模糊系统理论已成功地应用于许多领域。建立模糊系统可以根据给定逼近精度。他们可以近似一个预先确定的模型或控制过程。因此,重要的是要分析模糊系统的逼近机制。

的一般近似模糊系统是指是否模糊系统可以定义在紧集逼近任意连续函数和任意精度。目前,研究模糊系统普遍接近者主要是分为两个方面。一个是定性研究,内部机制的研究分析各种模糊系统的逼近性能;第二种是定量研究,旨在确定模糊系统的近似误差。与此同时,自适应控制是一门学科,研究不确定系统的控制问题。自适应控制可以被视为一个反馈控制系统,可以智能地根据环境变化调整自己的特点,这样系统可以工作在最优状态根据一些设置标准。控制的自适应控制是非常成功的航空、导弹和空间飞行器。自适应控制,就像常规的反馈控制和最优控制,也是一个基于数学模型的控制方法。唯一的区别是,自适应控制是基于对模型和干扰较少的先验知识,这就要求系统中操作。在这个过程中,信息模型是连续提取到逐步完善模型。 It is well known that system uncertainties exist in most actual systems, which are produced by external disturbances, modelling errors, etc. An effective method to handle these uncertainties is using fuzzy logic systems.

这个特殊问题的目的是整理原始研究和评论文章相关的定性和定量分析的模糊逻辑系统,自适应模糊控制和动态系统的稳定性分析。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 应用模糊逻辑系统
• 模糊逻辑系统的定性和定量分析
• 模糊普遍接近者及其应用
• 自适应模糊控制
• 在模糊逼近非线性系统的稳定性
• 自适应模糊混沌系统的同步
• 分数阶模糊自适应控制