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。

相关问题

matlab ANFIS工具箱训练

ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）是一种混合型的智能系统，它将模糊推理和人工神经网络相结合。在MATLAB中，可以使用ANFIS工具箱来训练ANFIS模型。

以下是使用MATLAB ANFIS工具箱进行训练的基本步骤：

1. 准备数据
首先，需要准备用于训练ANFIS模型的数据。数据应该包括输入和输出。输入数据应该是一个矩阵，每行代表一个输入向量。输出数据应该是一个列向量，每行代表一个输出值。

2. 创建ANFIS模型
使用anfis函数创建ANFIS模型，并设置一些参数，如输入变量和输出变量的数量，隶属函数类型等。

3. 训练ANFIS模型
使用train函数训练ANFIS模型。训练过程将根据输入和输出数据来调整模型参数。可以设置训练选项，如最大训练次数、训练误差等。

4. 评估ANFIS模型
使用evalfis函数评估训练好的ANFIS模型并进行预测。可以使用测试数据来评估模型的预测性能。

5. 优化ANFIS模型
如果模型预测性能不理想，可以尝试使用genfis、genfis2或genfis3函数来生成更好的初始模型，然后再使用train函数进行训练。

6. 应用ANFIS模型
当模型训练好后，可以将其应用于实际应用中进行预测。

以上是MATLAB ANFIS工具箱训练的基本步骤，具体的实现方式可以参考MATLAB官方文档或相关教程。

for i=1:sizefinal TrTar{i}=datam{i}.TrainTargets; TrInp{i}=datam{i}.TrainInputs; TrainOutputs{i}=evalfis(TrInp{i},BeesFISm{i}); end

这段代码是一个 for 循环，循环次数为 sizefinal 的值。在每次循环中，从 datam 中获取第 i 个数据集的训练目标和训练输入，然后利用 BeesFISm{i} 这个 FIS（模糊推理系统）对训练输入进行模糊推理，得到模糊输出。最后将模糊输出存储在 TrainOutputs{i} 中。这段代码的作用是将模糊系统应用于多个数据集并得到输出结果。