MATLAB模糊逻辑工具箱函数_精品文档Word文档格式.docx
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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…
从工作空间中指定的FIS结构变量装入一个系统；
Savetoworkspace…
保存系统到工作空间中当前命名的FIS结构变量中；
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
恢复当前最近的改变；
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：
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：
此项对Sugeno型模糊系统不可用。
Aggregationmethod：
为一个定制操作选择max、sum、probor或Custom。
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）、lom（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mfedit（'
）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.fis中FIS结构的所有隶属函数。
如图，mfedit（'
tank'
）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工作空间变量a。
Mfedit可单独弹出没有装入FIS的隶属函数编辑器
图6-20
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函数；
AddcustomMF…
为当前语言变量增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属度函数；
恢复当前最近的改变。
View菜单项包括：
EditFISproperties…
调用FIS编辑器；
Editrules…
Viewrules…
Viewsurface…
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genfis1
格式fismat=genfis1（data）
fismat=genfis1（data,numMFs,inmftype,outmftype）
说明genfis1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）。
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
例6-19
>
data=[rand（10,1）10*rand（10,1）-5rand（10,1）];
numMFs=[37];
mfType=str2mat（'
pimf'
'
trimf'
）;
fismat=genfis1（data,numMFs,mfType）;
[x,mf]=plotmf（fismat,'
input'
1）;
subplot（2,1,1）,plot（x,mf）;
xlabel（'
input1（pimf）'
[x,mf]=plotmf（fismat,'
2）;
subplot（2,1,2）,plot（x,mf）;
input2（trimf）'
结果为图6-21。
图6-21
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Xin和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。
例6-20
fismat=genfis2（Xin,Xout,0.5）
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,[0.50.250.3]）
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,0.5,[-10-50;
10520]）
这里指定了如何将Xin和Xout中的数据规范化为[01]区间中的值来进行处理。
假设Xin有两维、Xout有一维，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，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）
%使用前两个输入和第一个输出来生成给定模糊推理系统（fis）的输出曲面
gensurf（fis,inputs,output）
%使用分别由向量input和标量output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）
%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。
例6-21
a=readfis（'
gensurf（a）
结果为图6-22。
图6-22
6.2.4将mamdan型FIS转换为SugenoFIS
函数mam2sug
格式sug_fis=mam2sug（mam_fis）
说明该函数将一个mamdani型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M×
N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量，并且为变量output返回M×
L矩阵，该矩阵每一行是一个向量并且L是输出变量数；
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采样点数，在这些点上计算隶属函数，如果不使用此变量，就使用101点的缺省值。
Evalfis的值域如下：
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
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