不确定性问题的智能化建模与推理是人工智能的重大前沿课题。模糊性是不确定性问题的主要形式之一。在构建模糊推理系统时,先验知识(已知规则)具有不确定性,其小幅摄动可能对推理系统的各种性能产生负作用。若模糊推理系统拥有较好的鲁棒性,则可以对这种可能性加以控制,所以评估和控制规则的摄动对系统性能的影响已经成为模糊推理系统的重要研究内容。本文主要做了以下工作:(1)提出了一种新的模糊集合摄动的度量方法,新方法与原方法相比并非范数形式,且前者能更好地对一些特殊的模糊集合所发生的摄动进行度量。并利用相关引理与定理,在理论上验证了此度量方法的性质,且对其性质进行了分析。(2)以新的模糊集合摄动度量方法作为度量依据,在规则发生摄动的情况下,就多重、链式和多维模糊推理形式的系统鲁棒性进行了研究,讨论了相应的充分必要条件。并利用改进的水箱控制系统对多维模糊推理形式的摄动结果进行了仿真。