文档介绍：直觉区间值模糊推理的CRI算法2012-07-19################2012-07-19#######2#012-07-19########直觉区间值模糊推理的CRI算法俞峰杨成梧(南京理工大学动力工程学院)摘要:(positionalRuleofInference),并且是最重要的推理机制之一。很多文献研究了CRI法的推广以及满足不同要求的算子的合理选择。文章对直觉区间值模糊推理的CRI算法进行了一般研究,讨论了满足剩余原理的直觉区间值模糊三角模与直觉区间值模糊剩余蕴涵。由于一般形式的直觉区间值模糊推理均可以通过一定的处理方式转化为基本形式的MP(ModusPonens)或MT(ModusTollens)问题,所以文章仅就两种最简单的推理形式进行讨论,分别给出直觉区间值模糊环境下的MP和MT问题的CRI问题的一般形式,着重讨论其还原条件,给出还原准则。关键词:直觉区间值模糊推理;直觉区间值模糊三角模;直觉区间值模糊剩余蕴涵;CRI;还原性则直觉区间值集合(D,?)是一个完备格,<[1,1],[0,0]>1直觉区间值模糊集和直觉区间值模糊三角模与<[0,0],[1,1]>分别为最大元与最小元。[2,3]Zadeh的模糊集理论是描述模糊现象的理论工定义3给定论域X的直觉区间值模糊集A,[1]具。Atanassov提出的直觉模糊集是对Zadeh模糊集即为映射理论的一种扩充和发展。直觉模糊集增加了一个新的A:X?D,?+?+属性参数:非隶属度函数,能够更加细腻地描述和刻x?A(x)=?[A(x),A(x)],[A(x),A(x)]?,画客观世界的模糊性本质,从而引起众多学者的研究?+?+和关注,国内外刊物的相关文献目前已累计达百篇以[A(x),A(x)],,?[0,1][A(x),A(x)]?[0,1]++上,而且还有逐步增加的趋势。在实际应用中,参数A(x)+A(x)?1,往往不是用一个数值,而是用一个数值的范围即区间将X上直觉区间值模糊集的全体记为IIVFS(X),即值来表示更符合实际。因此,Atanassov又进一步提“IntuitionisticInterval-valuedFuzzySets”的意思。其[2,3]出区间值直觉模糊集(本文称之为“直觉区间值模?+?+[A(x),A(x)][A(x),A(x)]中、、糊集”)。+?+?[1?A(x)?A(x),1?A(x)?A(x)]分别为定义1一个直觉区间值a即指?+?+?+a=<[a,a],[a,a]>,[a,a]?[0,1],隶属程度区间、非隶属程度区间、犹豫程度区间。[2,3]定义4设A,B?IIVFS(X),规定序及运算如下:?+++??+[a,a]?[0,1],a+a?1,?A?B?A(x)?B(x),A(x)???+++将直觉区间值的全体记为D。B(x),A(x)?B(x),A(x)?B(x);定义2设a,b?D,规定序及运算如下:?A=B?A?B,B?A;???++a?b?a?b,a?b,a???+c+?A(x)=?[A(x),A(x)],[A(x),A(x)]?;?++??+b,a?b,(A?B)(x)=<[A(x)?B(x),A(x)?????++??+++a?b=<[a?b,a?b],[a?B(x)],[