evalfis不需要去模糊化吗
时间: 2023-09-17 09:04:44 浏览: 64
evalfis函数是模糊推理系统中的一种方法,用于给定输入计算模糊推理系统的输出。在使用evalfis函数之前,通常需要对输入进行模糊化处理,将输入从明确的数值转换为模糊集合,以便处理模糊的输入。
模糊化是将精确的输入值通过模糊隶属函数转换为隶属度,并将其映射到模糊集合上的过程。这样做的目的是为了能够考虑到输入的模糊性和不确定性,以便更好地处理输入值的不确定性。
evalfis函数则是根据事先构建好的模糊推理系统,利用模糊推理规则和模糊集合操作,通过模糊推理来计算输出。而在计算输出之前,需要对输入进行模糊化处理。
因此,evalfis函数需要在使用之前进行模糊化处理,以便能够处理模糊的输入,并通过模糊推理得出输出结果。不进行模糊化处理,evalfis函数将无法正确处理模糊输入,导致输出结果不准确。
相关问题
训练后evalfis
训练后evalfis是指在使用模糊推理系统进行培训或学习后,对该系统进行评估并应用其输出结果。
在模糊推理系统中,evalfis函数用于根据输入和训练后的系统参数计算输出。训练过程通常包括两个步骤:输入数据的模糊化和模糊推理。
首先,输入数据需要经过模糊化过程,将模糊集合与输入数据相匹配,以便将其转化为模糊变量。这可以通过使用模糊集合和隶属函数来实现。隶属函数是一种将输入值映射到[0,1]范围内的函数。
然后,经过模糊化的输入数据将通过模糊规则进行推理。模糊规则由条件和结论两个部分组成。条件是模糊变量的组合,而结论定义了应该采取的模糊集合。模糊推理是一种通过模糊规则将输入模糊变量转化为输出模糊变量的过程。
模糊规则的设计可以通过专家知识或使用机器学习算法进行。在训练模糊推理系统时,可以使用一组已知的输入和输出数据来优化模糊规则。常见的训练方法包括最小均方差法和遗传算法。
当模糊推理系统经过训练后,可以使用evalfis函数来评估其性能。该函数将输入数据作为参数,并根据训练后的模糊规则和隶属函数计算输出结果。评估结果可以用于比较不同模糊推理系统的性能,或用于实际应用中进行决策。
总而言之,训练后evalfis是指在训练过程后使用模糊推理系统进行评估和应用。这个过程将输入数据进行模糊化,并使用训练得到的模糊规则和隶属函数进行模糊推理,最终得到输出结果。这种方法可以在决策和控制领域中有广泛的应用。
模糊信息粒化处理matlab程序
模糊信息粒化处理是一种将模糊集合映射到一组离散的粒子集合中的过程。该过程可以通过Matlab程序实现。
首先,需要导入模糊逻辑工具箱。此外,我们需要定义模糊变量和其模糊集合。然后,我们可以使用模糊信息粒化函数对模糊集合进行处理。
在Matlab中,可以使用“fis”对象定义模糊推理系统。该系统可以包含输入和输出变量,以及一组规则,用于将模糊输入映射到相应的输出。一旦建立了模糊推理系统,就可以使用fuzzy函数将其转换为模糊信息。
接下来,可以使用“genfis1”函数在给定的数据集中生成模糊推理系统。然后,使用“fuzzy”函数将这个推理系统转换为模糊信息。
最后,使用“evalfis”函数将模糊信息应用于新的输入数据,并得到相应的输出。
总之,模糊信息粒化处理是一种在模糊集合和离散化之间进行映射的技术。在Matlab中,可以使用模糊逻辑工具箱来实现这一过程。