MATLAB仿真程序实现模糊PID控制的开发

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fuzzy-pid
模糊pid控制
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资源摘要信息: "fuzzy PID.zip_development9v7_fuzzy-PID_noisembb_***模糊" 在讨论这个资源之前，我们需要先理解几个关键的IT概念：模糊PID控制、MATLAB仿真程序以及相关的标签和文件名称。 模糊PID控制是一种先进的控制策略，它是将传统PID（比例-积分-微分）控制理论与模糊逻辑控制系统相结合的产物。在处理不确定、模糊或非线性系统问题时，传统的PID控制可能无法达到理想的控制效果，而模糊PID控制则通过模糊逻辑的规则来改善控制器对于系统变化的适应性和鲁棒性。 MATLAB是一种广泛使用的高级数学计算和仿真软件，它提供了强大的工具箱用于控制系统的设计、分析和仿真。通过MATLAB，工程师和研究人员可以编写代码或使用内置的函数和图形用户界面（GUI）来进行系统仿真实验。 资源的标题中的“fuzzy PID.zip_development9v7_fuzzy-PID_noisembb_***模糊”指出了几个重要的关键词：文件名暗示它是一个压缩包（.zip），可能是包含仿真程序文件的压缩格式；"development9v7"和"noisembb"看起来像是版本号或者特定项目的标识符；"***"可能是资源的来源或者特定的项目名称；最后的“模糊”强调了模糊逻辑在其中的应用。 从描述中我们得知，这是一个关于模糊PID控制的仿真程序，具体的编程和运行环境很可能是在MATLAB平台上的。仿真程序允许用户测试和分析模糊PID控制器在不同条件下的性能表现，比如它对于噪声的响应能力以及在多变工作条件下的控制稳定性。 标签中的“development9v7”，“fuzzy-pid”，“noisembb”，“***”和“模糊pid控制”进一步强调了仿真程序的用途、版本和特点。这些标签有助于相关领域的研究人员和工程师在搜索或分类相关资源时快速定位到此仿真程序。 最后，提到的“压缩包子文件的文件名称列表”中的“仿真程序”意味着压缩包中应该包含具体的仿真程序文件。这可能包括了MATLAB脚本（.m文件）、图形用户界面文件（.fig文件）、以及可能的模型文件（.mdl文件）。解压缩后的文件将会被用来在MATLAB环境中部署和运行仿真测试。 为了深入理解和使用这个资源，用户应该具备MATLAB软件的基本操作知识，熟悉PID控制的理论基础，以及掌握模糊逻辑控制系统的设计原理。通过这些知识点的结合使用，用户将能够利用这个仿真程序在模拟的环境中测试模糊PID控制算法，评估其性能，并根据仿真结果对控制器参数进行调整优化，以达到预期的控制效果。

fuzzy.zip_PID fuzzy_fuzzy c语言_fuzzy-PID_pid c语言_模糊pid c程序

2022-07-15 上传
模糊PID的C语言程序,模糊PID的C语言程序,模糊PID的C语言程序,

fuzzy-control.zip_模糊控制仿真

2022-07-14 上传
模糊控制的核心概念包括模糊集合、模糊关系、模糊推理和模糊化与去模糊化过程。模糊集合是对经典集合论的扩展，允许元素的隶属度为介于0到1之间的实数，而非仅仅局限于0或1。模糊关系则进一步拓展了经典关系的概念，...

修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均每一折auc值和平均每一折aoc曲线，平均每一折分类报告以及平均每一折混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse)

2023-06-02 上传
X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_...

修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均auc值和平均aoc曲线，平均分类报告以及平均混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F?深度森林RMSE:', rmse) print('F?深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

2023-06-02 上传
X_train_fuzzy, X_test_fuzzy, y_train_fuzzy, y_test_fuzzy = [], [], [], [] y_pred, y_pred1 = [], [] y_pred_proba, y_pred_proba1 = [], [] config = get_config() tree = gcForest(config) skf = ...

修正代码for i in range(len(self.fuzzy_sets)): feature = X[:, i] membership = self.fuzzy_sets[i](feature)

2023-05-27 上传
这段代码看起来是用于计算模糊逻辑的成员函数，但是存在一些问题： 1. `self.fuzzy_sets` 是一个模糊逻辑系统中的所有成员函数的列表，但是没有给出其具体的定义。在计算成员函数之前，需要确认这些成员函数是否...

修正以下代码X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7) X_fuzzy = [] for i in range(X.shape[1]): fuzzy_vals = fuzz.trimf(X[:,i], [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T # 构建深度神经模糊网络 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=X_fuzzy.shape[1]), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_fuzzy, y, epochs=10, batch_size=32) # 训练随机森林分类器 rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5) rf_clf.fit(model.predict(X_fuzzy), y) # 预测新数据点 new_data = np.random.rand(5) new_data_fuzzy = [] for i in range(new_data.shape[0]): fuzzy_val = fuzz.interp_membership(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), fuzz.trimf(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]), new_data[i]) new_data_fuzzy.append(fuzzy_val) new_data_fuzzy = np.array(new_data_fuzzy).reshape(1,-1)

2023-05-25 上传
X_train_fuzzy.append(fuzzy_vals) fuzzy_vals = fuzz.trimf(X_test[:,i], [np.min(X_train[:,i]), np.mean(X_train[:,i]), np.max(X_train[:,i])]) X_test_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_train_fuzzy = np....

修正以下的代码data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] from scipy.interpolate import interp1d # 数据归一化 scaler = StandardScaler() # 将X,Y数据进行归一化 X = scaler.fit_transform(X) # 随机划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7) X_fuzzy = [] for i in range(X.shape[1]): fuzzy_vals = fuzz.trimf(X[:,i], [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T # 构建深度神经模糊网络 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=X_fuzzy.shape[1]), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_fuzzy, y, epochs=10, batch_size=32) # 训练随机森林分类器 rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5) rf_clf.fit(model.predict(X_fuzzy), y) # 预测新数据点 new_data = np.random.rand(5) new_data_fuzzy = [] for i in range(new_data.shape[0]): fuzzy_val = fuzz.interp_membership(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), fuzz.trimf(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]), new_data[i]) new_data_fuzzy.append(fuzzy_val) new_data_fuzzy = np.array(new_data_fuzzy).reshape(1,-1)

2023-05-25 上传
for i in range(new_data.shape[0]): fuzzy_val = fuzz.interp_membership(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), fuzz.trimf(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), [np.min(X[:,i]),...

fuzzy_pid_单片机fuzzy_模糊pid_模糊pidstm32_pid温度_stm32pid温度

2023-05-13 上传
fuzzy_pid是一种将模糊控制与传统PID控制相结合的控制算法。单片机fuzzy指的是使用单片机来实现模糊控制算法。而模糊PID即在传统PID控制的基础上引入模糊控制理论，通过建立模糊规则来调节PID控制器的参数，以提高...

y_pred = np.zeros((y_train.shape[0], 3)) for tree in forest: a = [] for j in range(X_train.shape[1]): if np.median(X_train[:, j]) > np.mean(X_train[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) a.append(fuzzy_vals) fuzzy_vals = np.array(a).T y_pred += tree.predict_proba(fuzzy_vals) y_pred /= n_trees改成三分类预测代码

2023-05-05 上传
所以你需要将 `tree.predict_proba(fuzzy_vals)` 改为 `tree.predict_proba(fuzzy_vals.reshape(-1, fuzzy_vals.shape[1], 1)).reshape(-1, 3)`。 3. 对于每个样本的预测值，你需要将它除以 `n_trees`，而不是 `n_...

y_pred[:, 0] += tree.predict_proba(fuzzy_vals)[:, 0] / n_trees y_pred[:, 1] += tree.predict_proba(fuzzy_vals)[:, 1] / n_trees y_pred[:, 2] += tree.predict_proba(fuzzy_vals)[:, 2] / n_trees 是什么意思‘’

2023-05-05 上传
因此，`[:, 0]` 表示取所有样本的第一列预测概率，即第一个分类标签的概率，同理可得 `[:, 1]` 和 `[:, 2]` 分别为第二个和第三个分类标签的概率。然后将每个分类标签的概率除以决策树的数量 `n_trees`，最后得到的...
JaniceLu
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