基于OWA算子的区间值模糊推理算法研究

本文主要探讨了在复杂电磁环境中如何实现常规通信信号的实时分选，通过对区间值模糊推理方法的改进，引入了OWA（Ordered Weighted Averaging）算子，以解决模糊推理中权值分配的问题。文章介绍了基于OWA算子的区间值赋权方法，以及在区间值模糊集上进行加权模糊推理的算法，同时提出了基于OWA算子的区间值模糊匹配函数值和总体贴近度的计算方法。 在实际的通信系统中，尤其是在复杂的电磁环境下，信号处理面临诸多挑战，如信号的模糊性和不确定性。区间值模糊推理是一种有效的处理这些不确定性的方法，因为它允许对象的隶属度表现为一个区间而非单一值，这样更符合实际情况。然而，传统模糊推理中的权值分配通常不够灵活，或者过于依赖专家的主观判断。为此，本文引入了OWA算子，这是一种能更好地模拟人类决策过程的权重分配工具。 OWA算子是由Yager提出的，它提供了一种根据权重序列对一组值进行加权平均的方法，能够灵活地处理不同的权重分布情况。在本文的区间值模糊推理框架下，OWA算子被用来为规则前件的不同命题赋予合适的权重，使得推理过程更准确地反映每个命题对结果的重要性。 通过这种新的赋权方式，文章提出了加权模糊匹配函数，用于计算输入事实与规则前件的匹配程度。同时，还设计了总体贴近度的计算方法，以评估整个推理过程的匹配质量。通过实例分析，证明了该区间值模糊推理算法的有效性和实用性。 此外，文章还对比了现有的模糊推理方法，指出它们在权值分配上的不足，强调了本文方法在减少推理过程中模糊信息丢失和提高推理准确性方面的优势。这一研究对于优化复杂电磁环境下的通信信号处理，特别是在实时信号分选方面具有重要的理论和实践价值。 这篇论文深入研究了区间值模糊推理的权值分配问题，并通过引入OWA算子提出了一种新的、更为合理的赋权策略。这种方法不仅提高了模糊推理的精确性，还增强了其适应性和实用性，对于推动模糊逻辑在通信领域中的应用具有积极意义。