用模糊推理构造专家系统

资 源 简 介

用模糊推理构造专家系统

详 情 说 明

基于模糊推理的专家系统构建方法

模糊推理系统通过模拟人类思维方式来处理不确定性问题，非常适合构建专家系统。典型的模糊专家系统由以下几个核心部分组成：

知识表示模块采用模糊规则库形式，规则通常采用"IF-THEN"结构，条件部分包含多个模糊命题。每个输入变量对应一个或多个模糊集合，需要定义适当的隶属函数来描述其模糊性。

推理引擎负责执行模糊化、规则评估和去模糊化三个关键步骤。首先将精确输入转换为模糊量，然后通过规则库进行推理，最后将模糊输出转化为明确的控制量。常用的推理方法包括Mamdani和Sugeno两种模型。

在Matlab环境中，可以利用Fuzzy Logic Toolbox快速实现这类系统。工具箱提供了完整的图形化设计界面和编程接口，支持从隶属函数定义、规则编辑到系统测试的全流程开发。

实际应用中需要注意规则库的完备性和一致性，以及隶属函数参数的优化调整。系统性能通常通过测试案例验证，可以逐步完善规则库以提高推理准确性。