Exponenta Banner
exponenta event banner

anfisOptions

Опция установлена для команды anfis

свернуть все на странице

Синтаксис

opt = anfisOptions
opt = anfisOptions(Name,Value)

Описание

пример

opt = anfisOptions создает набор опции по умолчанию для настройки Sugeno нечеткая система вывода с помощью anfis. Используйте запись через точку, чтобы изменить этот набор опции для вашего определенного приложения. Любые опции, которые вы не изменяете, сохраняют свои значения по умолчанию.

пример

opt = anfisOptions(Name,Value) создает набор опции с опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары Name,Value.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте набор опции по умолчанию.

opt = anfisOptions;

Задайте опции обучения с помощью записи через точку. Например, задайте следующие опции:

  • Начальный FIS с функциями принадлежности 4 для каждой входной переменной

  • Максимальное количество учебных эпох равняется 30.

opt.InitialFIS = 4;
opt.EpochNumber = 30;

Можно также задать опции при создании набора опции с помощью одного или нескольких аргументов пары Name,Value.

opt2 = anfisOptions('InitialFIS',4,'EpochNumber',30);

Входные параметры

свернуть все

Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'EpochNumber',50 определяет максимальный номер учебных эпох к 50.

Начальная структура FIS, чтобы настроиться, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'InitialFIS' и одно из следующего:

  • Положительное целое число, больше, чем 1, задающий количество функций принадлежности для всех входных переменных. anfis генерирует начальную структуру FIS с конкретным количеством функций принадлежности с помощью genfis с разделением сетки.

  • Вектор положительных целых чисел с длиной равняется количеству входных переменных, задающих количество функций принадлежности для каждой входной переменной. anfis генерирует начальную структуру FIS с конкретными количествами функций принадлежности с помощью genfis с разделением сетки.

  • Структура FIS, сгенерированная с помощью команды genfis с разделением сетки или отнимающей кластеризацией. Заданная система должна иметь следующие свойства:

    • Один вывод, полученное взвешенное среднее использования defuzzification.

    • Первый или нулевой порядок Sugeno-система-типов; то есть, все выходные функции принадлежности должны быть тем же типом и быть или 'linear' или 'constant'.

    • Никакое совместное использование правила. Различные правила не могут использовать ту же выходную функцию принадлежности; то есть, количество выходных функций принадлежности должно равняться количеству правил.

    • Вес единицы для каждого правила.

    • Никакие пользовательские функции принадлежности или defuzzification методы.

Максимальное количество учебных эпох, заданных как пара, разделенная запятой, состоящая из 'EpochNumber' и положительного целого числа. Учебный процесс останавливается, когда он достигает максимального количества учебных эпох.

Учебная ошибочная цель, заданная как пара, разделенная запятой, состоящая из 'ErrorGoal' и скаляра. Учебный процесс останавливается, когда учебная ошибка меньше чем или равна ErrorGoal.

Размер шага начальной подготовки, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'InitialStepSize' и положительной скалярной величины.

Алгоритм обучения anfis настраивает параметры FIS с помощью методов оптимизации спуска градиента. Учебный размер шага является значением каждого перехода градиента в пространстве параметров. Как правило, можно увеличить уровень сходимости учебного алгоритма путем увеличения размера шага. Во время оптимизации anfis автоматически обновляет размер шага с помощью StepSizeIncreaseRate и StepSizeDecreaseRate.

Размер шага уменьшает уровень, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'StepSizeDecreaseRate' и положительной скалярной величины меньше, чем 1. Если учебная ошибка подвергается двум последовательным комбинациям увеличения, сопровождаемого уменьшением, то anfis масштабирует размер шага уровнем уменьшения.

Размер шага увеличивает уровень, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'StepSizeIncreaseRate' и скаляра, больше, чем 1. Если учебные ошибочные уменьшения в течение четырех эпох подряд, то anfis масштабирует размер шага уровнем увеличения.

Отметьте для показа информации о ANFIS в начале учебного процесса, заданного как пара, разделенная запятой, состоящая из 'DisplayANFISInformation' и одно из следующего:

  • 1 — Отобразите следующую информацию о системе ANFIS и данных тренировки:

    • Количество узлов в системе ANFIS

    • Количество линейных параметров, чтобы настроиться

    • Количество нелинейных параметров, чтобы настроиться

    • Общее количество параметров, чтобы настроиться

    • Количество пар данных тренировки

    • Количество проверки пар данных

    • Количество нечетких правил

  • 0 — Не отображайте информацию.

Отметьте для показа учебных ошибочных значений после каждой учебной эпохи, заданной как пара, разделенная запятой, состоящая из 'DisplayErrorValues' и одно из следующего:

  • 1 — Отобразите учебную ошибку.

  • 0 — Не отображайте учебную ошибку.

Отметьте для показа размера шага каждый раз, когда размер шага изменяется, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'DisplayStepSize' и одно из следующего:

  • 1 — Отобразите размер шага.

  • 0 — Не отображайте размер шага.

Отметьте для отображения конечных результатов после обучения, заданного как пара, разделенная запятой, состоящая из 'DisplayFinalResults' и одно из следующего:

  • 1 — Отобразите результаты.

  • 0 — Не отображайте результаты.

Данные о валидации для предотвращения сверхподбора кривой к данным тренировки, заданным как пара, разделенная запятой, состоящая из 'ValidationData' и массива. Для нечеткой системы с входными параметрами N задайте ValidationData как массив с N +1 столбец. Первые столбцы N содержат входные данные, и последний столбец содержит выходные данные. Каждая строка ValidationData содержит одну точку данных.

В каждую учебную эпоху учебный алгоритм подтверждает FIS использование данных о валидации.

Обычно данные о валидации должны полностью представлять функции данных, FIS предназначается к модели, также будучи достаточно отличающимся от данных тренировки, чтобы протестировать учебное обобщение.

Метод оптимизации используется в обучении параметра функции принадлежности, заданном как пара, разделенная запятой, состоящая из 'OptimizationMethod' и одно из следующего:

  • 1 — Используйте гибридный метод, который использует комбинацию обратной связи, чтобы вычислить входные параметры функции принадлежности и оценку методом наименьших квадратов, чтобы вычислить выходные параметры функции принадлежности.

  • 0 — Используйте спуск градиента обратной связи, чтобы вычислить все параметры.

Выходные аргументы

свернуть все

Установлены опции обучения для команды anfis, возвращенной как опция anfisOptions.

Смотрите также

|

Введенный в R2017a

Документация Fuzzy Logic Toolbox
Поддержка