确定隶属函数应遵守的一些基本原则： 1、表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合 例:适中速度的集合是模糊集合。可表示为: “适中速度”= 0/30+0.5/40+1/50+0.5/60+0/70 从最大隶属度函数点向两边延伸时,其隶属函数的值是必须是单调递减的,而不允许有波浪形。 凸模糊集合：隶属函数呈单峰馒头形。

造成交通拥挤往往突出表现在道路的交叉口处，在综合了模糊控制技术和城市信号交叉口交通信号控制技术基础上，针对多路口交通控制的特征及实际交通状况，对已有模糊控制算法进行了改进，在单路口模糊控制研究的基础上，研究了基于相序优化模糊控制的城市区域交通信号控制系统。此方法不需要建立复杂的交通流模型，对城市交通控制系统实施模糊控制，可以有效地解决交通信号控制过程中复杂性和随机性难题，从而对绿灯信号的调整做出更合理的匹配，提高交叉路口的通行率近20%。

针对近or年来自适应模糊控制的主要研究成果,从模糊系统、模糊控制、稳定性、模糊逼近和神经网络等方面较详细地概括与分析了自适应模糊控制理论的研究与进展,特别是在助apunov稳定性理论下,基于模糊模型的自适应模糊控制与普棒控制、滑模控制等传统方法的结合与互补为非线性系统建模与控制提供了强有力的工具。最后对自适应模糊控制新的研究方向进行了展望,模栩建模与自适应控制的研究具有重要的理论和实际意义。

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模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)，简称模糊控制(Fuzzy Control)，是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。模糊控制理论是由美国著名的学者加利福尼亚大学教授Zadeh·L·A于1965年首先提出，它是以模糊数学为基础，用语言规则表示方法和先进的计算机技术，由模糊推理进行决策的一种高级控制策。在1968～1973年期间Zadeh·L·A先后提出语言变量、模糊条件语句和模糊算法等概念和方法，使得某些以往只能用自然语言的条件语句形式描述的手动控制规则可采用模糊条件语句形式来描述，从而使这些规则成为在计算机上可以实现的算法。1974年，英国伦敦大学教授Mamdani·E·H研制成功第一个模糊控制器， 并把它应用于锅炉和蒸汽机的控制，在实验室获得成功。这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生并充分展示了模糊技术的应用前景。

相对比较法的具体步骤： ① 设论域U中的一对元素(v1, v2)， 在v1和v2的二元对比中， v1具有某特征的程度用gv2(v1)表示，v2具有某特征的程度用gv1(v2)表示。 且满足： 0 gv2(v1)  1 、 0 gv1(v2) 1 ② 令： 且定义g(vi /vj ) =1，当i=j时。 ③以g(vi /vj ) (i , j=1,2)为元素构造相及矩阵G:

模糊控制中，隶属度函数基本图形分为三大类： 1.左大右小的偏小型下降函数（Z函数）：适用于输入值比较小时的隶属度函数确定。 0 x 1.0 (x) 矩形分布 0 x 1.0 (x) 梯形分布 0 x 1.0 (x) 曲线分布

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4、二元对比排序法 通过对多个事物之间的两两对比，来确定某种特征下的顺序，由此来决定这些事物对该特征的隶属函数的大体形状。 二元对比排序法分为：相对比较法、对比平均法、优先关系定序法、相似优先对比法。 相对比较法： 论域U中元素v1, v2,… vn ，要对论域中的元素按某种特征进行排序，首先，在二元对比中建立比较等级，然后用一定的方法进行总体排序，以获得各元素对于该特性的隶属函数。