Mamdani型概率模糊系统建模方法

被引：5

作者：

唐敏 ^{[1
]}

杨宏文 ^{[1
]}

胡卫东 ^{[1
]}

郁文贤 ^{[2
]}

机构：

[1] 国防科学技术大学ATR重点实验室

[2] 上海交通大学电子信息与电气工程学院

来源：

系统工程与电子技术 | 2012年 / 34卷 / 02期

关键词：

概率模糊系统; 概率模糊规则; 概率模糊推理; 时间序列分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对模糊系统不能有效表示系统中的随机性,给出了一种Mamdani型概率模糊系统的建模方法。该模型不需要领域专家的知识,可以直接从已有数据生成概率模糊规则。相应地给出了一种概率模糊推理方法。概率模糊系统综合了模糊系统的易理解性和概率系统的统计特性,能够对数据中的随机性进行更好地表示和处理。以概率模糊系统在时间序列分析中的应用为例,通过与"查表法"(table look-up scheme)的比较,说明了所提方法的有效性。

引用

页码：323 / 327

页数：5

共 11 条

[1]

Iterative fuzzy clustering algorithm with supervision to construct probabilistic fuzzy rule base from numerical data. Lee H.E,Park K H,Bien Z Z. IEEE Transac-tions on Fuzzy Systems . 2008

[2]

Mendel,JM. Uncertain rule-based fuzzy logic systems: introduction and new directions . 2001

[3]

“Probabilistic Fuzzy Logic and Probabilistic FuzzySytems”. Amir H Meghdadi,Mohammad-R,Akbarzadeh-T. IEEE International Fuzzy Systems Conference . 2001

[4]

Generating fuzzy rules by learning from examples. Wang LX,Mendel JM. IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics . 1992

[5]

A fuzzy additivereasoning scheme for probabilistic mamdani fuzzy systems. Kaymak U,van den Bergh W M,van den Berg J. Proc.of the 12th IEEE International Conference on Fuzzy Systems . 2003

[6]

On constructing probabilistic fuzzy clas-sifiers from weighted fuzzy clustering. Kaymak U,van den Berg J. Proc.of the IEEEInternational Conference on Fuzzy Systems . 2004

[7]

Financial marketsanalysis by using aprobabilistic fuzzy modeling approach. van den Berg J,Kaymak U,van den Bergh W M. Interna-tional Journal of Approximate Reasoning . 2004

[8]

A probabilistic fuzzy logic system for modelingand control. Liu Z,Li H X. IEEE Transactions on Fuzzy Systems . 2005

[9]

A probabilistic neural-fuzzy learning system forstochastic modeling. Li H X,Liu Z. IEEE Transactions on Fuzzy Systems . 2008

[10]

Probabilistic fuzzy logic system:a tool to processstochastic and imprecise information. Liu Z,Li H X. Proc.of the IEEEInternational Conference on Fuzzy Systems . 2009

← 1 2 →