Для одно входа нечеткая система вывода вход является скалярным сигналом. Для мультивхода нечеткая система объединитесь, входные параметры в векторное использование сигнала блокируется, такие как:

Для FIS одно выхода выход является скалярным сигналом. Для мультивыхода FIS выход является векторным сигналом. Чтобы разделить систему выходные параметры в скалярные сигналы, используйте блок Demux.

Входные значения Fuzzified, полученные путем оценки входных функций принадлежности каждого правила в текущих входных значениях.

Для типа 1 FIS, fi _NR-by-_NU матричный сигнал, где _NR является количеством правил FIS. Элемент (i, j) fi значение входной функции принадлежности для j th вход в i th правило.

Для типа 2 FIS, fi _{NR (2*NU)} матричный сигнал. Первые столбцы _NU содержат fuzzified значения верхней функции принадлежности для каждого правила, и последние столбцы _NU содержат fuzzified значения от более низких функций принадлежности.

Для получения дополнительной информации о fuzzifying входных значениях см. Входные параметры Fuzzify.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, выберите параметр Fuzzified inputs (fi).

Управляйте сильными местами увольнения, полученными путем оценки антецедента каждого правила; то есть, применяя нечеткий оператор к значениям входных параметров fuzzified.

Для типа 1 FIS, rfs сигнал вектор-столбца длины _NR, где _NR является количеством правил и элементом, i является силой увольнения i th правило.

Для типа 2 FIS, rfs _NR-by-2 матричный сигнал. Первый столбец содержит правило, запускающее сильные места, сгенерированные с помощью верхних функций принадлежности, и второй столбец содержит правило, запускающее сильные места, сгенерированные с помощью более низких функций принадлежности.

Для получения дополнительной информации о применении нечетких операторов смотрите, Применяют Нечеткий Оператор.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, выберите параметр Rule firing strengths (rfs).

Управляйте выходными параметрами, полученными путем применения правила, запускающего сильные места в выходные функции принадлежности с помощью метода значения, заданного в FIS.

Для типа 1 Mamdani FIS, ro _NS (_{NR NY}) матричный сигнал, где _NR является количеством правил, _NY является количеством выходных параметров, и _NS является количеством точек выборки, используемых в оценке областей значений выходной переменной. Каждый столбец ro содержит выходное нечеткое множество для одного правила. Первые столбцы _NR содержат правило выходные параметры для первой выходной переменной, следующие столбцы _NR соответствуют второй выходной переменной и так далее.

Для типа 2 Mamdani FIS, ro _{NS (2*NR*NY)} матричный сигнал. Первый _NR *_NY столбцы содержит правило выходные параметры, сгенерированные с помощью верхних функций принадлежности, и последний _NR *_NY столбцы содержит правило выходные параметры, сгенерированные с помощью более низких функций принадлежности.

Для типа 1 система Sugeno каждое правило выход является скалярным значением. В этом случае, ro _NR-by-_NY матричный сигнал. Элемент (j, k) ro значение k th выходная переменная для j th правило.

Для типа 2 система Sugeno, ro _{NR (3*NY)} массив. Первые столбцы _NY содержат уровни на выходе правила. Следующие столбцы _NY содержат соответствующее правило, запускающее сильные места, сгенерированные с помощью верхних функций принадлежности. Последние столбцы _NY содержат правило, запускающее сильные места, сгенерированные с помощью более низких функций принадлежности. Например, в системе с тремя выходами, столбцы 4 и 7 содержат сильные места увольнения для уровней на выходе в столбце 1.

Для получения дополнительной информации о нечетком значении смотрите, Применяют Метод Значения.

Зависимости

Совокупный выход для каждой выходной переменной, полученной путем объединения соответствующих выходных параметров от всех правил с помощью метода агрегации, задан в FIS.

Для типа 1 Mamdani нечеткая система вывода итоговым результатом для каждой выходной переменной является нечеткое множество. В этом случае, ao как _NS-by-_NY матричный сигнал, где _NY является количеством выходных параметров, и _NS является количеством точек выборки, используемых в оценке областей значений выходной переменной. Каждый столбец ao содержит совокупное нечеткое множество для одной выходной переменной.

Для типа 2 Mamdani FIS итоговым результатом для каждой выходной переменной является нечеткое множество. В этом случае, ao как _{NS (2*NY)} матричный сигнал. Первые столбцы _NY содержат агрегированные выходные параметры, сгенерированные с помощью верхних функций принадлежности, и последние столбцы _NY содержат агрегированные выходные параметры, сгенерированные с помощью более низких функций принадлежности.

Для типа 1 система Sugeno итоговым результатом для каждой выходной переменной является скалярное значение. В этом случае, ao вектор-строка из длины _NY, где элемент k является суммой правила выходные параметры для k th выходная переменная.

Для типа 2 система Sugeno, ao _{NR (3*NY)} массив. aggregatedOut содержит те же данные как ro со столбцами, отсортированными на основе уровней на выходе. Например, в системе с тремя выходами, когда уровни на выходе в столбце 1 сортируются, соответствующие сильные места увольнения в столбцах 4 и 7 настроены соответственно.

Для получения дополнительной информации о нечеткой агрегации смотрите Агрегат Все Выходные параметры.

Зависимости