基本FIS编辑器MATLAB模糊逻辑工具箱函数docx.docx
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基本FIS编辑器MATLAB模糊逻辑工具箱函数docx
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fuzzy（'tipper'）,弹出卜图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，并以授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。
图6-19
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•：
NewmamdaniFIS...打开新mamdani型系统;
NewSugenoFIS...打开新Sugeno型系统；
Openfromdisk...从磁盘上打开指定的.fis文件系统；
Savetodisk保存当前系统到磁盘上的一个.fis文件上;
Savetodiskas...重命名方式保存当前系统到磁盘上；
Openfromworkspace...从丄作空间中指定的FIS结构变虽:
装入一个系统；
Savetoworkspace…保存系统到工作空间屮当前命名的FIS结构变量屮；
Savetoworkspaceas...保存系统到工作空间中指定的FIS结构变量中；
Closewindows关闭GUI；
•Edit菜单包括:
Addinput增加另一个输入到当前系统中；
Addoutput增加另一个输出到当前系统中；
Removevariable删除一个所选的变量;
Undo恢复当前近的改变；
•View菜单包括：
EditMFs…调用隶属度函数编辑器;
Editrules...调用规则编辑器;
Editanfis...只对单输出Sugeno型系统调用编辑器;
Viewrules...调用规则观察器；
Viewsurface...调用|11|血观察器。
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皐本步骤的功能:
■Andmethod：
为一个定制操作选择min、prod或Custom；
•Ormethod：
为一个定制操作选择max、probor（概率）或Custom；
•Implicationmethod：
为一个定制操作选择min、prod或Custom:
此项对Sugeno型模糊系统不可丿D。
•Aggregationmethod：
为一个定制操作选择max、sum、probor或Custom。
此项对Sugeno型模糊系统不可用。
•Defuzzificationmethod：
对Mamdani型推理,为一个定制操作选择centroid（面积中心法）、bisector（面积平分法）、mom（平均最大隶属度法）、som（最大隶属度最小值法）、lorn（最大隶属度最大值法）或Custom。
对Sugeno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mfcdit（X）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a.fls中FIS结构的所有隶属函数°如图,mfeditC^ank*）以这种方式打开隶属函数编辑器并装入tank.fis中存储的所有隶属函数。
mfedit（a）对于FIS结构操作一个MATLAB工作空间变暈a。
Mfedit可单独弹出没冇装入FIS的隶属函数编辑器
图6-20
菜单项:
在ANFIS编辑器GUI上,有一个菜单棒允许你打开相关的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：
AddMF...为当前语言变量增加隶属度两数；
AddcustomMF...为当前语言变鼠増加定制的隶属度函数；
RemovecurrentMF删除当前的隶属度函数；
RemoveallMFS删除当前语言变量的所有隶屈度函数；
Undo恢复当前最近的改变。
•View菜单项包括：
EditFISproperties...调用FIS编辑器;
Editrules…调用规则编辑器；
Viewrules...调用规则观察器；
Viewsurface...调用曲而观察器。
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FIS结构
函数genfisi
格式fismat=genfisl（data）
fismat=genfisl（data.numMFs,inmftype,outmftype）
说明genfisi为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）。
genfisl（data,numMFs,inmftype,outmftype）^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-•输出数据外，它的其它各列表示输入数据。
NumMFs是一个向量，它的坐标指定与毎一输入相关的隶属函数的数量。
如杲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。
Inmflype是一个字符串数组，它的毎行指定与毎个输入相关的隶属函数类型。
oulmftype是一个字符串数组，它的指定与每个输出和关的隶屈函数类型
例6-19»data=[rand（10,l）10*rand（10,l）-5rand（10,l）J;
»numMFs=[37];
>>mfTypc=str2mat（,pimf/trimf）;
»fismat=gcnfis1（data,numMFs,mfTypc）;
»[x,mf]=plotmf（fismat/input\l）;
>>subplot（2JJ）,plot（x.mf）;
»xlabcl（*input1（pimf/）;
»[x,mf]=plotmf（fismat/input\2）;
>>subplot（2,1,2）,plot（x,mf）;
»xlabcl（*input2（trimf）1）;
结果为图6-2L
图6-21
6.2.2使用减法聚类方法从数据生成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；X（nH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2xN可选矩阵，它用于指定如何将Xin和XoiH中的数拥映射到一个超立方体内，这里是数拥的维数（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。
例6-20
fismat=gcnfis2（Xin,Xout,0.5）
这是使用此函数所需的戢小变量数。
这里对所冇数据维指定（）.5的作用范围。
fismat=genfis2（Xin,Xout,[0.50.250.3]）
这里假定组合的维数是3。
假设Xin有两维、Xout有一维,那么，0.5和0.25是Xin数据维中每一维的作用范围,0.3是
Xout数据维的作用范围。
fismat=genfis2（Xin,Xout,0.5J-10-50;10520］）
这里指定了如何将Xin和Xoul中的数据规范化为［01］区间中的值来进行处理。
假设XinH两维、Xout-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1-5+5］比例变换后的值，Xout中的数据是从［020］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）%使川前两个输入和第一个输出來生成给定模糊推理系统（fis）的输出曲面
gcnsurf（fis,inputs,output）%使用分别由向fitinput和标量output给定的输入（一个或两个）和输出（只允许一个）來生成一个图形。
gensurf（fis,inputs,output,grids）%指定X（第一、水平）和Y（第二、垂直）方向的网格数。
如果是二元向量,X和Y方向上的网格可以独立设置。
gensurf（fis,inputs,output,grids,refinput）%川于多于两个的输入，rcfinput向呆的K:
度A/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屋。
［x,y,z］=gensurf（...）%返回定义输出曲面的变量并且删除自动绘图。
例6-21
>>a=readfis（'tipper'）;
>>gcnsurf（a）
结果为图6-22o
图6-22
6.2.4将mamdan型FIS转换为SugenoFIS
函数mam2sug
格式sug_fis=mam2sug（mam_fis）
说明该函数将-•个mamdani型FIS结构（不必是单输ill）mam_fis转化为-个sugeno羽结构sug_fis。
返I叫的sugeno烈系统具冇當值输出隶属度函数。
这些常值山原來mamdui型系统的后件的隶属度两数的而积中心法來确定。
前件仍保
持不变。
6.2.5完成模糊推理计算
函数evalfis
格工弋output=evalfis（input,fismat）
output=evalfis（input,fismat,numPts）
[output,IRR,ORR,ARR]=evalfis（input,fismat）
[output,IRR,ORR,ARR]=cvalfis（input,fismat,numPts）
说明input：
指定输入值的-个数或-个矩阵，如果输入是一个MxN矩阵，其中N是输入变量数，那么evalfis使用input的每一行作为一个输入向屋，并且为变量output返回MxL矩阵，该矩阵每一行是一个向量并_ELL是输出变暈数；
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釆样点数，在这些点上计算隶属函数，如果不使用此变量，就使用1（）1点的缺省值。
Evalfis的值域如卜：
Output：
大小为ML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的可选值域变量只冇当input是一个行向量时才计算这些可选值域变最是：
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。
ORR：
通过隶属函数计算的输出变量的结果,这是•个大小为numPtsnumRulcsL的矩阵,这里numRulcs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,numPts处采样合成值的numPtsL矩阵，当只有一个值域变量调用吋，该函数使用由结构fismat指定的模糊推理系统，山标量或炬阵inout指定的输入值计算输出向量output。
例6-22>>fismat=readfis（'tipper'）;
>>out=cvalfis（[21;49],fismat）
结果为
out=
7.0169
19.6810
6.2.6模糊c均值聚类
函数fem
格式[center,U,obj_fen]=fcm（data,cluster_n）
说明对给定的数据集应用模糊c均值聚类方法进行聚类
data：
要聚类的数据集，毎行是一个采样数据点；
cluster_n：
聚类中心的个数（大于1）
center：
迭代后得到的聚类中心的矩阵，这里毎行给出聚类中心的坐标：
U：
得到的所冇点对聚类屮心的模糊分类炬阵或隶属度函数炬阵；
Obj_fcn：
迭代过程中，EI标函数的值；
fcm（data,cluster_n,options）使用叮选的变杲options控制聚类参数。
包括停止准则，和/或设置迭代信息显示：
options（l）：
分类矩阵U的指数，缺省值是2.（）；
options
（2）：
最大迭代次数，缺省值是10（）；
options（3）：
最小改进量，即迭代停止的误差准则，缺省值是le-5：
option（4）：
迭代过程中显示信息，缺省值是lo
如果任意一项为NaN,这些选项就使用缺省值；当达到最大迭代次数时，或H标函数两次连续迭代的改进屋小于指定的最小改进量，即满足停止误差准则时，聚类过程结束。
例6-23
>>data=rand（100,2）;
图6-23
»|center,U,obj_fcn]=fcm（data,2）;
>>plot（data（:
l）,data（:
2）,'o'）;
>>maxU=max（U）;
»indexl=find（U（L:
）==maxU）;
>>indcx2=find（U（2,:
）==maxU）;
»linc（data（indcxl,l）,data（indcxl,2）,'linestyle：
'none：
'marker1,"color1,'g1）;
»line（data（index2J）,data（index2,2）,^linestyle*,'none；'marker1,巴'color；T）;
结果为图6-23o
6.2.7模糊均值和减法聚类
函数findcluster
格式findcluster
findcJuster（'file.dat'）
说明findcluster产生一个GUI上的Method下的下拉式标签，可以实现模糊C均值（fem）或模糊减法聚类（subtractiv）,使用LoadData按钮输入数据，刚进入GUI时，对毎种方法的选项都设置为缺省值。
此工具使用多维数据集,但只显示这些维数中的两维。
使用X-axis和Y-axis下的下拉式标签选择你想观察的数拥维。
例如你有一个五维数据集，按照出现在数据集中的顺序，此匸具将数据标记为data_l,data_2,data_3,data_4,data_5,Start将完成聚类，SaveCentre将保存聚类屮心。
当使用数据集filc.data时，findclustcr（filc.dat）ft动装入数据集，并且只绘制数据集中的前两维。
产生GUI后,你仍可以选择要聚类数据的那两维。
例6-24
>>findcluster（'clusterdemo.dat'）
结果为图6-24o
6.2.8绘制一个FIS
函数plotfis
格式plotfis（fismat）
说明此函数显示由fismat指定的一个FIS的高层方框图，输入和它们的隶属函数出现在结构特征图的左边，同时输出和它们的隶属萌数出现在结构特征图的右边。
例6-25>>a=rcadfis（'tippcr'）;
>>plotfis（a）
结果为图6-25o
图6・25
图6-24
6.2.9绘制给定变量的所有隶属的曲线
函数plotmf
格工弋plotmf（fismat,varType,varIndex）
说明此函数绘制与给定变量相关的称为fismat的FIS中的所有隶属函数曲线，变量的类型和索引分别由varType（'input1或outpuf）和vaHndex给出。
此函数也可以与MATLAB函数subplot一起使用。
例6-26>>a=readfisCtipper1）;
>>plotmf（a/input\l）
结杲为图6-26o图6-26
6.2.10从磁盘装入一个FIS
函数readfis
格式fismat=readfisCfilename1）
说明从磁盘上的i个.fis文件（由filename命名）读出一个模糊推理系统,并将产生的FIS装入当前的工作空间中。
Fismat=readfis不带输入变量，即没冇指定文件名时，使用uigetfile命令打开一个对话框，提示用户指定文件的名称和目录位置。
例6-27»fismat=rcadfisCtippcr1）;
>>getfis（fismat）
返冋结果
gctfis（fismat）
Name=tipper
Type=mamdani
Numinputs=2
InLabels=
service
food
NumOutputs=1
OutLabcls=
tip
NumRules=3
AndMethod=inin
OrMethod=max
ImpMethod=min
AggMethod=max
DefuzzMethod=centroidans=tipper
6.2.11从FIS中删除某一隶属函数
函数rmmf
格式fis=rmmf（fis/varType\varIndex/mf\mfIndex）
说明从与工作空间FIS结构fis相关的模糊推理系统中删除变暈类型为varType,索引为varlndex的隶属函数mflndex。
字符串vartype必须是'inpuF或output。
varlndex是表示变屋索引的一个整数，此索引表示列出变暈的顺序;
变量F「是表示隶属函数的一个字符串;
mflndex是表示隶属函数索引的一个整数，此索引表示列出隶属函数的顺序。
例6-28
»a=newfis（rmysys*）;
>>a=addvar（a/inputYtcmpcraturc\[O100]）;
»a=addmfXa/input^l/cold'/trimfJO3060J）;
»getfis（aJinput\l）
返冋结果
Name=temperature
NumMFs=1
MFLabcls=
cold
Range=[0100]
ans=
【]
»b=rmmf（a/input\l/mf,1）;
>>gctfis（b/input'J）
返回
Name=temperature
NumMFs=0
MFLabels=
Rangc=[0100]ans=
[]
6.2.12从FIS中删除变量
函数rmvar
格式[fis2,errorStr]=rmvar（fis/varType\varIndex）
fis2=rmvar（fis/varType\varIndex）
说明fis2=rmvar（fis/varTypc\varIndcx）,）从与T.作空间FIS结构fis相关的模糊推理系统中删除索引为varlndcx的语言变量mflndex,字符串vartype必须是'input'或'output。
varlndex是表示变量索引的一个整数，此索引表示列出变疑的顺序。
[fis2,errorStr]=rmvarCfis/varType1,varlndex）将任何错误信息返回到字符串errorStr。
此命令自动更新规则列衣以保证列衣尺寸与当前变量数保持一致，在删除语言变量之前，你必须从FIS删除任何包含要删除变量的规则，你无法删除在规则列表中正在使用的模糊变量。
例6-29
>>a=newfis（fmysys1）;
>>a=addvar（a/input,/temperature\[O100]）;
>>gctfis（a）
返回：
Name=mysys
Type=mamdani
Numlnputs=1
InLabcis=
temperature
NuniOutputs=0
OutLabcls=
NumRulcs=0
AndMethod=min
OrMcthod=max
ImpMcthod=min
AggMcthod=max
DefuzzMethod=centroidans=mysys
>>b=rmvar（a/input\l）;
>>getfis（b）
返冋：
Name=mysys
Type=mamdani
Numinputs=0
InLabels=
NuniOutputs=0
OutLabcls=
NumRules=0
AndMethod=min
OrMcthod=max
ImpMethod=min
AggMethod=max
DefuzzMethod=centroidans=mysys
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