Можно настроить параметры функции принадлежности и правила нечеткой системы вывода с помощью настраивающих методов Global Optimization Toolbox, таких как генетические алгоритмы и оптимизация роя частицы. Для получения дополнительной информации смотрите Настраивающиеся Нечеткие Системы Вывода.
Если ваша система является типом 1 одно выхода Sugeno FIS, можно настроить его параметры функции принадлежности с помощью нейроадаптивных методов изучения. Этот настраивающий метод не требует программного обеспечения Global Optimization Toolbox. Для получения дополнительной информации смотрите Нейроадаптивное Изучение и ANFIS.
| Neuro-Fuzzy Designer | Спроектируйте, обучите и протестируйте Sugeno-тип нечеткие системы вывода |
Настройка нечетких систем вывода
Настройте нечеткие параметры функции принадлежности и изучите новые нечеткие правила.
Настройте нечеткую систему вывода Mamdani
Изучите правила и настройте параметры функции принадлежности для Mamdani нечеткая система.
Настройте дерево FIS для прогноза расхода бензина
Настройте правила и параметры функции принадлежности для дерева взаимосвязанного Sugeno нечеткие системы.
Предскажите хаотические временные ряды Используя Тип 2 FIS
Настройте правила и параметры функции принадлежности для FIS с функциями принадлежности типа 2.
Настройте Нечеткие Системы с помощью Пользовательской Функции стоимости
Когда у вас нет обучающих данных, можно настроить нечеткую систему с помощью пользовательской функции стоимости, которая симулирует операцию FIS.
Нейроадаптивное изучение и ANFIS
Можно настроить Sugeno нечеткие системы вывода с помощью нейроадаптивных методов изучения, похожих на используемых в том, что обучили нейронные сети.
Обучите адаптивные нейронечеткие системы вывода
В интерактивном режиме создайте, обучите и протестируйте нейронечеткие системы с помощью приложения Neuro-Fuzzy Designer.
Предскажите Хаотический Timeseries с помощью ANFIS
Обучите нейронечеткую систему прогнозу timeseries с помощью anfis команда.
Моделирование инверсной кинематики в роботизированной руке
Определите углы поворота шарнира, требуемые поместить совет роботизированной руки в желаемом месте с помощью нейронечеткой модели.
Адаптивное подавление помех Используя ANFIS
Выполните адаптивное нелинейное подавление помех с помощью anfis и genfis команды.
В этом примере показано, как предсказать расхода топлива (мили на галлон) для автомобилей, с помощью данных из ранее записанных наблюдений.
Нелинейный System Identification
Можно смоделировать нелинейное поведение динамической системы с помощью адаптивных нейронечетких систем.