Виды функций принадлежности нечетких множеств
Основные виды функций принадлежности нечетких множеств, их формирование. Состав и возможности инструментария нечеткой логики Fuzzy Logic Toolbox, входящего в пакете MATLAB. Работа в пакете Fuzzy Logic Toolbox. Описание программ, графики функций множеств.
Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
Вид | лабораторная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 19.12.2014 |
Размер файла | 892,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Цель: изучение основных видов функций принадлежности нечетких множеств, ознакомление с составом и возможностями инструментария нечеткой логики Fuzzy Logic Toolbox, входящего в пакете MATLAB, приобретение практических навыков работы в пакете Fuzzy Logic Toolbox.
Основные виды функций принадлежности: trimf (треугольная), trapmf (трапециевидная), gbellmf (обобщенная колоколообразная), gaussmf (гауссовская), gauss2mf (двухсторонняя гауссовская), sigmf (сигмоидная), psigmf (произведение двух сигмоидных ФП), pimf (пи-подобная), smf (s-подобная), zmf (z-подобная).
Формирование треугольной функции принадлежности (ФП):
x = 0 : 0.1 : 10; % задание базового множества
y = trimf (x, [3 6 8]); % определяется треугольная ФП
plot (x, y); % выводится график функции
xlabel (`trimf (x, P), P = [3 6 8]'); % подписывается график под осью абсцисс
Рисунок 1 - Треугольная функция принадлежности
Трапециевидная ФП:
x = 0 : 0.1 : 10; % задание базового множества
y = trapmf (x, [1 4 7 8]); % определяется трапециевидная ФП
plot (x, y); % выводится график функции
xlabel (`trapmf (x, P), P = [2 4 7 9]'); % подписывается график под осью абсцисс
Рисунок 2 - Трапециевидная ФП
Программа использования и :
x = 0 : 0.1 : 10;
y = gaussmf (x, [2 5]);
plot (x, y);
%--------------------
x = 0 : 0.1 : 10;
y1 = gauss2mf (x, [2 4 1 8]);
y2 = gauss2mf (x, [2 5 1 7]);
y3 = gauss2mf (x, [2 6 1 6]);
y4 = gauss2mf (x, [2 7 1 5]);
y5 = gauss2mf (x, [2 8 1 4]);
plot (x, y1);
hold on % включение механизма добавления кривой в текущий график
plot (x, y2);
hold on
plot (x, y3);
hold on
plot (x, y4);
hold on
plot (x, y5);
hold off
Рисунок 3 Простая и двусторонняя функции принадлежности Гаусса
ФП "обобщенный колокол"
x = 0 : 0.1 : 10;
y = gbellmf (x, [2 4 6]);
plot (x, y);
Рисунок 4 - ФП "обобщенный колокол"
Описание дополнительных сигмоидных функций:
Программа использования сигмоидных функций:
x = 0 : 0.1 : 10;
subplot (1,3,1);
y = sigmf (x, [2 4]);
plot (x, y);
xlabel ('sigmf, P = [2 4]');
subplot (1,3,2);
y = dsigmf (x, [5 2 5 7]);
plot (x, y);
xlabel ('dsigmf, P = [5 2 5 7]');
subplot (1,3,3);
y = psigmf (x, [2 3 -5 8]);
plot (x, y);
xlabel ('psigmf, P = [2 3 -5 8]');
Рисунок 5 - Сигмоидные ФП: основная односторонняя, дополнительная двухсторонняя и дополнительная несимметричная
Инструментарий нечеткой логики (Fuzzy Logic Toolbox) в составе MatLab предоставляет возможность формирования ФП на основе полиномиальных кривых. Соответствующие функции называются Z-функции (zmf), PI-функции (pimf) и S-функции (smf). Функция zmf представляет собой асимметричную полиномиальную кривую, открытую слева (рис.8, а), функция smf - зеркальное отображения функции zmf (рис.8, б). Соответственно функция pimf равна нулю в правом и левом пределах и принимает значение, равное единице, в середине некоторого отрезка (рис. 8, в).
Описание функций:
Параметры a и b определяют экстремальные значения кривой (рис. 8, а).
Параметры a и d задают переход функции в нулевое значение, а параметры b и c - в единичное (рис. 8, в).
Параметры a и b определяют экстремальные значения кривой (рис. 8, б).
Программа использования полиномиальных кривых:
x = 0 : 0.1 : 10;
subplot (1,3,1);
y = zmf (x, [3 7]);
plot (x, y);
xlabel ('zmf, P = [3 7] ');
subplot (1,3,2);
y = smf (x, [1 8]);
plot (x, y);
xlabel ('smf, P = [1 8]');
subplot (1,3,3);
y = pimf (x, [1 4 5 10]);
plot (x, y);
xlabel ('pimf, P = [1 4 5 10]');
Рисунок 8 - Полиномиальные функции принадлежности: а - Z-функция;
б - S-функция;
в - PI-функция
Применение операции объединения, пересечения и дополнения к выбранным парам ФП:
Объединение (max):
x=3:0.1:11;
y=trapmf (x, [2 4 7 9]);
z=smf (x, [5 11]);
m=max ([y;z]);
plot (x,[y;z], ':');
axis ([3 11 0 1.05]);
hold on plot (x, m, 'r');
Рисунок 9 - Объединение (max)
Объединение (алгебраическое):
x=3:0.1:11;
y=trapmf (x, [2 4 7 9]);
z=smf (x, [5 11]);
m=y+z-y.*z;
plot (x,[y;z], 'x');
axis ([3 11 0 1.05]);
hold on
plot (x, m, 'r');
Рисунок 10 - Объединение (алгебраическое)
Объединение (граничное):
x=3:0.1:11;
y=trapmf (x, [2 4 7 9]);
z=smf (x, [4 11]);
m=min (y+z, 1);
plot (x,[y;z], 'x');
axis ([3 11 0 1.05]);
hold on plot (x, m, 'r');
Рисунок 11 - Объединение (граничное)
множество пакет график
Объединение (драстическое):
x=3:0.1:11;
y=trapmf (x, [2 4 7 9]);
z=smf (x, [4 11]);
plot (x,[y;z], 'x');
axis ([3 11 0 1.05]);
hold on
if y==0
m=z;
elseif z==0
m=y;
else
m=1;
end
plot (x, m, '*');
Рисунок 12 - Объединение (драстическое)
Пересечение (min):
x=3:0.1:11;
y=trapmf (x, [2 4 7 9]);
z=smf (x, [4 11]);
m=min ([y;z]);
plot (x,[y;z], ':');
axis ([3 11 0 1.05]);
hold on
plot (x, m, '*');
Рисунок 13 - Пересечение (min)
Пересечение (алгебраическое):
x=3:0.1:11;
y=trapmf (x, [2 4 7 9]);
z=smf (x, [4 11]);
m=y.*z;
plot (x,[y;z], ':');
axis ([3 11 0 1.05]);
hold on plot (x, m, '*');
Рисунок 14 - Пересечение (алгебраическое)
Пересечение (граничное):
x=3:0.1:11;
y=trapmf (x, [2 4 7 9]);
z=smf (x, [4 11]);
m=max (y+z-1,0);
plot (x,[y;z], ':');
axis ([3 11 0 1.05]);
hold on plot (x, m, '*');
Рисунок 15 - Пересечение (граничное)
Пересечение (драстическое):
x=3:0.1:11;
y=trapmf (x, [2 4 7 9]);
z=smf (x, [4 11]);
plot (x,[y;z], ':');
axis ([3 11 0 1.05]);
hold on
if y==1
m=z;
elseif z==1
m=y;
else
m=0;
end
plot (x, m, '*');
Рисунок 16 - Пересечение (драстическое)
Дополнение:
x=-5:0.1:5;
params=[-2 [0.5 2]];
y1=sigmf (x, params);
y2=1-y1;
plot (x, y1, '*');
axis ([-5 5 0 1.05]);
hold on plot (x, y2, ':');
Рисунок 17 - Дополнение
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Понятие и структура интеллектуальной системы. Математическая теория нечетких множеств. Причины распространения системы Fuzzy-управления. Предпосылки для внедрения нечетких систем управления. Принципы построения системы управления на базе нечеткой логики.
реферат [68,3 K], добавлен 31.10.2015Описание основных положений нечеткой логики: функций принадлежности, лингвистические переменные, база правил нечетких высказываний. Деревья решений и типы решаемых задач. Степень принадлежности примеров к атрибутам. Механизмы анализа нечеткой информации.
контрольная работа [1,4 M], добавлен 30.01.2015- Нечеткая логика. Моделирование оценки показателей проекта, с использованием теории нечетких множеств
Описание лингвистической переменной. Моделирование оценки показателей проекта. Построение функции принадлежности термов, используемых для лингвистической оценки переменной "рост мужчины". Нечеткое моделирование конкурентоспособности кинотеатров.
контрольная работа [281,6 K], добавлен 09.07.2014 Анализ традиционных методов оценки экономической эффективности инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности. Применение теории нечетких множеств в оценке экономической эффективности и риска инвестиционных проектов.
реферат [109,0 K], добавлен 21.10.2006Нечеткие множества. Основные понятия нечеткой логики, необходимые для моделирования процессов мыслительной деятельности человека. База правил. Формы многоугольных функций принадлежности. Гауссова функция. Системы нечеткого вывода в задачах управления.
реферат [844,8 K], добавлен 16.07.2016Построение матриц и функций принадлежности на основе парных сравнений мнения эксперта об относительному соответствию элементов множеству. Использование статистических данных, ранговых оценок и параметрического подхода. Понятие лингвистической переменной.
контрольная работа [65,5 K], добавлен 22.03.2011Основные свойства и виды функций. Общая схема исследования функций, признак возрастания и убывания. Применение функций при рассмотрении зависимостей экономических величин от различных факторов. Пример построения графика спроса и предложения на мороженое.
реферат [358,6 K], добавлен 10.04.2011Характеристика середовища MATLAB та допоміжного пакету Optimization Toolbox. Функція linprog та її застосування у вирішенні оптимізаційних задач. Приклад вирішення задачі лінійного програмування у середовищі MATLAB. Вирішення задач мінімізації функцій.
контрольная работа [27,0 K], добавлен 21.12.2012Понятия теории нечетких систем, фаззификация и дефаззификация. Представление работы нечетких моделей, задача идентификации математической модели нечеткого логического вывода. Построение универсального аппроксиматора на основе контроллера Мамдани-Сугено.
курсовая работа [897,5 K], добавлен 29.09.2010Основы теории производственных функций, аддитивные и мультипликативные виды. Показатели эффективности использования ресурсов. Комплекснозначная производственная функция ООО "Квант". Анализ производства предприятия с помощью производственных функций.
дипломная работа [1,1 M], добавлен 29.06.2011