.71.00.501.00.70.40.10.10.40.71.0μX(x2)X21X22X23x2x1x21.00.501.00.70.40.10.10.40.71.0μX(x2)X21X22X23x21.00.501.00.70.40.10.10.40.71.0μX(x2)X21X22X23x210y5010.10.111.00.70.40.40.71.0x1x210y5

【參考文獻】：
期刊論文
[1]Deep forest[J]. Zhi-Hua Zhou,Ji Feng.  National Science Review. 2019(01)
[2]基于區(qū)間二型模糊集合的人工交通系統(tǒng)可信度評估[J]. 李潤梅,梁秋鴻.  自動化學報. 2019(10)
[3]關于二型模糊集合的一些基本問題[J]. 王飛躍,莫紅.  自動化學報. 2017(07)
[4]Linguistic Dynamic Modeling and Analysis of Psychological Health State Using Interval Type-2 Fuzzy Sets[J]. Hong Mo,Jie Wang,Xuan Li,Zhanlin Wu.  IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2015(04)
[5]Ⅱ型模糊控制綜述[J]. 潘永平,黃道平,孫宗海.  控制理論與應用. 2011(01)
[6]柔索驅(qū)動并聯(lián)機構(gòu)的二型模糊神經(jīng)逆控制(英文)[J]. 李成棟,易建強,余意,趙冬斌.  自動化學報. 2010(03)



本文編號：3093063