模糊接口Fuzzification及模糊神经网络概述

简介：
本文章主要介绍模糊接口技术及其在模糊神经网络中的应用原理和方法，探讨了其在处理不确定性信息方面的优势。 模糊化接口主要负责将输入变量的精确值根据其模糊程度划分，并通过隶属度函数转换为相应的模糊值。 为了减少模糊规则的数量，在对需要高精度检测和控制的变量进行划分时，可以采用较多（通常5到7个）的模糊区间；而对于要求不高的变量，则使用较少（一般3个）的模糊区间。完成这些区间的定义后，接下来是确定每个模糊集合的隶属函数。 关于如何进行合理的模糊化分区目前没有固定的规则或方法，这主要依赖于经验判断。对于一个特定领域而言，如果划分得太少，语言表达会显得粗糙，从而影响控制系统的性能；相反地，如果过多，则虽然可以提高检测和控制精度，但会导致大量的模糊推理规则产生，并占用较多的处理时间和内存资源；使用模糊关系运算时也会遇到庞大的矩阵计算问题。因此，在实际应用中需要权衡利弊以找到最佳方案。