Набор опций для genfis команда
opt = genfisOptions(clusteringType)genfis. Набор опций, opt, содержит различные параметры, зависящие от указанного алгоритма кластеризации, clusteringType. Используйте точечную нотацию, чтобы изменить этот набор опций для конкретного приложения. Параметры, которые не изменяются, сохраняют свои значения по умолчанию.
opt = genfisOptions(clusteringType,Name,Value)Name,Value аргументы пары.
Создайте набор опций по умолчанию для метода создания секционирования сетки.
opt = genfisOptions('GridPartition');Измените опции с помощью точечной нотации. Например, укажите 3 функции членства для первого ввода и 4 функции членства для второго ввода.
opt.NumMembershipFunctions = [3 4];
Можно также указать опции при создании набора опций. Например, создайте набор опций для кластеризации FCM с помощью 4 кластеры.
opt2 = genfisOptions('FCMClustering','NumClusters',4);
clusteringType - Метод кластеризации'GridPartition' | 'SubtractiveClustering' | 'FCMClustering'Метод кластеризации для определения функций членства и нечетких правил, указанный как одно из следующих:
'GridPartition' - Создание входных членских функций путем равномерного разделения диапазонов входных переменных и создание нечеткой системы Sugeno с одним выходом. База нечетких правил содержит одно правило для каждой комбинации входных функций членства.
'SubtractiveClustering' - Создание нечеткой системы Sugeno с использованием функций членства и правил, полученных из кластеров данных, найденных с помощью вычитаемой кластеризации входных и выходных данных. Дополнительные сведения о субтрактивной кластеризации см. в разделе subclust.
'FCMClustering' - Создание нечеткой системы с использованием функции членства и правил, полученных из кластеров данных, найденных с помощью кластеризации FCM входных и выходных данных. Дополнительные сведения о кластеризации FCM см. в разделе fcm.
Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.
'InputMembershipFunctionType','trimf' задает функции треугольного входного членства для алгоритма разбиения сетки.'NumMembershipFunctions' - Количество входных членских функций2 (по умолчанию) | целое число больше 1 | вектор целых чисел больше 1Количество входных функций членства для каждой входной переменной, указанной как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'NumMembershipFunctions' и одно из следующих:
Целое число больше 1 - укажите одинаковое количество функций членства для всех входов.
Вектор целого числа больше 1 с длиной, равной числу входов - укажите различное количество функций членства для каждого входа.
'InputMembershipFunctionType' - Тип входящей функции членства'gbellmf' (по умолчанию) | 'gaussmf' | 'trimf' | 'trapmf' | символьный вектор | строковый массив |...Тип входной членской функции, определяемый как разделенная запятыми пара, состоящая из 'InputMembershipFunctionType' и одно из следующих:
Символьный вектор или строка - укажите один из следующих типов членских функций для всех входов.
| Тип функции членства | Описание | Для получения дополнительной информации |
|---|---|---|
'gbellmf' | Обобщенная колоколообразная функция членства | gbellmf |
'gaussmf' | Гауссова членская функция | gaussmf |
'gauss2mf' | Гауссова комбинационная членская функция | gauss2mf |
'trimf' | Треугольная функция членства | trimf |
'trapmf' | Трапециевидная функция членства | trapmf |
'sigmf' | Сигмоидальная функция членства | sigmf |
'dsigmf' | Разница между двумя сигмоидальными функциями членства | dsigmf |
'psigmf' | Произведение двух сигмоидальных функций членства | psigmf |
'zmf' | Z-образная функция членства | zmf |
'pimf' | Пи-образная функция членства | pimf |
'smf' | S-образная функция членства | smf |
| Символьный вектор или строка | Имя пользовательской функции членства в текущей рабочей папке или в пути MATLAB ® | Создание нечетких систем с использованием пользовательских функций |
Символьный массив или строковый массив - укажите для каждого ввода другой тип членской функции. Например, укажите различные функции членства для системы с тремя входами:
["gbellmf","gaussmf","trimf"]
'OutputMembershipFunctionType' - Тип функции членства вывода'linear' (по умолчанию) | 'constant'Тип функции членства вывода для системы Sugeno с одним выходом, определяемый как разделенная запятыми пара, состоящая из 'OutputMembershipFunctionType' и одно из следующих:
'linear' - Выходные данные каждого правила являются линейной функцией входных переменных, масштабированных по значению предыдущего результата.
'constant' - Вывод каждого правила является константой, масштабируемой значением предыдущего результата.
'ClusterInfluenceRange' - Диапазон влияния кластерного центра0.5 (по умолчанию) | скалярное значение в диапазоне [0, 1] | векторДиапазон влияния кластерного центра для каждого входа и выхода при условии, что данные находятся в пределах единичного гипербокса, определяемого как разделенная запятыми пара, состоящая из 'ClusterInfluenceRange' одно из следующих:
Скалярное значение в диапазоне [0
1] - Использовать одинаковый диапазон влияния для всех входов и выходов.
Вектор - использовать различные диапазоны влияния для каждого ввода и вывода.
Указание меньшего диапазона влияния обычно создает все больше и меньше кластеров данных, создавая более нечеткие правила.
'DataScale' - Масштабные коэффициенты данных'auto' (по умолчанию) | массив 2-by-NМасштабные коэффициенты данных для нормализации входных и выходных данных в единичный гипербокс, определяемый как разделенная запятыми пара, состоящая из 'DataScale' и 2-by-N матрицу, где N - общее количество входов и выходов. Каждый столбец DataScale задает минимальное значение в первой строке и максимальное значение во второй строке для соответствующего набора входных или выходных данных.
Когда DataScale является 'auto', genfis использует фактическое минимальное и максимальное значения в данных, подлежащих кластеризации.
'SquashFactor' - Коэффициент сквоша1.25 (по умолчанию) | положительный скалярКоэффициент Squash для масштабирования диапазона влияния центров кластера, определяемый как разделенная запятыми пара, состоящая из 'SquashFactor' и положительный скаляр. Меньший коэффициент squash снижает вероятность того, что внешние точки будут рассматриваться как часть кластера, который обычно создает все меньшие и меньшие кластеры данных.
'AcceptRatio' - Коэффициент приемки0.5 (по умолчанию) | скалярное значение в диапазоне [0, 1]Коэффициент принятия, определяемый как доля потенциала первого центра кластера, над которым в качестве центра кластера принимается другая точка данных, определяемая как разделенная запятыми пара, состоящая из 'AcceptRatio' и скалярное значение в диапазоне [0, 1]. Коэффициент приемки должен быть больше коэффициента отклонения.
'RejectRatio' - Коэффициент отклонения0.15 (по умолчанию) | скалярное значение в диапазоне [0, 1]Коэффициент отклонения, определяемый как доля потенциала первого центра кластера, ниже которого другая точка данных отклоняется как центр кластера, определяемый как разделенная запятыми пара, состоящая из 'RejectRatio' и скалярное значение в диапазоне [0, 1]. Коэффициент отклонения должен быть меньше коэффициента приемки.
'Verbose' - Флаг отображения информацииfalse (по умолчанию) | trueФлаг отображения информации, указывающий, отображать ли информацию о ходе работы во время кластеризации, указанный как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'Verbose' и одно из следующих:
false - Не отображать информацию о ходе выполнения.
true - Отображение информации о ходе выполнения.
'CustomClusterCenters' - Пользовательские центры кластеров[] (по умолчанию) | Массив C-by-NПользовательские центры кластера, заданная пара, разделенная запятыми, состоящая из 'CustomClusterCenters' и в виде матрицы С-за-N, где С - количество кластеров, а N - общее количество входов и выходов.
'FISType' - Тип системы нечеткого вывода'sugeno' (по умолчанию) | 'mamdani'Тип системы нечеткого вывода, указанный как разделенная запятыми пара, состоящая из 'FISType' и одно из следующих:
'sugeno' - нечеткая система Sugeno-типа
'mamdani' - нечеткая система типа Mamdani
Дополнительные сведения о типах систем нечеткого вывода см. в разделе Системы нечеткого вывода Mamdani и Sugeno.
'NumClusters' - Количество кластеров'auto' | целое число больше 1Количество создаваемых кластеров, указанных как разделенная запятыми пара, состоящая из 'NumClusters' и 'auto' или целое число, большее, чем 1. Когда NumClusters является 'auto', genfis команда оценивает количество кластеров с использованием субтрактивной кластеризации с диапазоном влияния кластера 0.5.
NumClusters определяет количество правил и функций членства в созданной FIS.
'Exponent' - Экспонента для матрицы нечеткого разбиения2.0 (по умолчанию) | скаляр больше 1.0Экспонента для матрицы нечеткого разбиения, заданная как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'Exponent' и скаляр больше, чем 1.0. Этот параметр управляет степенью нечеткого перекрытия между кластерами, причем большие значения указывают на большую степень перекрытия.
Если набор данных широк и имеет значительное перекрытие между потенциальными кластерами, вычисленные центры кластеров могут быть очень близки друг к другу. В этом случае каждая точка данных имеет примерно одинаковую степень членства во всех кластерах. Чтобы улучшить результаты кластеризации, уменьшите это значение, которое ограничивает количество нечетких перекрытий во время кластеризации.
Пример регулировки нечеткого перекрытия см. в разделе Настройка нечеткого перекрытия в кластеризации нечетких C-Means.
'MaxNumIteration' - Максимальное число итераций100 (по умолчанию) | положительное целое числоМаксимальное количество итераций, указанное как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'MaxNumIteration' и положительное целое число.
'MinImprovement' - Минимальное улучшение целевой функции1e-5 (по умолчанию) | положительный скалярМинимальное улучшение целевой функции между двумя последовательными итерациями, указанной как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'MinImprovement' и положительный скаляр.
'Verbose' - Флаг отображения информацииtrue (по умолчанию) | falseФлаг отображения информации, указывающий, отображать ли значение целевой функции после каждой итерации, указанной как разделенная запятыми пара, состоящая из 'Verbose' и одно из следующих:
true - Отображение целевой функции.
false - Не отображать целевую функцию.
opt - Набор опций для genfis командаgenfisOptions набор опцийНабор опций для genfis команда, возвращенная как genfisOptions набор опций. Опции в наборе опций зависят от указанного clusteringType.
Имеется измененная версия этого примера. Открыть этот пример с помощью изменений?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.