gaussmf

Гауссова функция принадлежности

свернуть все на странице

Эта функция вычисляет нечеткие значения членства с помощью Гауссовой функции принадлежности. Можно также вычислить эту функцию принадлежности с помощью объекта fismf. Для получения дополнительной информации см. Объект fismf.

Гауссова функция принадлежности не является тем же самым как Гауссовым распределением вероятностей. Например, Гауссова функция принадлежности всегда имеет максимальное значение 1. Для получения дополнительной информации о Гауссовых распределениях вероятностей смотрите Нормальное распределение (Statistics and Machine Learning Toolbox).

Синтаксис

y = gaussmf(x,params)

Описание

пример

y = gaussmf(x,params) возвращает вычисленное использование значений нечеткого членства следующей Гауссовой функции принадлежности:

f(x;σ,c)=e−(x−c)22σ2

Чтобы задать стандартное отклонение, σ и среднее значение, c, для Гауссовой функции, использует params.

Значения членства вычисляются для каждого входного значения в x.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script
x = 0:0.1:10;
y = gaussmf(x,[2 5]);
plot(x,y)
xlabel('gaussmf, P=[2 5]')

Входные параметры

свернуть все

Входные значения, для которых можно вычислить значения членства, заданные как скаляр или вектор.

Параметры функции принадлежности, заданные как вектор [σ c], где σ является стандартным отклонением и c, являются средним значением.

Выходные аргументы

свернуть все

Значение членства, возвращенное как скаляр или вектор. Размерности y совпадают с размерностями x. Каждый элемент y является значением членства, вычисленным для соответствующего элемента x.

Альтернативная функциональность

Объект fismf

Можно создать и оценить объект fismf, который реализует функцию принадлежности gaussmf.

mf = fismf("gaussmf",P);
Y = evalmf(mf,X);

Здесь, X, P и Y соответствуют x, params и аргументам y gaussmf, соответственно.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

| | | | | | | | | |

Темы

Представлено до R2006a

Документация Fuzzy Logic Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте