计算智能 — 模糊计算

1. 简介

模糊计算涉及的就是依据模糊规则，从几个控制变量的输入得到最终输出的过程。这个过程可以细分为4个模块:模糊规则库、模糊化、推理方法和去模糊化。
模糊规则库是专家提供的模糊规则。模糊化是根据隶属度函数从具体的输人得到对模糊集隶属度的过程。由于规则是由模糊的自然语言表述的，而输人是精确数值，没有模糊化的过程,规则就难以被应用。推理方法是从模糊规则和输人对相关模糊集的隶属度得到模糊结论的方法。去模糊化就是将模糊结论转化为具体的、精确的输出的过程。由于推理结论是用模糊隶属度表示的，没有去模糊化的过程,结论就无法被实际应用。

2. 实现

输入1：

输入2：

输出：

建立的规则结果（49条）：

规则库：

3. 代码

%模糊控制器设计
a=newfis('fuzzf');                   %创建新的模糊推理系统%输入1
f1=1;
a=addvar(a,'input','e',[-13*f1,13*f1]);                   %添加 e 的模糊语言变量
a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-13*f1,-8*f1]);          %添加 e 的模糊语言变量的隶属度函数（z型）
a=addmf(a,'input',1,'NM','trimf',[-13*f1,-7*f1,0]);      %隶属度函数为三角形
a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-13*f1,-10*f1,1*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-12*f1,0,12*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-10*f1,10*f1,13*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'PM','trimf',[0,5*f1,13*f1]);
a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[10*f1,13*f1]); %输入2
f2=1;
a=addvar(a,'input','ec',[-7*f2,7*f2]);                   %添加 ec 的模糊语言变量
a=addmf(a,'input',2,'NB','zmf',[-3*f2,-1*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'NM','trimf',[-4*f2,-1*f2,0]);
a=addmf(a,'input',2,'NS','trimf',[-7*f2,-3*f2,5*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'Z','trimf',[-4*f2,0,4*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'PS','trimf',[-5*f2,1*f2,7*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'PM','trimf',[0,2*f2,6*f2]);
a=addmf(a,'input',2,'PB','smf',[1*f2,3*f2]); %输出
f3=1.5;
a=addvar(a,'output','u',[-5*f3,7*f3]);                 %添加 u 的模糊语言变量
a=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-5*f3,-1*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'NM','trimf',[-5*f3,-2*f3,0]);
a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-4*f3,-1*f3,1*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'Z','trimf',[-3*f3,0,3*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[-5*f3,1*f3,5*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'PM','trimf',[0,3*f3,5*f3]);
a=addmf(a,'output',1,'PB','smf',[1*f3,5*f3]);%规则库
rulelist=[1 1 1 1 1;             %编辑模糊规则，后俩个数分别是规则权重和AND OR选项1 2 1 1 1;1 3 1 1 1;1 4 2 1 1;1 5 2 1 1;1 6 3 1 1;1 7 4 1 1;2 1 1 1 1;2 2 2 1 1;2 3 2 1 1;2 4 2 1 1;2 5 3 1 1;2 6 4 1 1;2 7 5 1 1;3 1 7 1 1;3 2 6 1 1;3 3 4 1 1;3 4 4 1 1;3 5 3 1 1;3 6 3 1 1;3 7 1 1 1;4 1 1 1 1;4 2 5 1 1;4 3 3 1 1;4 4 2 1 1;4 5 4 1 1;4 6 2 1 1;4 7 1 1 1;5 1 3 1 1;5 2 2 1 1;5 3 5 1 1;5 4 4 1 1;5 5 3 1 1;5 6 7 1 1;5 7 1 1 1;6 1 5 1 1;6 2 2 1 1;6 3 4 1 1;6 4 5 1 1;6 5 1 1 1;6 6 7 1 1;6 7 6 1 1;7 1 3 1 1;7 2 6 1 1;7 3 5 1 1;7 4 4 1 1;7 5 3 1 1;7 6 2 1 1;7 7 1 1 1;];a=addrule(a,rulelist);                %添加模糊规则函数
showrule(a)                             %显示模糊规则函数
a1=setfis(a,'DefuzzMethod','centroid');                  %设置解模糊方法
writefis(a1,'fuzzf');                       %保存模糊系统
a2=readfis('fuzzf');   %从磁盘读出保存的模糊系统
disp('fuzzy Controller table:e=[-13,+13],ec=[-7,+7]');%显示矩阵和数组内容%推理
Ulist=zeros(7,7);                                   %全零矩阵
for i=1:7for j=1:7e(i)=-4+i;ec(j)=-4+j;Ulist(i,j)=evalfis([e(i),ec(j)],a2);    %完成模糊推理计算endend
%   Ulist=ceil(Ulist)                               %朝正无穷方向取整Ulist                               %朝正无穷方向取整%画出模糊系统
figure(1); plotfis(a2);
figure(2);plotmf(a,'input',1);
figure(3);plotmf(a,'input',2);
figure(4);plotmf(a,'output',1);

4. 结论

该实验的模糊控制有两个输入e和ec，一个输出u，一共可以构造49条规则。

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