MATLAB.Exponenta
–Û·Ë͇ Matlab&Toolboxes

Проектирование систем управления\Fuzzy Logic Toolbox

Структура Fuzzy Logic Toolbox

Fuzzy Logic Toolbox содержит следующие категории программных инструментов:

Функции Fuzzy Logic Toolbox

Первая категория программных инструментов пакета Fuzzy Logic Toolbox содержит функции, которые могут быть вызваны непосредственно путем набора имени функции в командном окне (command line) или из собственных пользовательских приложений. Большинство из этих функций представляют собой матлабовские функции в виде m-файлов. В этом случае пользователь может посмотреть запрограммированные в этих функциях алгоритмы а также редактировать и корректировать эти файлы. Ниже приведены названия функций с кратким описанием их назначения:

  • addmf - добавление функции принадлежности в FIS
  • addrule - добавление правила в FIS
  • addvar - добавление переменной в FIS
  • anfis - обучение FIS типа Сугэно (Sugeno type)
  • convertfis - преобразование FIS-матрицы (Fuzzy Logic Toolbox v.1) в FIS-структуру (Fuzzy Logic Toolbox v.2)
  • defuzz - дефаззификация нечеткого множества
  • discfis - дискретизация функций принадлежности всех термов, входящих в FIS
  • dsigmf - функция принадлежности в виде разности между двумя сигмоидными функциями
  • evalfis - выполнение нечеткого логического вывода
  • evalmf - вычисление значений произвольной функции принадлежности
  • evalmmf - расчет степеней принадлежностей для нескольких функций принадлежностей
  • fcm - поиск кластеров по алгоритму fuzzy c-means
  • findrow - нахождение строки в матрице, совпадающей с входной строкой
  • fstrvcat - конкатенация матриц различного размера
  • fuzarith - нечеткий калькулятор
  • gauss2mf - двухсторонняя гауссовская функция принадлежности
  • gaussmf - гауссовская функция принадлежности
  • gbellmf - обобщенная колокообразная функция принадлежности
  • genfis1 - генерирование из данных исходной FIS типа Сугэно без использования кластеризации
  • genfis2 - генерирование из данных исходной FIS типа Сугэно с использованием субтрактивной кластеризации
  • genparam - генерирование исходных параметров функций принадлежности для обучения ANFIS (Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System)
  • gensurf - генерирование поверхности “входы-выход”, соответствующей FIS
  • getfis - получение свойств FIS
  • mam2sug - преобразование FIS типа Мамдани в FIS типа Сугэно
  • mf2mf - пересчет параметров встроенных функций принадлежности различных типов
  • newfis - создание новой FIS
  • parsrule - вставка в FIS правил, заданных в виде предложений на естественном языке
  • pimf - пи-подобная функция принадлежности
  • plotfis - вывод основных параметров FIS в виде графической схемы
  • plotmf - вывод графиков функций принадлежности термов одной переменной
  • probor - вероятностная реализация логической операции ИЛИ
  • psigmf - произведение двух сигмоидных функций принадлежности
  • readfis - загрузка FIS из файла
  • rmmf - удаление функции принадлежности терма из FIS
  • rmvar - удаление переменной из FIS
  • setfis - назначение свойств FIS
  • showfis - вывод на экран в текстовом формате данных, составляющих FIS-структуру
  • showrule - вывод базы знаний FIS
  • sigmf - сигмоидная функция принадлежности
  • smf - s-подобная функция принадлежности
  • subclust - оценка количества кластеров в субтрактивной кластеризации
  • sugmax - нахождения диапазона изменения выходной переменной в FIS типа Сугэно
  • trapmf - трапециевидная функция принадлежности
  • trimf - треугольная функция принадлежности
  • writefis - сохранение FIS на диске
  • zmf - z-подобная функция принадлежности
  • distfcm - расчет расстояния по Евклиду
  • initfcm - генерирование исходной матрицы степеней принадлежности для нечеткой c-means кластеризации
  • isfis - проверка структуры данных системы нечеткого логического вывода

Примечание: функции findrow и fstrvcat не связаны с нечеткими множествами и нечеткой логикой - они используются для выполнения алгоритмов обработки информации общего характера, необходимых для других функций Fuzzy Logic Toolbox.

Интерактивные модули с графическим пользовательским интерфейсом

Вторая категория программных инструментов пакета Fuzzy Logic Toolbox содержит диалоговые модули, которые обеспечивают доступ к большинству функций через графический интерфейс. Кроме того, эти модули обеспечивают удобную среду для проектирования, исследования и внедрения систем на основе нечеткого логического вывода. Для запуска интерактивных модулей достаточно напечатать имя модуля в командной строке. Ниже приведены названия модулей с кратким описание их назначения:

  • anfisedit - модуль для генерирования из данных FIS типа Сугэно, ее обучения с использованием ANFIS алгоритма и тестирования
  • findcluster - модуль кластеризации данных с использованием алгоритма fuzzy c-means и алгоритма нечеткой субтрактивной кластеризации
  • fuzzy - основной редактор FIS. Позволяет создавать и редактировать FIS двух типов - Мамдани и Сугэно, обеспечивает визуализацию процедуры нечеткого логического вывода и поверхностей “входы-выход”. Для этого модуль fuzzy вызывает следующие GUI-модули: mfedit, ruleedit, ruleview и surfview
  • mfedit - редактор функций принадлежностей. Позволяет выбирать тип функции принадлежности и устанавливать ее параметры в символьном и в интерактивном графическом (drag) режимах
  • ruleedit - редактор базы знаний
  • ruleview - модуль визуализации процедуры нечеткого логического вывода. Обеспечивает вывод графической диаграммы нечеткого вывода по каждому правилу, включая процедуры фаззификации, агрегации и дефаззификации. Позволяет вводить значения входных переменных в символьном и в интерактивном графическом (drag) режимах

Блоки для пакета Simulink

Третья категория программных инструментов пакета Fuzzy Logic Toolbox содержит следующие модули, которые обеспечивают интеграцию систем нечеткого логического вывода с пакетом Simulink:

  • fuzblock - модули контроллеров на основе нечеткого логического вывода
  • sffis - функция выполнения нечеткого логического вывода, оптимизированная под Simulink

Демонстрационные примеры

Четвертая категория программных инструментов пакета Fuzzy Logic Toolbox содержит следующие демонстрационные примеры:

  • defuzzdm - дефаззификация различными методами
  • fcmdemo - 2D-кластеризация с использование алгоритма fuzzy c-means
  • fuzdemos - список всех демонстрационных примеров Fuzzy Logic Toolbox
  • gasdemo - применение алгоритма ANFIS и субтрактивной кластеризации для идентификации зависимости топливной эффективности (расход топлива на одну милю) от шести параметров автомобиля
  • invkine - инверсная кинематика робота-манипулятора
  • irisfcm - применение алгоритма fuzzy c-means для кластеризация ирисов
  • juggler - жонглирование шариком с помощью теннисной ракетки с демонстрацией нечеткой базы знаний
  • noisedm - адаптивное подавление шумов
  • slbb - управление системой “шарик на коромысле” (необходим пакет Simulink)
  • slcp - управление системой “перевернутый маятник” (необходим пакет Simulink)
  • sltank - управление уровнем воды (необходим пакет Simulink)
  • sltankrule - управление уровнем воды с демонстрацией нечеткой базы знаний (необходим пакет Simulink)
  • sltbu - парковка грузовика (необходим пакет Simulink)
  • mgtsdemo - предсказание временного ряда Маккея-Глэсса
  • trips - построение модели прогнозирования количества автомобильных поездок
  • shower - управление душем
  • slcp1 - перемещение неустойчивой системы "перевернутый маятник переменной длины на тележке" в заданную точку
  • slcpp1 - перемещение неустойчивой системы "два перевернутых маятника на тележке" в заданную точку
  • slcpp1 - перемещение неустойчивой системы "два перевернутых маятника на тележке" в заданную точку
  • mfdemo - вывод на экран окна, содержащего графики всех запрограммированных в Fuzzy Logic Toolbox типов функций принадлежностей
  • drydemo - иллюстрирация применения технологии ANFIS для идентификации нелинейных динамических систем на примере процесса нагрева воздуха в фене

 


Поиск по сайту:

Система Orphus

Яндекс.Метрика