专家系统中模糊信息处理方法研究

本项目首先研究各类模糊算子的“简单表示”问题，获得一种简单而统一的表示形式，实现了降维与参数化。在此基础上，提出了一种根据专家知识或实验数据来调整模糊算子与隶属函数的算法。进而提出一种在模糊推理中对语言值进行计算的新方法。利用这种方法处理专家用不精确语言描述的知识时，不必事先给定具体的隶属函数，而且算子可能自动调整，因而具有自学习功能，更接近于人类专家的行为。计算也大大简化。由于应用中常常遇到隶属函数值域为格的情形。我们还对模糊格的性质进行了研究。本项目研究成果可应用于模糊推理，特别是自适应模糊控制器的设计。研究结果大部分已在中国科学等中外期刊或国际会议上发表。获得省级科技进步奖一等奖一项。