* `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...
evalfis: 对模糊推理系统进行评估。 plotfis: 绘制模糊推理系统的图形表示。 rulelist: 显示模糊规则的列表。 addrule: 向模糊推理系统添加规则。 rmrule: 从模糊推理系统中删除规则。 3. MATLAB模糊函数的简单使用示例 以下是一个简单的MATLAB模糊函数使用示例,展示了如何创建一个简单的模糊推理系统,并对其进行评估:...
输入table=output(:,:,6); 生成table变量后点击Open Selection查看模糊控制表: 5. 使用evalfis函数也可以根据给定输入计算模糊系统的输出。例如下面的语句计算模糊系统test在E=6,EC=3时的输出,可以看到结果与上面模糊控制查询表中的一致。 fuzzy_control = readfis('test'); evalfis([-6 3], fuzzy_control) an...
evalfis([1 5;2 3;4 2;],a)
到这里,我们还就剩最后一个步骤就可以将预测的输出数据输出了,因为,一般情况下,我们需要的是测试数据的输出,即:将fuzexchkData的预测输出,此时,需要使用到evalfis()函数,具体书写如下: output_yuce_train=evalfis(input_train,ANFIS); 在函数中,我们需要注意的是“input_train”,这个也是一个".mat"的数据文件,这...
evalfis函数的输入是一个模糊系统对象和一个输入向量,输出是一个模糊输出向量。 在进行模糊系统控制之前,需要确定输入的模糊集的分布情况。可以使用readfis函数来读取一个模糊系统对象的文件,并使用plotmf函数来绘制输入和输出变量的隶属函数。通过观察隶属函数的形状,可以对输入进行模糊化。 接下来,可以使用evalfis函数来...
E);LookUpTableData=zeros(N);fori=1:Nforj=1:NLookUpTableData(i,j)=evalfis(FIS,[E(i)CE(...
Matlab提供了函数"fuzzysys"来进行模糊推理和推断。例如,给定输入变量input1的值为3,可以使用以下代码进行模糊推理: ```matlab input1 = 3; output1 = evalfis(input1,fis); ``` evalfis函数接受输入值和模糊逻辑系统对象作为参数,并返回模糊结果。在实际应用中,可以根据实际情况输入不同的值,通过模糊推理得到...
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...
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。 ORR:通过隶属函数计算的输出变量的结果,这是一个大小为numPtsnumRulesL的矩阵,这里numRules是规则条数,L是输出变量数,此...