模糊关联矩阵

模糊关联矩阵以表格的形式表达模糊逻辑规则。这些规则通常以两个变量作为输入，干净利落地映射到一个二维矩阵，尽管理论上任何维数的矩阵都是可能的。从神经模糊系统的角度来看，该数学矩阵被称为模糊联想存储器，因为它存储了感知器的权重。

如果怪物的HP很低，而怪物的FP很弱，则撤退如果怪物的HP很低，而怪物的FP很弱，则撤退如果怪物的HP中等，而怪物的FP很弱，则防守多个规则可以同时启动，而且经常会启动，因为非常低和低之间的区别是模糊的。如果非常低比低更多，那么非常低的规则将产生更强的反应。该程序将评估所有启动的规则，并使用适当的模糊化方法来产生其实际响应。这个系统的实现可以使用矩阵或明确的IF/THEN形式。矩阵使系统易于可视化，但它也使得不可能只为一条规则添加第三个变量，所以它的灵活性较差。

矩阵中没有固有的模式。看起来好像这些规则是随便编出来的，事实上也是如此。这既是模糊逻辑的优点，也是一般模糊逻辑的缺点。要找到一套确切的规则或公式来处理特定的情况，往往是不切实际或不可能的。对于一个足够复杂的游戏来说，一个数学家是无法研究这个系统并找出一套数学上准确的规则的。然而，这个弱点是现实情况所固有的，而不是模糊逻辑本身的。

该系统的优势在于，即使其中一条规则是错误的，甚至是大错特错的，其他正确的规则也可能会启动，它们可能会弥补错误。这并不意味着模糊系统应该是马虎的。根据系统的情况，它可能会逃脱马虎的命运，但它会表现不佳。虽然规则是相当随意的，但应该谨慎选择。如果可能的话，应该由专家来决定这些规则，而且应该对这些规则集和规则进行严格的测试，并根据需要进行完善。