| -6 | -5 | -4 | -3 | -2 | -1 | -0 | +0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
| -6 | 7 | 6.5 | 7 | 6.5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 1.5 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| -5 | 6.5 | 6.5 | 6.5 | 6.5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 1.5 | 1.5 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| -4 | 7 | 6.5 | 7 | 6.5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 1.5 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| -3 | 6.5 | 6.5 | 6.5 | 6.5 | 4 | 4 | 3 | 3 | 1 | 1 | -3 | -3 | -3 | -3 |
| -2 | 7 | 6.5 | 7 | 6.5 | 4 | 4 | 1 | 1 | 0 | 0 | -4 | -4 | -4 | -4 |
| -1 | 7 | 6.5 | 7 | 6.5 | 4 | 4 | 1 | 1 | 0 | 0 | -4 | -4 | -4 | -4 |
| 0 | 7 | 6.5 | 7 | 6.5 | 4 | 4 | 0 | 0 | -4 | -4 | -6.5 | -7 | -6.5 | -7 |
| 1 | 4 | 4 | 4 | 4 | 0 | 0 | -1 | -1 | -4 | -4 | -6.5 | -7 | -6.5 | -7 |
| 2 | 4 | 4 | 4 | 4 | 0 | 0 | -1 | -1 | -4 | -4 | -6.5 | -7 | -6.5 | -7 |
| 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | -1 | -1 | -3 | -3 | -4 | -4 | -6.5 | -6.5 | -6.5 | -6.5 |
| 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | -1 | -1.5 | -4 | -4 | -4 | -4 | -6.5 | -7 | -6.5 | -7 |
| 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | -1.5 | -1.5 | -4 | -4 | -4 | -4 | -6.5 | -6.5 | -6.5 | -6.5 |
| 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | -1 | -1.5 | -4 | -4 | -4 | -4 | -6.5 | -7 | -6.5 | -7 |
以表１的第１０行第７列為例，即Ｅ*＝（０,０,０,０,０,０,１,０,０,０,０,０,０,０）,ＣＥ*＝（０,０,０,０,０,０,０,０,０,１,０,０,０）為其特征向量,由特征展開近似推理方法[４]的式:
可計算出α３＝０．３,α４＝１,β５＝０．７,β６＝０．７,β７＝０．１,(α３∧β５）Ｕ４＝０．３Ｕ４,（α３∧β６）Ｕ３＝０．３Ｕ３, （α３∧β７）Ｕ３＝０．１Ｕ３,(α４∧β５）Ｕ３＝０．７Ｕ３,（α４∧β６）Ｕ２＝０．７Ｕ２,（α４∧β７）Ｕ２＝０．１Ｕ２,由其余５０條規(guī)則得到的αｉ或βｊ總有一個為０，故這一對模糊輸入得到的模糊輸出為：
Ｕ＝０．３Ｕ４∪０．７Ｕ３∪０．３Ｕ３∪０．１Ｕ３∪０．７Ｕ２∪０．１Ｕ２
＝(０,０．１４,０．４９,０．７,０．４９,０．５６,０．７,０．３,０．１５,０,０,０,０,０,０)
經(jīng)過解模糊得到精確輸出為：
ｕ＝((－４)＋(－１))／２＝－２．５
３.２ 增加模糊量化論域的模糊控制器
以增加模糊量化論域的模糊控制器為例進行模糊推理，計算出控制表。取誤差Ｅ、誤差變化ＣＥ和控制量Ｕ的量化論域均為：
{－１０，－９，－８，－７，－６，－５，－４，－３，－２，－１，０，１，２，３，４，５，６，７，８，９，１０}
取誤差Ｅ、誤差變化ＣＥ和控制量Ｕ的模糊論域均為：
{ＮＶＢ，ＮＢ，ＮＭ，ＮＳ，ＮＶＳ，ＺＯ，ＰＶＳ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＢ，ＰＶＢ}
誤差Ｅ、誤差變化ＣＥ和控制量Ｕ的隸屬函數(shù)均如圖５所示。
借鑒常規(guī)模糊控制器設(shè)計經(jīng)驗，得到語言控制規(guī)則表,如表３所示。表中共有１２１條控制規(guī)則，其中一些規(guī)則可以合并。但利用計算機進行推理計算，這些規(guī)則就沒必要合并了。
表3 E、CE→U 模糊控制規(guī)則表
