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基本FIS编辑器(MATLAB模糊逻辑工具箱函数)

作者:高考题库网
来源:https://www.bjmy2z.cn/gaokao
2021-02-10 08:21
tags:

-

2021年2月10日发(作者:产生)


基本


FIS


编辑器



函数



fuzzy



格式


fuzzy %


弹出未 定义的基本


FIS


编辑器



fuzzy(fismat) %


使用

< br>fuzzy('tipper')


,弹出下图


FIS


编辑器。




编辑 器是任意模糊推理系统的高层显示,它允许你调用各种其它的编辑器来对其操作。此界面允许你方便


地访问所有其它的编辑器,并以最灵活的方式与模糊系统进行交互。



方框图:窗口上方的方框图显示了输入、输出和它们中间的模糊规则处理器。单击任意一个变量 框,使选


中的方框成为当前变量,此时它变成红色高亮方框。双击任意一个变量,弹出隶 属度函数编辑器,双击模


糊规则编辑器,弹出规则编辑器。


< /p>


菜单项:


FIS


编辑器的菜单棒允许你打 开相应的工具,打开并保存系统。



·


File


菜单包括:



New mamdani FIS …


打开新


mamdani


型系统;



New Sugeno FIS …



打开新


Sugeno


型系统;



Open from disk …



从磁盘上打开指定的


.fis


文件系统;



Save to disk


保存当前系统到磁盘上的一个


.fis


文件上;



Save to disk as …



重命名方式保存当前系统到磁盘上;



Open from workspace …



从工作空间中指定的


FIS


结构变量装入一个 系统;



Save to workspace …



保存系统到工作空间中当前命名的

FIS


结构变量中;



Save to workspace as …



保存系统到工作空 间中指定的


FIS


结构变量中;



Close windows


关闭


GUI




·


Edit


菜单包括:



Add input


增加另一个输入到当前系统中;



Add output


增加另一个输出到当前系统中;



Remove variable


删除一个所选的变量;



Undo


恢复当前最近的改变;



·


View


菜单包括:



Edit MFs …



调用隶属度函数编辑器;



Edit rules …



调用规则编辑器;



Edit anfis …



只对单输出


Su geno


型系统调用编辑器;



View rules …



调用规则观察器;



View surface …



调用曲面观察器。



弹出式菜单:用五 个弹出式菜单来改变模糊蕴含过程中五个基本步骤的功能:



·


And method


:为一个定制 操作选择


min



prod

< p>


Custom




·


Or method


:为一个定制操 作选择


max



probor


(概率)或


Custom



·


Implication method


:为一个定制操作选择


min


prod



Custom


;此项对


Sugeno


型模糊系统不可用。



·


Aggregation method

:为一个定制操作选择


max



s um



probor



Custom


。此项对


Sugeno

< br>型模糊系统不可


用。



·


Defuzzification method

< p>
:对


Mamdani


型推理,为一个定制操作选择


centroid


(面积中心法)、


b isector


(面


积平分法)、


mo m


(平均最大隶属度法)、


som


(最 大隶属度最小值法)、


lom


(最大隶属度最大值法)



Custom


。对


S ugeno


型推理,在


wtaver


( 加权平均)或


wtsum


(加权和)之间选择。



6.1.15


隶属函数编辑器



函数



mfedit



格式


mfedit('a')


mfedit(a)


mfedit


说明


mfedit('a')


生成一 个隶属函数编辑器,他允许你检查和修改存储在文件




FIS


结构的所有隶属函


数。如图,

< p>
mfedit('tank')


以这种方式打开隶属函数编辑器并装入



中存储的所有隶属函数。



mfedit(a)


对于


FIS


结构操作一个


MATLAB


工作空间变量

a



Mfedit


可单独弹出没有 装入


FIS


的隶属函数编


辑器



菜单项:在


ANFIS


编辑器


GUI


上,有一个菜单棒允许你打开相关的

< p>
GUI


工具、打开和保存系统等。


File


菜单与


FIS


编辑器上的

File


菜单功能相同。



·


Edit


菜单项包括:



Add MF…



为当前语言变量增加隶属度函数;



Add custom MF…



为当前语言变量增加定制的隶属度函数;



Remove current MF


删除当前的隶属度函数;



Remove all MFS


删除当前语言变量的所有隶属度函数;



Undo


恢复当前最近的改变。



·


View


菜单项包括:



Edit FIS properties…



调用


FIS


编辑器;

< br>


Edit rules…



调用规则编辑器;



View rules…



调用规则观察器;



View surface…



调用曲面观察器。




6.2


模糊推理结构


FIS


6.2.1


不使用数据聚类方法从数据生成

< br>FIS


结构



函数



genfis1



格式


fismat = genfis1(data)


fismat = genfis1(data,numMFs,inmftype, outmftype)


说明


genfis1



anfis


训练生成一个


Sugeno


型作为初始条件的


FIS


结构(初始隶属函数)。< /p>


genfis1(data,numMFs,inmftype, outmftype)


使用对数据的网格分割方法,从训练数据集生成一个


FIS


结构。


Data


是训练数据矩阵,除最后一 列表示单一输出数据外,它的其它各列表示输入数据。


NumMFs

是一个向


量,它的坐标指定与每一输入相关的隶属函数的数量。如果你想使用每个输 入相关的相同数量的隶属函数,


那么只须使


numMFs


成为一个数就足够了。


Inmftype


是一 个字符串数组,它的每行指定与每个输入相关的


隶属函数类型。


outmftype


是一个字符串数组,它的指定与每个输出相关的隶属函数类型




6-19


>>data = [rand(10,1) 10*rand(10,1)-5 rand(10,1)];


>>numMFs = [3 7];


>>mfType = str2mat('pimf','trimf');


>>fismat = genfis1(data,numMFs,mfType);


>> [x,mf] = plotmf(fismat,'input',1);


>>subplot(2,1,1), plot(x,mf);


>>xlabel('input 1 (pimf)');


>>[x,mf] = plotmf(fismat,'input',2);


>>subplot(2,1,2), plot(x,mf);


>>xlabel('input 2 (trimf)');



6.2.2


使用减法聚类方法从数 椐生成


FIS


结构



函数



genfis2



格式


fismat = genfis2(Xin,Xout,radii)


fismat = genfis2(Xin,Xout,radii,xBounds)


fismat = genfis2(Xin,Xout,radii,xBounds,options)


说明


Xin


是一个矩阵,它的每一行 包含一个数据点的输入值;


Xout


是一个矩阵,它的每一行包 含一个数


据点的输出值;


randi


是 一个向量,它指定一个聚类中心在一个数据维上作用的范围,这里假定数据位于


一个单位 超立方体内:


xBounds


是一个


2 ×


N


可选矩阵,它用于指定如何将


Xi n



Xout


中的数据映射到一


个超立方体内,这里是数据的维数(行数);


options


是一个可选向量,它指定的值用于覆盖算法参数的


缺省值。

< p>


fismat = genfis2(Xin,Xout,0.5) < /p>


这是使用此函数所需的最小变量数。这里对所有数据维指定


0.5


的作用范围。



fismat = genfis2(Xin,Xout,[0.5 0.25 0.3])


这里假定组合 的维数是


3


。假设


Xin


有两维、


Xout


有一维,那么,

< br>0.5



0.25


< p>
Xin


数据维中每一维的作


用范围,


0.3



Xout


数据维的 作用范围。



fismat = genfis2(Xin,Xout,0.5,[-10 -5 0; 10 5 20])

< br>这里指定了如何将


Xin



Xo ut


中的数据规范化为


[0 1]


区间 中的值来进行处理。假设


Xin


有两维、


Xout



一维,那么


Xin


第一列中的数据是从


[-10 +10]


比例 变换后的值,


Xin


第二列中的数据是从


[-5 +5]


比例变换


后的值,


X out


中的数据是从


[0 20]


比例变换后的值。



6.2.3


生成一个


FIS


输出曲面



函数



gensurf



格式


gensurf(fis) %

使用前两个输入和第一个输出来生成给定模糊推理系统


(fis)

< br>的输出曲面



gensurf(fis,inputs,output) %


使用分别由向量


input


和标量


output

< p>
给定的输入(一个或两个)和输出(只


允许一个)来生成一个图形。



gensurf(fis,inputs,output,grids) %


指定< /p>


X


(第一、水平)和


Y

< br>(第二、垂直)方向的网格数。如果是二


元向量,


X



Y


方向上的网格可以独立设置。



gensurf(fis,inputs,output,grids,refinput) %


用于多于两个的输入,


refinput


向量的 长度与输入相同:



·


将对应于要显示 的输入的


refinput


项,设置为


NaN;


·


对其它输入的固定值设置为双精度实标量。




[x,y,z]=gensurf(…)


%


返回定义输出曲面的变量并且删除自动绘图。




6-21


>>a = readfis('tipper');


>>gensurf(a)


6.2.4



mamdan



FIS


转换为


Sug eno FIS


函数



mam2sug



格式


sug_fis=mam2sug(mam_fis)


说明



该函数将一个

< br>mamdani



FIS


结构( 不必是单输出)


mam_fis


转化为一个

sugeno


型结构


sug_fis


。返


回的


sugeno


型系统具有常 值输出隶属度函数。这些常值由原来


mamdani


型系统的后 件的隶属度函数的面


积中心法来确定。前件仍保持不变。



6.2.5


完成模糊推理计算



函数



evalfis



格式


output= evalfis(input,fismat)


output= evalfis(input,fismat, numPts)


[output, IRR, ORR, ARR]= evalfis(input,fismat)


[output, IRR, ORR, ARR]= evalfis(input,fismat, numPts)


说明


input


:指定输入值的一个 数或一个矩阵,如果输入是一个



N


矩阵,其中


N


是输入变量数,那么


ev alfis


使用


input


的每一行 作为一个输入向量,并且为变量


output


返回



L


矩阵,该矩阵每一行是一个向


量并且


L


是输出变量数;


< /p>


fismat


:要计算的一个


FIS


结构;



numPts

:一个可选变量,它表示在输入或输出范围内的采样点数,在这些点上计算隶属函数,如果

< br>


不使


用此变量,就使用


101


点的缺省值。



Evalfis


的值域如下:



Output


:大小为


ML

< br>的输出矩阵,这里


M


表示前面指定的输入值的数量,


L


表示


FIS


的 输出变量数。



evalfis


的可选 值域变量只有当


input


是一个行向量时才计算这些可选值域 变量是:



IRR


:通过隶属函数计算 的输入变量的结果,这是一个大小为


numRulesN


的矩阵 ,这里


numRules


是规则


条数,


N


是输入变量数。


< br>ORR


:通过隶属函数计算的输出变量的结果,这是一个大小为

< br>numPtsnumRulesL


的矩阵,这里


numR ules


是规则条数,


L


是输出变量数 ,此矩阵的第一组


numRules


列,对应于第一个输出,第 二组


numRules


对应


于第二个输出,依次类推。



ARR


:对每个输出,在输出值域中,


nu mPts


处采样合成值的


numPtsL


矩阵,当只有一个值域变量调用时,


该函数使用由结构


fis mat


指定的模糊推理系统,由标量或矩阵


inout


指定的输入值计算输出向量


output



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