* `evalfis`函数可以执行各种整数和实数操作,并优化求解大规模优化问题。 *它提供了一种有效的方法来处理复杂的大型整数运算和实数运算,使得这些操作能够快速准确地完成。 应用场景: *在优化算法中,特别是那些需要大量整数和实数运算的问题,`evalfis`函数可以提供高效的解决方案。 *它适用于各种类型的优化问题,包括但...
Ulist(i)=evalfis([e(i)],a2); #evalfis(input,fismat, numPts) #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; #f...
最后,我们通过evalfis函数根据给定的输入进行了模糊查询,并输出了查询结果。 4. MATLAB模糊查询的适用场景 MATLAB模糊查询适用于那些难以用精确数学模型描述的系统,如控制系统、决策支持系统、模式识别等领域。在这些领域中,由于存在大量的不确定性和不精确性,传统的精确数学模型往往无法准确描述系统的行为。而模糊逻辑则...
set(gcf, 'Position', [5, 50, 800, 200]) FyzzyOutputs=evalfis(data.TrainInputs,Fuzzy); PlotVisual(data.TrainTargets,FyzzyOutputs,'Fuzzy'); xlabel('Fuzzy','FontSize',14,'FontWeight','bold','Color',[0.9,0.1,0.1]); figure; set(gcf, 'Position', [50, 100, 800, 200]) ANFISOutputs...
E);LookUpTableData=zeros(N);fori=1:Nforj=1:NLookUpTableData(i,j)=evalfis(FIS,[E(i)CE(...
TrainOutputs=evalfis(data.TrainInputs,HarmonySearchFis); % Train calculation Errors=data.TrainTargets-TrainOutputs; r0 = -1 ; r1 = +1 ; range = max(Errors) - min(Errors); Errors = (Errors - min(Errors)) / range; range2 = r1-r0; ...
在Matlab中,可以使用fuzzy函数来构建模糊控制器,然后使用evalfis函数来进行模糊控制。 五、模糊聚类 模糊聚类是一种基于模糊逻辑的聚类方法,它可以用于将数据集划分为若干个模糊集合。在Matlab中,可以使用fcm函数来进行模糊聚类。 六、模糊优化 模糊优化是一种基于模糊逻辑的优化方法,它可以用于处理不确定性和模糊信息。
例如,可以使用函数"evalfis"和"evalfisOpt"来评估模糊逻辑系统的输出结果和误差。这些函数可以帮助用户了解模糊逻辑系统的准确性和稳定性,并进行性能优化和改进。 七、案例研究:模糊控制系统 作为一个应用实例,我们将介绍一个简单的模糊控制系统的设计和分析。假设我们需要设计一个模糊控制器来控制一个小车的速度。根据...
evalfis函数需要传入输入变量的值和设计好的模糊推理系统,然后返回输出变量的模糊集合。基于模糊推理的结果,可以使用defuzz函数来进行模糊输出的解模糊处理,得到具体的输出值。 五、模糊控制系统仿真 在模糊逻辑控制系统建模、规则设计和模糊推理之后,可以通过仿真来验证系统的性能和效果。Matlab提供了sim函数,可以对设计好...
TrainOutputs=evalfis(data.TrainInputs,CulturalAlgorithmFis); % Train calculation Errors=data.TrainTargets-TrainOutputs; r0 = -1 ; r1 = +1 ; range = max(Errors) - min(Errors); Errors = (Errors - min(Errors)) / range; range2 = r1-r0; ...