Vol.19 No.2 郑德玲等：知识“溶化技术及无搜索快速求解智能系统的建立 。197· 由此模糊统计试验所确定的A,A,A,的隶属函数为： +0 严g)=J.Pdr 4,(=」nP,9dv (2) 44(9=1-4,(9-4(9 其中：P(),P(分别为5，n的边缘分布密度，通常5，n具有正态分布.设5为N(a,a,),n为 N(a2,c),则上述隶属函数转化为： 4(=1-[x-a)1oJ 4=[(x-a,)/o]-[(r-a)1o,J (3) (9=[(r-a,)/o] 其中：N(u,o),N(a,o)表示5，n服从正态分布；a,a,分别为5，n2个正态分布函数的均值： σ0分别为5，n2个正态分布函数的标准差(9= （2。/2)d为正态分布密度函 数.用三分法确定的隶属函数为初始隶属函数，将其存入隶属函数库，不断地进行调整， 1.2规则表示 Rule l:If x is 4,and x,is 4,and x Then is B. 其中，x表示加热炉均段炉温，x表示加热1段炉温，x,表示加热Ⅱ段炉温，x4表示炉压； A,={“低”，“正常”，“高"}；y,表示均热段的流量，少表示加热I段的流量，y表示加热Ⅱ段流 量，y:表示烟道闸门开度；B={“增大”，“保持不变”，“减小}.求属函数库和规则库总称为知 识库，此库不用于推理，只用来解释系统的推理过程. 2推理机制 2.1推理网络结构 如图1所示，它由输人层、前 均热段燃料加热I段燃料加热Ⅱ段燃料烟道闸门开 流量的改变量流量的改变量流量的改变量度的改变量 提隶属函数层、前提层、规则层、 结论层和清晰化层组成， (1)导人算法. 如何将初始隶属函数和模 糊规则转化到该网中，可通过导 人算法，具体实现如下： 1)建立前件隶属函数的子 神经网络. 2)根据1)建立的子网生成 每1条模糊规则的子神经网，如 均热段温度加热I段温度加热Ⅱ段温度 炉压 图1推理网络结构图】 郑德玲等 知 识 “ 溶化 ” 技 术 及 无搜索快速求解智 能系统 的建立 由此模糊 统计 试验 所确 定 的 ， ， ， 的隶 属 函 数 为 一 厂 ’ 。 叼、 一 工 。 。触 其 中 代 ， 气 气 一 一 与 一 性 分 别 为 ， 叮的边 缘分布密度 ， 通 常参叮具有 正 态 分 布 · 设 为 ， ， 刀为 ， ， 母 ， 则 上 述 隶属 函 数转 化 为 群乃 习 一 一 必 一 产 ， ， 一 价 一 一 沪 一 拜 」 沪 一 ， ， 其 中 ， ， 表示 参。 服 从 正 态分 布 “ ， “ 分 别 为 参。 个 正 态分 布 函 数 的均值 ，沁 ““ “ ， 。 个 正 态分 “ 函” 的标准” ， 一 丁言一 ‘ 山 “ 正 态分“ 密度 函 数 用三分法 确定 的隶 属 函数 为初 始隶 属 函数 ， 将其存人 隶 属 函数库 ， 不 断地 进 行 调 整 规则表示 戈 ， 凡 月 ” · 戈 ， 夕， · 其 中 ， ， 表示 加 热 炉 均 段 炉 温 ， 表 示 加 热 段 炉 温 ， ，表 示 加 热 段 炉 温 ， 表 示 炉 压 ‘ 二 “ 低 ” ， “ 正 常 ” ， “ 高 ” ，表示 均 热段 的流量 ， 表示 加热 段 的流量 ， 。表示 加 热 段 流 量 ， 表示 烟 道 闸 门开 度 双一 “ 增 大 ’ ， “ 保持 不 变 ’ ， “ 减 小 ’ 隶 属 函 数库 和 规则 库 总称 为 知 识库 ， 此 库不 用于 推理 ， 只 用来解 释 系 统 的推理 过 程 推理机制 推理 网络 结构 如 图 所 示 ， 它 由输人层 、 前 提 隶 属 函 数 层 、 前 提 层 、 规 则 层 、 结论层 和 清晰 化层 组 成 导人算 法 如 何 将 初 始 隶 属 函 数 和 模 糊 规则 转 化 到 该 网 中 ， 可 通 过 导 人 算 法 ， 具 体 实现 如下 建 立 前 件 隶 属 函 数 的 子 神 经 网络 根 据 建 立 的 子 网 生 成 每 条 模 糊 规 则 的 子 神 经 网 ， 如 均 热段燃料 加 热 段燃 料 流 量 的 改 变量 流 量 的改 变量 加 热 段 燃 料 烟 道 闸 门开 流 量 的改 变量 度 的改 变 量 均 热段 温 度 加 热 工段 温 度 加 热 段 温 度 图 推理网络结构 图 葵 压