c++语言简便实现FLSR
时间: 2023-06-26 16:03:45 浏览: 115
FLSR(Fuzzy Least Squares Regression)是一种基于模糊逻辑的最小二乘回归方法。在C++中实现FLSR,需要先实现模糊逻辑的相关算法,例如模糊集合的定义、模糊关系的运算等。然后,根据FLSR的算法原理,编写代码实现。
以下是一个简单的C++实现FLSR的示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
// 模糊集合定义
class FuzzySet {
public:
vector<double> values; // 成员值
vector<double> degrees; // 成员程度
FuzzySet() {}
void add(double value, double degree) {
values.push_back(value);
degrees.push_back(degree);
}
double getDegree(double value) {
double maxDegree = 0;
for (int i = 0; i < values.size(); i++) {
double degree = degrees[i];
if (value >= values[i] && degree > maxDegree) {
maxDegree = degree;
}
}
return maxDegree;
}
};
// 模糊关系运算
class FuzzyRelation {
public:
virtual double operator()(double a, double b) = 0;
};
// 最小二乘回归
class FLSR {
public:
FLSR(FuzzySet& x, FuzzySet& y, FuzzyRelation& r) : x(x), y(y), r(r) {}
double evaluate(double value) {
double numerator = 0;
double denominator = 0;
for (int i = 0; i < x.values.size(); i++) {
double degree = r(x.values[i], value);
numerator += degree * x.values[i] * y.getDegree(y.values[i]);
denominator += degree * x.values[i] * x.values[i];
}
return numerator / denominator;
}
private:
FuzzySet& x;
FuzzySet& y;
FuzzyRelation& r;
};
// 模糊关系:最小型
class MinRelation : public FuzzyRelation {
public:
double operator()(double a, double b) {
return min(a, b);
}
};
int main() {
// 构造模糊集合
FuzzySet x, y;
x.add(1, 1);
x.add(2, 0.8);
x.add(3, 0.6);
y.add(1, 0.4);
y.add(2, 0.6);
y.add(3, 1);
// 构造模糊关系
MinRelation r;
// 构造FLSR模型
FLSR flsr(x, y, r);
// 计算回归值
double value = 2.5;
double result = flsr.evaluate(value);
cout << "FLSR result: " << result << endl;
return 0;
}
```
上述代码中,首先定义了模糊集合和模糊关系的类,然后定义了FLSR的类,并采用最小二乘回归的方法实现了evaluate()方法。最后,在main()函数中,构造了模糊集合和模糊关系,通过FLSR计算得到回归值。
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