模糊化接口Fuzzification-模糊神经网络

模糊化接口（Fuzzification）

模糊化接口主要将检测输入变量的精确值根据其模糊度划分和隶属度函数转换成合适的模糊值。

为了尽量减少模糊规则数，可对于检测和控制精度要求高的变量划分多(一般5一7个)的模糊度，反之则划分少(一般3个)的模糊度。

当完成变量的模糊度划分后，需定义变量各模糊集的隶属函数。模糊划分尚未有一种确定的唯一的方法。它是根据经验而进行划分的。对于一个论域而言，模糊度的划分过少，很明显语言变量就会粗糙，这样对于一个控制系统来说，其控制质量就产生不良影响。如果划分的模糊集过多，则变量的检测和控制精度就越高，但是形成的控制规则就会过多，进行模糊推理就会占用大量的处理时间和过程;在采用模糊关系运算时，也会产生庞大的关系矩阵，从而关系运算就变得麻烦，产生的控制表也会庞大而占据较多内存。