Exponenta Banner
exponenta event banner

tunefisOptions

Опция установлена для tunefis функция

расширьте все на странице

Описание

Используйте tunefisOptions объект задать опции для настройки нечетких систем. Задайте опции, такие как метод оптимизации, тип оптимизации и метрика расстояния для измерения стоимости. Затем используйте этот объект в качестве входа для tunefis функция.

Создание

Синтаксис

opt = tunefisOptions
opt = tunefisOptions(Name,Value)

Описание

пример

opt = tunefisOptions создает набор опции по умолчанию для настройки нечеткой системы с помощью tunefis. Используйте запись через точку, чтобы изменить свойства этого набора опции для вашего определенного приложения.

пример

opt = tunefisOptions(Name,Value) создает набор опции с заданными Свойствами с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение".

Свойства

развернуть все

Настройка алгоритма, заданного как одно из следующего:

  • 'ga' — генетический алгоритм

  • 'particleswarm' — рой частицы

  • 'patternsearch' — поиск шаблона

  • 'simulannealbnd' — симулированный алгоритм отжига

  • 'anfis' — адаптивный нейронечеткий

Эти настраивающие алгоритмы используют решатели от Global Optimization Toolbox, за исключением 'anfis'. 'MethodOptions' свойство отличается для каждого алгоритма и соответствует входному параметру опций для соответствующего решателя. Если вы задаете MethodOptions не задавая имя алгоритма, затем Method определяется на основе MethodOptions.

'anfis' настройка поддержек метода, настраивающих только тип 1 Sugeno нечеткие системы вывода с одной выходной переменной.

Настройка опций алгоритма, заданных как опция, возражает для заданного настраивающего алгоритма Method. Это свойство отличается для каждого алгоритма и создается с помощью optimoptions. Если MethodOptions не задан, это создается согласно Method. Используйте запись через точку, чтобы изменить опции в MethodOptions.

Тип оптимизации, заданной как одно из следующего:

  • 'tuning'

  • 'learning'

Когда tuning выбран, существующий вход, выведен, и параметры правила оптимизированы, не изучая новых правил. Когда learning выбран, новые правила добавляются на основе NumMaxRules. anfis алгоритм поддерживает только настройку.

Максимальное количество правил в FIS после оптимизации, заданной как целое число. Количество правил в FIS (после оптимизации) может быть меньше NumMaxRules поскольку дублирующиеся правила с теми же предшествующими значениями удалены из основы правила. Значением по умолчанию является inf, который указывает, что существующие правила использованы когда OptimizationType 'tuning' и максимальное количество возможных правил используется когда OptimizationType 'learning'. Для fistree объект, NumMaxRules указывает что количество правил в каждом FIS fistree меньше чем или равно заданному значению. anfis не поддерживает оптимизацию параметров управления правила.

Использование недопустимого параметра, заданное как любой true или false. Если true, tunefis функция игнорирует значения недопустимого параметра, сгенерированные в настраивающем процессе. Значение по умолчанию верно. anfis игнорирует это значение параметров.

Тип метрики расстояния, используемой в измерении стоимости оптимизированных значений параметров относительно обучающих данных, заданных как 'rmse', 'norm1', или 'norm2'. anfis поддержки только 'rmse'.

Параллельный расчет, заданный как любой true или false. Если true, tunefis функционируйте расчет параллели использования в процессе оптимизации. anfis не поддерживает параллельную оптимизацию.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте набор опции по умолчанию с помощью настраивающего алгоритма роя частицы.

opt = tunefisOptions("Method","particleswarm")
opt = 
  tunefisOptions with properties:

                     Method: "particleswarm"
              MethodOptions: [1x1 optim.options.Particleswarm]
           OptimizationType: "tuning"
                NumMaxRules: Inf
    IgnoreInvalidParameters: 1
             DistanceMetric: "rmse"
                UseParallel: 0

Можно изменить опции с помощью записи через точку. Например, определите максимальный номер итераций к 20.

opt.MethodOptions.MaxIterations = 20;

Можно также задать другие опции при создании набора опции. В этом примере, набор OptimizationType к "learning" изучить новые правила.

opt2 = tunefisOptions("Method","particleswarm","OptimizationType","learning")
opt2 = 
  tunefisOptions with properties:

                     Method: "particleswarm"
              MethodOptions: [1x1 optim.options.Particleswarm]
           OptimizationType: "learning"
                NumMaxRules: Inf
    IgnoreInvalidParameters: 1
             DistanceMetric: "rmse"
                UseParallel: 0

Смотрите также

|

Введенный в R2019a

Документация Fuzzy Logic Toolbox
Поддержка