SIA OpenIR  > 数字工厂研究室
一种基于自学习机制的快速匹配模糊推理方法
其他题名Self-learning mechanism-base fast matching fuzzy reasoning method
史海波; 潘福成; 里鹏; 于淼; 段彬; 胡国良
所属部门数字工厂研究室
专利权人中国科学院沈阳自动化研究所
专利代理人沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002
授权国家中国
专利类型发明
专利状态实审
摘要本发明涉及一种基于自学习机制的快速匹配模糊推理方法,包括以下步骤:采用高斯隶属度函数法构建参数模糊化信息;建立模糊规则库;将外部参数数据进行模糊化得到事实项,采用rete算法将事实项与模糊规则库中的规则进行匹配,得到模糊推理结果;将模糊推理结果进行去模糊化得出最终推理结果;根据最终推理结果和实际反馈结果构建样本集,基于样本集进行规则强度自学习修正。本发明采用rete算法提高了模糊推理的效率,使模糊推理方法能适用于对实时性要求较高的工程领域。
其他摘要The invention relates to a self-learning mechanism-base fast matching fuzzy reasoning method. The method includes the following steps that: a Gaussian membership degree function method is adopted to construct parameter fuzzification information; a fuzzy rule base is established; external parameters are fuzzificated, so that a fact item can be obtained; the fact item is matched with rules in the fuzzy rule base by adopting a rete algorithm, so that a fuzzy reasoning result can be obtained; the fuzzy reasoning result is subjected to defuzzification, so that a final reasoning result can be obtained; and a sample set is constructed according to the final reasoning result and an actual feedback result, and rule strength self-learning correction is carried out based on the sample set. According to the self-learning mechanism-base fast matching fuzzy reasoning method of the invention, the rete algorithm is adopted, so that the efficiency of fuzzy reasoning can be improved, and the fuzzy reasoning method can be applied to the engineering field with high real-time requirements.
PCT属性
申请日期2014-12-18
2016-07-20
申请号CN201410796146.1
公开(公告)号CN105787563A
语种中文
产权排序1
文献类型专利
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/18897
专题数字工厂研究室
作者单位中国科学院沈阳自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
史海波,潘福成,里鹏,等. 一种基于自学习机制的快速匹配模糊推理方法[P]. 2016-07-20.
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