Настройка алгоритма в виде одного из следующего:

Эти настраивающие алгоритмы используют решатели из программного обеспечения 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 Method, затем настраивающий метод определяется на основе MethodOptions.

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

Настройка опций алгоритма в виде опции возражает для настраивающегося алгоритма, заданного Method. Это свойство отличается для каждого алгоритма и создается с помощью optimoptions. Если вы не задаете MethodOptions, tunefis создает объект опции по умолчанию для настраивающего метода, заданного в Method. Изменить опции в MethodOptions, используйте запись через точку.

Тип оптимизации в виде одного из следующего:

"anfis" алгоритм поддерживает только "tuning" оптимизация.

Максимальное количество правил в FIS после оптимизации в виде целого числа. Количество правил в FIS (после оптимизации) может быть меньше NumMaxRules, поскольку дублирующиеся правила с теми же предшествующими значениями удалены из основы правила.

Когда NumMaxRules isinf, tunefis наборы NumMaxRules к максимальному количеству возможных правил для FIS. Это максимальное значение вычисляется на основе количества входных переменных и количества функций принадлежности для каждой входной переменной.

При настройке параметров fistree объект, NumMaxRules указывает на максимальное количество правил для каждого FIS в fistree.

"anfis" настройка метода игнорирует эту опцию.

Отметьте для игнорирования недопустимых параметров в виде любого true или false. Когда IgnoreInvalideParameters true, tunefis функция игнорирует значения недопустимого параметра, сгенерированные во время настраивающего процесса.

"anfis" настройка метода игнорирует эту опцию.

Тип метрики расстояния, используемой в вычислениях стоимость для оптимизированных значений параметров относительно обучающих данных в виде одного из следующего:

Для получения дополнительной информации о векторных нормах смотрите norm.

"anfis" настройка метода поддерживает только "rmse" метрика.

Отметьте для использования параллельных вычислений в виде любого true или false. Когда UseParallel true, tunefis функционируйте расчет параллели использования в процессе оптимизации. Используя параллельные вычисления требует программного обеспечения Parallel Computing Toolbox™.

"anfis" настройка метода не поддерживает параллельный расчет.

Количество перекрестных проверок, чтобы выполнить в виде неотрицательного целого числа, меньше чем или равного количеству строк в обучающих данных.

Когда KFoldValue 0 или 1, tunefis использует целый набор входных данных для обучения и не выполняет валидацию.

В противном случае, tunefis случайным образом делит входные данные в KFoldValue подмножества приблизительно равняются размеру. Функция затем выполняет KFoldValue итерации учебной валидации. Для каждой итерации одно подмножество данных используется в качестве данных о валидации с остающимися подмножествами, используемыми в качестве обучающих данных. Следующий рисунок показывает раздел данных и итерации для KFoldValue= 4 .

Для примера, который настраивает нечеткую систему вывода с помощью перекрестной проверки k-сгиба, смотрите, Оптимизируют Параметры FIS с Перекрестной проверкой k-сгиба.

"anfis" настройка метода игнорирует эту опцию.

Максимальное допустимое увеличение стоимости валидации при использовании перекрестной проверки k-сгиба в виде скалярного значения в области значений [0,1]. Более высокий ValidationTolerance значение производит более длинную итерацию учебной валидации с увеличенной возможностью сверхподбора кривой данных.

Увеличение стоимости валидации, ΔC, является различием между средней стоимостью валидации и минимальной стоимостью валидации, _Cmin, для текущей итерации учебной валидации. Средняя стоимость валидации является скользящим средним значением с размером окна, равным ValidationWindowSize.

tunefis останавливает текущую итерацию учебной валидации, когда отношение между ΔC и _Cmin превышает ValidationTolerance.

ValidationTolerance проигнорирован когда KFoldValue 0 или 1.

"anfis" настройка метода игнорирует эту опцию.

Размер окна для вычислительной средней валидации стоится в виде положительного целого числа. Скользящее среднее значение стоимости валидации вычисляется по последней величине затрат валидации N, где N равен ValidationWindowSize. Более высокий ValidationWindowSize значение производит более длинную итерацию учебной валидации с увеличенной возможностью сверхподбора кривой данных. Более низкий размер окна может вызвать раннее завершение настраивающего процесса, когда обучающие данные являются шумными.

ValidationWindowSize проигнорирован когда KFoldValue 0 или 1.

"anfis" настройка метода игнорирует эту опцию.

Данные, чтобы отобразиться в командном окне во время обучения в виде одного из следующих значений.