广义二型模糊逻辑系统降型及其采样离散Nie-Tan算法

摘要

广义二型模糊逻辑系统在近年来成为学术研究的热点问题,而降型是该系统中的核心模块.最近的研究证明了连续Nie-Tan(CNT)算法是计算区间二型模糊集质心的准确方法.发现了离散Nie-Tan(NT)算法中的求和运算和CNT算法中的求积分运算的内在联系,用2类算法完成基于广义二型模糊集α-平面表达理论的广义二型模糊逻辑系统质心降型.3个计算机仿真实验表明,当适当增加主变量采样点个数时,所提出的基于主变量采样的离散NT算法计算出的广义二型模糊逻辑系统质心降型集和解模糊化值结果可以精确地逼近基准的CN T算法,且采样离散N T算法的计算效率远远高于CN T算法的效率.