武书彦，邹建华，吴青娥,许明喆，胡博

(1.西安交通大学 电子与信息工程学院, 陕西 西安 710049;2.河南牧业经济学院 信息工程学院, 河南 郑州 450046;3.郑州轻工业大学 电气信息工程学院, 河南 郑州 450002)

0 引言

单位模糊自动机在模糊自动机半群中的某一时刻会对应多种不同的状态，每一种状态都对应着不同的可信度，这样模糊自动机半群就能与现实世界和客观事物比较贴合，能够比较真实地反映现实世界。但是半群自动机的推导等价并不容易实行，即便是对复杂程度较低的有限半群自动机也有一定的困难。

在神经网络技术和模糊技术发展的背景下，模糊自动机得以快速发展并取得了广泛的应用[1-3]。在现代战争方面的应用尤为突出，面对狡猾的敌人如何识别真相是一个难题；又如列车前方障碍物的识别、汽车防撞雷达、无人机的目标探测、潜艇的障碍物闪避等，运用模糊神经网络自动机(Fuzzy neural network automaton, FNNA)[4-6]能够轻松达到灵活、快速、准确地做出判断处理的效果。而且在通信领域FNNA中模糊自动机发挥的作用将越来越大。模糊推理在社会的诸多领域起到了重要的作用，尤其是控制系统以及人工智能领域。具有不确定性数据之间的相似性特点通常可以模糊集与闭区间将它们的特征表示出来，根据这种特性，有些学者提出了区间分析方法[7-12]。为了提高自动机的诊断效果，可以将其与模糊集的方法相结合，提出模糊自动机半群的模糊推理，并将其应用于机器故障诊断中。……