GSI模糊推理模型与其他模糊推理模型的关系

• 作者: 刘智斌 姜昆 谷敏强
• 来源期刊: 北京师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 相似测度 蕴涵算子 GSI方法
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 449-457
• 页数: 9页
• 分类号: O142
• 语种: 中文
• DOI: 10.16360/j.cnki.jbnuns.2018.04.003

摘要

提出GSI(guaranteed similarity-degrees of fuzzy inference method)模糊推理模型的概念,考察该推理模型与其他典型的模糊推理模型之间的关系,证明如在计算公式中使用剩余型伴随对,输入前件为正规模糊集,常用的模糊推理算法如CRI算法、三I算法、基于∧-→合成的FRI算法都是GSI模糊推理算法,由Turksen提出的AARS算法(基于相似度的近似类比推理算法)是GSI模糊推理算法的近似.算例表明GSI模糊推理算法对系统输入比较敏感,具有良好的输入条件区分性能.GSI算法参数可调,具有广泛的适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谷敏强	汕头大学理学院数学系	10	31	3.0	5.0
2	刘智斌	浙江师范大学数理与信息工程学院	13	41	4.0	6.0
3	姜昆	汕头职业技术学院自然科学系	7	3	1.0	1.0