说明:本文档中所列出的函数适用于Matlab5.3以上版本,为了简明起见,只列出了函数名,若需要进一步的说明,请参阅MATLAB的帮助文档. 1． GUI工具 Anfisedit      打开ANFIS编辑器GUI Fuzzy     调用基本FIS编辑器 Mfedit     隶属度函数编辑器 Ruleedit     规则编辑器和语法解析器 Ruleview      规则观察器和模糊推理方框图 Surfview      输出曲面观察器 2． 隶属度函数 dsigmf     两个sig

原文:模糊集合和隶属度函数--AForge.NET框架的使用(一) 什么是AForge.NET? AForge.NET是一个为开发人员和研究人员开发的框架,它可以用于计算机视觉,遗传算法,图像处理,神经网络,机器人学习与控制,机器学习和模糊系统. AForge.NET的官方文档比较丰富,网上也有一些相关文章,但是多是关于视觉和神经网络的,而我个人对模糊系统比较感兴趣,故写下自己的一些感受. 模糊系统和模糊理论简述 模糊系统主要是区别于经典系统(或称为常规系统).在研究人机系统,管理系统,特别是经

如何将Matlab中"模糊控制设计器"的隶属度函数导出图片(figure)详情参考matlab官方帮助手册:plotmf()函数https://www.mathworks.com/help/fuzzy/plotmf.html1.在利用matlab模糊控制设计器时,将设计完成的模糊控制器保存到工作区/工作文件夹:File->Export->To Workspace- / To File注意:格式为"XXX.fis" 2. plotmf(fis,'input

”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元,所谓云是指在其论域上的一个分布,可以用联合概率的形式(x, u)来表示 云模型用三个数据来表示其特征 期望:云滴在论域空间分布的期望,一般用符号Εx表示. 熵:不确定程度,由离散程度和模糊程度共同决定,一般用En表示. 超熵: 用来度量熵的不确定性,既熵的熵,一般用符号He表示. 云有两种发生器:正向云发生器和逆向云发生器,分别用来生成足够的云滴和计算云数字特征(Ex, En,He). 正向云发生器: 1.生成以En为期望,以He^2为方差的正态随机数En’

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/songhfu/article/details/40074795 主要利用:oracle函数-SYS.UTL_MATCH.edit_distance_similarity SQL脚本: select * from (select '河北沧州东塑股份有限公司',name, SYS.UTL_MATCH.edit_distance_similarity('河北沧州东塑股份有限公司',name) 相似度 from test_pp t) order

7.1 什么是回调函数 Callback functions(回调函数)是因某种操作而除法对其调用的函数,如按下按钮或双击操作等. 常用的Simulink回调函数可应用在以下场合: 打开Simulink模型时自动加载变量到工作空间 双击模型时执行MATLAB脚本 仿真开始前进行模型参数的初始化 仿真结束后将仿真出来的数据绘制图像 关闭模型时清除相关变量或关闭图像 7.2 回调跟踪 >> set_param(0,'CallbackTracing','on') 7.3 模型回调函数 File→Mo

1.打开模糊控制工具箱,编辑输入输出变量的隶属度函数和模糊控制规则,如下图所示,导出为fuzzy_control.fis文件. 2.打开Simulink模块,建立下图所示的系统框图,两输入,一输出,处理模块是Fuzzy Logic Controller with Ruleviewer(或者Fuzzy Logic Controller). 3.在MATLAB窗口命令下输入fuzzy=readfis(‘fuzzy_control’)将之前建立的模糊控制器加载到工作空间,将Simulink中模糊控制模

实时采样得到的数据经过模糊化处理后输入机器,通过查询模糊规则表便可得到应有的输出模糊量,从而避免了近似推理过程.实际应用中,特别是在控制系统较为简单而采用单片机控制时,常常采用这种查表法. 模糊控制表的计算有多种方式,手工编程计算会很繁琐.MATLAB中提供了evalfis函数进行模糊推理计算,也可以用SystemTest自动生成模糊控制表.注意MATLAB 2016a以后不再包含这个功能,可以用Unit Test Framework或Simulink Test代替. 以双输入—单输出系统为例,

FCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小.模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分.在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识. 1 模糊集基本知识 首先说明隶属度函数的概念.隶属度函数是表示一个对象x隶属于集合A的程度的函数,通常记做μA(x),其自变量范围是所有可能属于集合A的对象(即集合A所在空间中的所有点),取值范围是[0,1],即0<=

4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱 Matlab模糊控制工具箱为模糊控制器的设计提供了一种非常便捷的途径,通过它我们不需要进行复杂的模糊化.模糊推理及反模糊化运算,只需要设定相应参数,就可以很快得到我们所需要的控制器,而且修改也非常方便.下面将根据模糊控制器设计步骤,一步步利用Matlab工具箱设计模糊控制器. 首先我们在Matlab的命令窗口(command window)中输入fuzzy,回车就会出来这样一个窗口. 下面我们都是在这样一个窗口中进行模糊控制器的设计. 1．确定模糊控制

FCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小.模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分.在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识. 6.1.1 模糊集基本知识[21] 首先说明隶属度函数的概念.隶属度函数是表示一个对象x隶属于集合A的程度的函数,通常记做μA(x),其自变量范围是所有可能属于集合A的对象(即集合A所在空间中的所有点),取值范围是[0

使用模糊技术进行 (灰度变换Grayscale Transform) 和 (空间滤波Spatial Filtering) 模糊集合为处理不严密信息提供了一种形式. 首先,需要将输入量折算为隶属度,这个过程叫做“模糊化”. 然后,使用得到的隶属度来进行计算,或者判断,或者其他更复杂的算法. 最后,需要将隶属度再次折算为输出,这个过程称为“去模糊”或者“反模糊”. 使用模糊集合进行"灰度变换" 使用模糊集合来进行灰度变换,从而增强图像.首先可以在常理下考虑一下,一般的对于动态范围较小的图像

第三章 灰度变换与空间滤波 3.1 背景知识 3.1.1 灰度变换和空间滤波基础 本章节所讨论的图像处理技术都是在空间域进行的.可以表示为下式: $$g(x, y) = T[f(x,y)]$$ 其中$f(x,y)$是输入的图像,$g(x,y)$是处理后的图像,$T$是在点$(x,y)$的邻域上定义的关于$f$的一种算子. 对于图像处理由以下几步组成:邻域原点从一个像素向另一个像素移动,对邻域中的像素应用算子T,并在该位置产生输出.对于边界情况,则根据算子的相关定义处理. 这样的过程称之为空间滤波

摘要: 针对于单一核在处理多数据源和异构数据源方面的不足,多核方法应运而生.本文是将多核方法应用于FCM算法,并对算法做以详细介绍,进而采用MATLAB实现. 在这之前,我们已成功将核方法应用于FCM算法,在很大程度上解决了样本线性不可分的情况.但是这种单一核局限于对数据的某一特征进行有效提取,若一个样本含有多个特征,且遵循不同的核分布,单一核学习就不适用,所以说单一核在处理多数据源以及异构数据源的不足是越发明显. 针对于单一核学习不足,我们可以同时结合多个核函数对数据的多种特征进行同步描述,并

摘要: 基于FCM的在图像处理方面对噪声敏感的不足,本文通过引入空间模型建立空间模糊C均值聚类提高算法的鲁棒性,在此基础上,结合抑制式对算法进一步优化.最后,给图像加不同程度的噪声,通过MATLAB编程,分析比较各个算法的迭代次数.迭代时间.错误率以及均方根误差判断算法的优劣.  一 空间模糊聚类概述 之前对FCM做了简单介绍,通过实验发现其有一定的缺点,为此我们需要对算法进行一系列的优化,今天主要来分析一下空间模糊聚类,改善算法的鲁棒性. 1. FCM 在之前对FCM已经做过介绍,在此不再赘述

matlab求极限(可用来验证度量函数或者隶属度函数)可用来验证是否收敛,取值范围等等. 一.问题来源 搜集聚类资料时,又看到了隶属度函数,没错,就是下面这个,期间作者提到m趋于2是,结果趋于1,我想验证下,于是查资料. 二.不同类型的极限 2.1 基础知识 a./b表示常数a除以矩阵b中每个元素或者矩阵a除以矩阵b对应元素或者常数b:点乘方a.^b,矩阵a中每个元素按b中对应元素乘方或者b是常数. 2.2 单变量独立式子 独立式子之地的是不存在连加之类的操作. 问题:用MATLAB求(x^2+

原文:进化计算简介和遗传算法的实现--AForge.NET框架的使用(六) 开学了,各种忙起来了… 上一篇介绍了AForge.NET在人工神经网络上的一点点使用,但是老觉不过瘾.matlab用着实在不习惯,就又琢磨了一下进化计算. 进化计算简介 进化计算算不上新的方法了,已经有大量研究人员作出了努力,这导致了大量的进化计算算法出现.他们不仅研究算法本身,还致力于扩大算法的应用范围. 众所周知,现实世界存在大量复杂问题,它们中一部分无法用常规方法在合理的时间内获得精确解,而另一部分甚至没有行之有效

原文:模糊系统架构和简单实现--AForge.NET框架的使用(四) 先说一下,为什么题目是简单实现,因为我实在没有弄出好的例子. 我原来用AForge.net做的项目中的模糊系统融入了神经网络和向量机,没法抽出来当例子,就用了个最老的自动车辆的例子. 模糊系统(Fuzzy System)架构 前面零零散散说来一下有关模糊系统和模糊理论的东西,这里来个总结. 模煳系统的基本架构如图8.1所示,其中主要的功能方块包括:(1)模煳化机构.(2)模煳规则库.(3)模煳推论引擎.以及(4)去模煳化机构.

原文:模糊语意变数.规则和模糊运算--AForge.NET框架的使用(二) 语意变数(Linguistic Variable) 语意变数存储了数个语意量(标签),每个语意量包含一个识别名和模糊集合.在宣告陈述时每个语意量只能和在同一变数中的语意比较. 举个很简单的例子,我们有一个名为temperature的语意变数,它包含4个语意量,名为cold.cool.warm.hot,这也是各自的标签名,同时它们还有各自的隶属度函数. 那么我们就在接下来的系统中使用诸如temperature is hot

1.matlab模糊控制工具箱:http://blog.csdn.net/gameboy12615/article/details/6367459 2.书籍:先进PID控制MATLAB仿真/刘金琨著 3.http://blog.sina.com.cn/s/blog_824188eb0102wflu.html 一.模糊控制 1. 模糊控制器的组成: 模糊化:主要作用是选定模糊控制器的输入量,并将其转换为系统可识别的模糊量 对输入量进行满足模糊控制需求的处理: 对输入量进行尺度转换: 确定个输入量的