2、规则基模糊系统：原理、结构与应用

规则基模糊系统：原理、结构与应用

1. 规则基系统概述

规则基系统可用于解决广泛的问题，涵盖预测、分类、诊断、决策和控制等领域。规则通常具有 “IF p THEN q” 的结构，其中 p 为规则的前提，q 为规则的结论。规则基系统始于一组这样的规则，这些规则可以从特定领域的数据中提取，也可以由领域专家提供。规则的前提基于可观察或测量的变量，用 (x_i (i = 1, \ldots, p)) 表示，每个规则都与一个期望的输出 (y) 相关。

以空调（AC）调节系统为例，有以下三条基于专家经验的规则：
- IF x is moderate, THEN y = adjust the AC to around low
- IF x is high, THEN y = adjust the AC to moderate to high
- IF x is very high, THEN y = adjust the AC to around high

在这个例子中，只有一个前提变量 (x)（温度）和一个输出 (y)（空调调节）。

2. 规则中的问题与数学需求

从上述规则中可以发现几个重要问题：
1. 语言与数值的不匹配 ：规则中使用了语言术语来描述温度和空调调节，而软件和硬件处理的是数字，因此需要数学方法将这些规则量化，将测量的温度值转换为数值化的空调调节指令。
2. 语言的不确定性 ：规则中使用的词语不够精确，例如 “moderate temperature” 和 “around low” 等，不同的人可能有不同的理解