要求：自己选例子建立规则，得到模糊推演结果，并结合实际例子评述模糊推理的合理性与不足之处，自己体会和见解。
例子：用模糊控制实现水箱水温的恒温控制。水箱由底部的电阻性电热元件加热，由电动搅拌器实现均温。
设控制的目标温度为25c，以实测温度t与目标温度r之差，即误差e=t-r，以及误差变化率ec为输入，以固态继电器通电时间的变化量u（以一个控制周期内的占空比表示，控制电加热器的功率）为输出。输入语言变量选实测温度t与目标温度r之差，即误差e和误差变化率ec，输出语言变量选固态继电器通电时间的变化量u，固模糊控制器为双输入-单输出的基本模糊控制器。
模糊推理：1)设e的基本论域为[-5，5]c，其语言变量e的论域为[-5，5]；ec的基本论域为[-1，1]c/s，其语言变量ec的论域为[-5，5]；控制量u的基本论域为[-5，5]单位，其语言变量u的论域为[-5，5]。e、ec和u都选5个语言值。
(2)控制规则。
根据实际经验，假设模糊控制规则如表1所示。
表1：模糊控制规则。
(3)用matlab-fuzzy工具箱。
利用matlab的模糊工具箱解此问题，各语言值的隶属函数基本采用三角函数，将25条模糊规则加入规则库中。隶属度及模糊规则显示如图1和图2所示。
图1 输入e的隶属度(ec和u的隶属度设计与e相同)
图2 模糊逻辑规则显示(左)和模糊规则三维显示(右)
4)测试结果。
评述与体会。
从测试结果看，通过模糊推理得到的输出符合原定的规则，其输出是比较合理的。此题中针对该种情况一共建立了25条规则，在实际中专家会将e、ec和u选为7个语言值，这样就有49条规则，所得到的结果准确度会更高。可见，如果模糊规则太少，就会降低结果的精度，但规则不是越多越好，规则太多时计算量也会很大。
另外，模糊推理有mandani法和sugeuo法等，不同的方法对推理结果也有影响，此题应用的是mandani法。同时，不同的解模糊的方法也会对结果产生影响。
如所处理的事物概念本身是模糊的，一个对象是否符合这个概念难以明确确定，此时我们选用模糊推理，不但可以得到某对象是否属于该事物，还能得到属于该事物的程度，得到两个模糊集合元素之间的关联程度。模糊推理属于不确定性推理，对于一个概念，精确是相对的，不精确是绝对的，从不确定的初始证据出发，通过运用不确定知识推出具有一定不确定性但是有合理的结论的不确定性推理过程，在解决实际问题中具有重要的作用和意义。
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