6.2?模糊推理結構FIS

6.2.1?不使用數據聚類方法從數據生成FIS結構

函數?genfis1

格式?fismat?=?genfis1(data)

fismat?=?genfis1(data,numMFs,inmftype,?outmftype)

說明?genfis1為anfis訓練生成一個Sugeno型作為初始條件的FIS結構(初始隸屬函數)。genfis1(data,numMFs,inmftype,?outmftype)使用對數據的網格分割方法，從訓練數據集生成一個FIS結構。Data是訓練數據矩陣，除最后一列表示單一輸出數據外，它的其它各列表示輸入數據。NumMFs是一個向量，它的坐標指定與每一輸入相關的隸屬函數的數量。如果你想使用每個輸入相關的相同數量的隸屬函數，那么只須使numMFs成為一個數就足夠了。Inmftype是一個字符串數組，它的每行指定與每個輸入相關的隸屬函數類型。outmftype是一個字符串數組，它的指定與每個輸出相關的隸屬函數類型

例6-19

>>data?=?[rand(10,1)?10*rand(10,1)-5?rand(10,1)];

>>numMFs?=?[3?7];

>>mfType?=?str2mat('pimf','trimf');

>>fismat?=?genfis1(data,numMFs,mfType);

>>?[x,mf]?=?plotmf(fismat,'input',1);

>>subplot(2,1,1),?plot(x,mf);

>>xlabel('input?1?(pimf)');

>>[x,mf]?=?plotmf(fismat,'input',2);

>>subplot(2,1,2),?plot(x,mf);

>>xlabel('input?2?(trimf)');

結果為圖6-21。

圖6-21

6.2.2?使用減法聚類方法從數椐生成FIS結構

函數?genfis2

格式?fismat?=?genfis2(Xin,Xout,radii)

fismat?=?genfis2(Xin,Xout,radii,xBounds)

fismat?=?genfis2(Xin,Xout,radii,xBounds,options)

說明?Xin是一個矩陣，它的每一行包含一個數據點的輸入值；Xout是一個矩陣，它的每一行包含一個數據點的輸出值；randi是一個向量，它指定一個聚類中心在一個數據維上作用的范圍，這里假定數據位于一個單位超立方體內：xBounds是一個2×N可選矩陣，它用于指定如何將Xin和Xout中的數據映射到一個超立方體內，這里是數據的維數(行數)；?options是一個可選向量，它指定的值用于覆蓋算法參數的缺省值。

例6-20

fismat?=?genfis2(Xin,Xout,0.5)

這是使用此函數所需的最小變量數。這里對所有數據維指定0.5的作用范圍。

fismat?=?genfis2(Xin,Xout,[0.5?0.25?0.3])

這里假定組合的維數是3。假設Xin有兩維、Xout有一維，那么，0.5和0.25是Xin數據維中每一維的作用范圍，0.3是Xout數據維的作用范圍。

fismat?=?genfis2(Xin,Xout,0.5,[-10?-5?0;?10?5?20])

這里指定了如何將Xin和Xout中的數據規范化為[0?1]區間中的值來進行處理。假設Xin有兩維、Xout有一維，那么Xin第一列中的數據是從[-10?+10]比例變換后的值，Xin第二列中的數據是從[-5?+5]比例變換后的值，Xout中的數據是從[0?20]比例變換后的值。

6.2.3?生成一個FIS輸出曲面

函數?gensurf

格式?gensurf(fis)?%使用前兩個輸入和第一個輸出來生成給定模糊推理系統(fis)的輸出曲面

gensurf(fis,inputs,output)?%使用分別由向量input和標量output給定的輸入(一個或兩個)和輸出(只允許一個)來生成一個圖形。

gensurf(fis,inputs,output,grids)?%指定X(第一、水平)和Y(第二、垂直)方向的網格數。如果是二元向量，X和Y方向上的網格可以獨立設置。

gensurf(fis,inputs,output,grids,refinput)?%用于多于兩個的輸入，refinput向量的長度與輸入相同：

·將對應于要顯示的輸入的refinput項，設置為NaN;

·對其它輸入的固定值設置為雙精度實標量。

[x,y,z]=gensurf(…)?%返回定義輸出曲面的變量并且刪除自動繪圖。

例6-21

>>a?=?readfis('tipper');

>>gensurf(a)

結果為圖6-22。

圖6-22

6.2.4?將mamdan型FIS轉換為Sugeno?FIS

函數?mam2sug

格式?sug_fis=mam2sug(mam_fis)

說明?該函數將一個mamdani型FIS結構(不必是單輸出)mam_fis轉化為一個sugeno型結構sug_fis。返回的sugeno型系統具有常值輸出隸屬度函數。這些常值由原來mamdani型系統的后件的隸屬度函數的面積中心法來確定。前件仍保持不變。

6.2.5?完成模糊推理計算

函數?evalfis

格式?output=?evalfis(input,fismat)

output=?evalfis(input,fismat,?numPts)

[output,?IRR,?ORR,?ARR]=?evalfis(input,fismat)

[output,?IRR,?ORR,?ARR]=?evalfis(input,fismat,?numPts)

說明?input：指定輸入值的一個數或一個矩陣，如果輸入是一個M×N矩陣，其中N是輸入變量數，那么evalfis使用?input的每一行作為一個輸入向量，并且為變量output返回M×L矩陣，該矩陣每一行是一個向量并且L是輸出變量數；

fismat：要計算的一個FIS結構；

numPts：一個可選變量，它表示在輸入或輸出范圍內的采樣點數，在這些點上計算隸屬函數，如果?不使用此變量，就使用101點的缺省值。

Evalfis的值域如下：

Output：大小為ML的輸出矩陣，這里M表示前面指定的輸入值的數量，L表示FIS的輸出變量數。

evalfis的可選值域變量只有當input是一個行向量時才計算這些可選值域變量是：

IRR：通過隸屬函數計算的輸入變量的結果，這是一個大小為numRulesN的矩陣，這里numRules是規則條數，N是輸入變量數。

ORR：通過隸屬函數計算的輸出變量的結果，這是一個大小為numPtsnumRulesL的矩陣，這里numRules是規則條數，L是輸出變量數，此矩陣的第一組numRules列，對應于第一個輸出，第二組numRules?對應于第二個輸出，依次類推。

ARR：對每個輸出，在輸出值域中，numPts處采樣合成值的numPtsL矩陣，當只有一個值域變量調用時，該函數使用由結構fismat指定的模糊推理系統，由標量或矩陣inout指定的輸入值計算輸出向量output。

例6-22

>>fismat?=?readfis('tipper');

>>out?=?evalfis([2?1;?4?9],fismat)

結果為

out?=

7.0169

19.6810

6.2.6?模糊c均值聚類

函數?fcm

格式?[center,U,obj_fcn]?=?fcm(data,cluster_n)

說明?對給定的數據集應用模糊c均值聚類方法進行聚類

data：要聚類的數據集，每行是一個采樣數據點；

cluster_n：聚類中心的個數(大于1)

center：迭代后得到的聚類中心的矩陣，這里每行給出聚類中心的坐標；

U：得到的所有點對聚類中心的模糊分類矩陣或隸屬度函數矩陣；

Obj_fcn：迭代過程中，目標函數的值；

fcm(data,cluster_n,options)使用可選的變量options控制聚類參數。包括停止準則，和/或設置迭代信息顯示：

options(1)：分類矩陣U的指數，缺省值是2.0；

options(2)：最大迭代次數，缺省值是100；

options(3)：最小改進量，即迭代停止的誤差準則，缺省值是1e-5；

option(4)：迭代過程中顯示信息，缺省值是1。

如果任意一項為NaN，這些選項就使用缺省值；當達到最大迭代次數時，或目標函數兩次連續迭代的改進量小于指定的最小改進量，即滿足停止誤差準則時，聚類過程結束。

例6-23

>>data?=?rand(100,?2);

>>[center,U,obj_fcn]?=?fcm(data,?2);

>>plot(data(:,1),?data(:,2),'o');

>>maxU?=?max(U);

>>index1?=?find(U(1,:)?==?maxU);

>>index2?=?find(U(2,?:)?==?maxU);

>>line(data(index1,1),?data(index1,?2),?'linestyle',?'none',?'marker',?'*',?'color',?'g');

>>line(data(index2,1),?data(index2,?2),?'linestyle',?'none',?'marker',?'*',?'color',?'r');

結果為圖6-23。

6.2.7?模糊均值和減法聚類

函數?findcluster

格式?findcluster

findcluster('file.dat')

說明?findcluster產生一個GUI上的Method下的下拉式標簽，可以實現模糊C均值(fcm)或模糊減法聚類(subtractiv),使用Load?Data按鈕輸入數據，剛進入GUI時，對每種方法的選項都設置為缺省值。

此工具使用多維數據集，但只顯示這些維數中的兩維。使用X-axis和Y-axis下的下拉式標簽選擇你想觀察的數據維。例如你有一個五維數據集，按照出現在數據集中的順序，此工具將數據標記為data_1,data_2,data_3,data_4,data_5,?Start將完成聚類，Save?Centre將保存聚類中心。

當使用數據集file.data時，findcluster(file.dat)自動裝入數據集，并且只繪制數據集中的前兩維。產生GUI后，你仍可以選擇要聚類數據的那兩維。

例6-24

>>findcluster('clusterdemo.dat')

結果為圖6-24。

6.2.8?繪制一個FIS

函數?plotfis

格式?plotfis(fismat)

說明?此函數顯示由fismat指定的一個FIS的高層方框圖，輸入和它們的隸屬函數出現在結構特征圖的左邊，同時輸出和它們的隸屬函數出現在結構特征圖的右邊。

例6-25

>>a?=?readfis('tipper');

>>plotfis(a)

結果為圖6-25。

?

圖6-24圖6-25

6.2.9?繪制給定變量的所有隸屬的曲線

函數?plotmf

格式?plotmf(fismat,varType,varIndex)

說明?此函數繪制與給定變量相關的稱為fismat的FIS中的所有隸屬函數曲線，變量的類型和索引分別由varType?('input'?或'output')和varIndex給出。此函數也可以與MATLAB函數subplot一起使用。

例6-26

>>a?=?readfis('tipper');

>>plotmf(a,'input',1)

結果為圖6-26。

圖6-26

6.2.10?從磁盤裝入一個FIS

函數?readfis

格式?fismat?=?readfis('filename')

說明?從磁盤上的一個.fis文件(由filename命名)讀出一個模糊推理系統，并將產生的FIS裝入當前的工作空間中。Fismat?=?readfis不帶輸入變量，即沒有指定文件名時，使用uigetfile命令打開一個對話框，提示用戶指定文件的名稱和目錄位置。

例6-27

>>fismat?=?readfis('tipper');

>>getfis(fismat)

返回結果

getfis(fismat)

Name?=?tipper

Type?=?mamdani

NumInputs?=?2

InLabels?=

service

food

NumOutputs?=?1

OutLabels?=

tip

NumRules?=?3

AndMethod?=?min

OrMethod?=?max

ImpMethod?=?min

AggMethod?=?max

DefuzzMethod?=?centroid

ans?=

tipper

6.2.11?從FIS中刪除某一隸屬函數

函數?rmmf

格式?fis?=?rmmf(fis,'varType',varIndex,'mf',mfIndex)

說明?從與工作空間FIS結構fis相關的模糊推理系統中刪除變量類型為varType，索引為varIndex的隸屬函數mfIndex。

字符串vartype必須是'input'或'output'。

varIndex是表示變量索引的一個整數，此索引表示列出變量的順序；

變量'mf?'是表示隸屬函數的一個字符串；

mfIndex是表示隸屬函數索引的一個整數，此索引表示列出隸屬函數的順序。

例6-28

>>a?=?newfis('mysys');

>>a?=?addvar(a,'input','temperature',[0?100]);

>>a?=?addmf(a,'input',1,'cold','trimf',[0?30?60]);

>>getfis(a,'input',1)

返回結果

Name?=?temperature

NumMFs?=?1

MFLabels?=

cold

Range?=?[0?100]

ans?=

[?]

>>b?=?rmmf(a,'input',1,'mf',1);

>>getfis(b,'input',1)

返回

Name?=?temperature

NumMFs?=?0

MFLabels?=

Range?=?[0?100]

ans?=

[?]

6.2.12?從FIS中刪除變量

函數?rmvar

格式?[fis2,errorStr]?=?rmvar(fis,'varType',varIndex)

fis2?=?rmvar(fis,'varType',varIndex)

說明?fis2?=?rmvar(fis,'varType',varIndex)，)從與工作空間FIS結構fis相關的模糊推理系統中刪除索引為varIndex的語言變量mfIndex，字符串vartype必須是'input'或'output'。

varIndex是表示變量索引的一個整數，此索引表示列出變量的順序。

[fis2,errorStr]?=?rmvar(fis,'varType',varIndex)?將任何錯誤信息返回到字符串errorStr。

此命令自動更新規則列表以保證列表尺寸與當前變量數保持一致，在刪除語言變量之前，你必須從FIS刪除任何包含要刪除變量的規則，你無法刪除在規則列表中正在使用的模糊變量。

例6-29

>>a?=?newfis('mysys');

>>a?=?addvar(a,'input','temperature',[0?100]);

>>getfis(a)

返回：

Name?=?mysys

Type?=?mamdani

NumInputs?=?1

InLabels?=

temperature

NumOutputs?=?0

OutLabels?=

NumRules?=?0

AndMethod?=?min

OrMethod?=?max

ImpMethod?=?min

AggMethod?=?max

DefuzzMethod?=?centroid

ans?=

mysys

>>b?=?rmvar(a,'input',1);

>>getfis(b)

返回：

Name?=?mysys

Type?=?mamdani

NumInputs?=?0

InLabels?=

NumOutputs?=?0

OutLabels?=

NumRules?=?0

AndMethod?=?min

OrMethod?=?max

ImpMethod?=?min

AggMethod?=?max

DefuzzMethod?=?centroid

ans?=

mysys

6.2.13?設置模糊系統屬性

函數?setfis

格式?a?=?setfis(a,'fispropname','newfisprop')

a?=?setfis(a,'vartype',varindex,'varpropname','newvarprop')

a?=?setfis(a,'vartype',varindex,'mf',mfindex,?'mfpropname','newmfprop');

說明?可以使用三個、五個或七個輸入變量調用setfis命令，使用幾個輸入變量取決于是否設置整個結構的一個屬性，是否設置屬于該結構的一個特定變量，還是是否設置屬于這些變量之一的一個特定隸屬函數。這些變量是：

a：工作空間中FIS的一個變量名稱，

vartype：表示變量類型的一個字符串：input或output；

varindex：輸入或輸出變量的索引；

mf：調用setfis時，七個變量中的第四個變量所用的字符串，用語指明此變量是一個隸屬函數；

mfindex：屬于所選變量的隸屬函數的索引；

fispropname：表示你要設置FIS域屬性的一個字符串：name,type,andmethod,?ormethod,?impmethod,aggmethod,defuzzmethod；

newfisprop：你要設置的FIS的屬性或方法名稱的一個字符串；

varpropname：你要設置的變量域名稱的一個字符串：name或range；

newvarprop：你要設置的變量名稱的一個字符串(對name)，或變量范圍的一個數組(對range)，mfpropname—你要設置的隸屬函數名稱的一個字符串：name,type或params；

newmfprop：你要設置的隸屬函數名稱或類型域的一個字符串(對name或type)或者是參數范圍的一個數組(對params)。

例6-30?使用三個變量調用：

>>a?=?readfis('tipper');

>>a2?=?setfis(a,?'name',?'eating');

>>getfis(a2,?'name');

結果為：

out?=

eating

如果使用五個變量，setfis將更新兩個變量屬性：

>>a2?=?setfis(a,'input',1,'name','help');

>>getfis(a2,'input',1,'name')

結果為：

ans?=

help

如果使用七個變量，setfis將更新七個隸屬函數的任意屬性：

>>a2?=?setfis(a,'input',1,'mf',2,'name','wretched');

>>getfis(a2,'input',1,'mf',2,'name')

結果為：

ans?=

wretched

6.2.14?以分行形式顯示FIS結構的所有屬性

函數?showfis

格式?showfis(fismat)

說明?以分行方式顯示MATLAB工作空間FIS變量fismat，允許你查看結構的每個域的意義和內容。

例6-31

>>a?=?readfis('tipper');

>>showfis(a)

返回：

1.?Name?tipper

2.?Type?mamdani

3.?Inputs/Outputs?[2?1]

4.?NumInputMFs?[3?2]

5.?NumOutputMFs?3

6.?NumRules?3

7.?AndMethod?min

8.?OrMethod?max

9.?ImpMethod?min

10.?AggMethod?max

11.?DefuzzMethod?centroid

12.?InLabels?service

13.?food

14.?OutLabels?tip

15.?InRange?[0?10]

16.?[0?10]

17.?OutRange?[0?30]

18.?InMFLabels?poor

19.?good

20.?excellent

21.?rancid

22.?delicious

23.?OutMFLabels?cheap

24.?average

25.?generous

26.?InMFTypes?gaussmf

27.?gaussmf

28.?gaussmf

29.?trapmf

30.?trapmf

31.?OutMFTypes?trimf

32.?trimf

33.?trimf

34.?InMFParams?[1.5?0?0?0]

35.?[1.5?5?0?0]

36.?[1.5?10?0?0]

37.?[0?0?1?3]

38.?[7?9?10?10]

39.?OutMFParams?[0?5?10?0]

40.?[10?15?20?0]

41.?[20?25?30?0]

42.?Rule?Antecedent?[1?1]

43.?[2?0]

44.?[3?2]

42.?Rule?Consequent?1

43.?2

44.?3

42.?Rule?Weigth?1

43.?1

44.?1

42.?Rule?Connection?2

43.?1

44.?2

6.2.15?完成模糊運算

函數?fuzarith

格式?C?=?fuzarith(X,?A,?B,?operator)

說明?使用區間算法，C?=?fuzarith(X,?A,?B,?operator)返回一個模糊集C作為結果，該算法使用由字符串operator表示的函數，并在采樣凸模糊集A和B上完成二進制運算；元素A和B由采樣值域變量X的凸函數產生；

A，B和X是相同維數的向量；

operator是下列串之一：'sum',?'sub',?'prod',?and?'div'；

該函數返回的模糊集C是一個與X具有相同長度的列向量

例6-32

>>point_n?=?101;%?this?determines?MF's?resolution

>>min_x?=?-20;?max_x?=?20;%?universe?is?[min_x,?max_x]

>>x?=?linspace(min_x,?max_x,?point_n)';

>>A?=?trapmf(x,?[-10?-2?1?3]);%?trapezoidal?fuzzy?set?A

>>B?=?gaussmf(x,?[2?5]);%?Gaussian?fuzzy?set?B

>>C1?=?fuzarith(x,?A,?B,?'sum');

>>subplot(2,1,1);

>>plot(x,?A,?'b--',?x,?B,?'m:',?x,?C1,?'c');

>>title('fuzzy?addition?A+B');

>>C2?=?fuzarith(x,?A,?B,?'sub');

>>subplot(2,1,2);

>>plot(x,?A,?'b--',?x,?B,?'m:',?x,?C2,?'c');

>>title('fuzzy?subtraction?A-B');

>>C3?=?fuzarith(x,?A,?B,?'prod');

結果為圖6-27。

圖6-27

6.2.16?解析模糊規則

函數?parsrule

格式?fis2?=?parsrule(fis,txtRuleList)

fis2?=?parsrule(fis,txtRuleList,ruleFormat)

fis2?=?parsrule(fis,txtRuleList,ruleFormat,lang)

說明?此函數為MATLAB工作空間FIS變量fis解析定義規則(txtRuleList)的文本，并且返回添加了相應規則列表的一個FIS結構。如果原始輸入FIS結構fis有任意初始規則，他們將由新結構fis2替換。本函數支持三種不同的規則格式(由ruleFormat指定'verbose'?(語言型)、'symbolic'?(符號型)、'indexed'?(索引型)。缺省格式是'verbose'?(語言型)。當使用可選語言變量lang時，規則以語言型格式進行解析，并采用語言變量lang中指定的關鍵字。語言必須是'english'、'francais'或'deutsch'。英語關鍵字是if、then、is、AND、OR和NOT。

例6-33

>>a?=?readfis('tipper');

>>ruleTxt?=?'if?service?is?poor?then?tip?is?generous';

>>a2?=?parsrule(a,ruleTxt,'verbose');

>>showrule(a2)

結果為

ans?=

1.?If?(service?is?poor)?then?(tip?is?generous)?(1)

6.2.17?規則編輯器和語法編輯器

函數?ruleedit

格式?ruleedit('a')

ruleedit(a)

說明?當使用ruleedit('a')調用規則編輯器時，可用于修改存儲在文件a.fis中的一個FIS結構的規則。它也可用于檢查模糊推理系統使用的規則。為使用編輯器創建規則，你必須首先用FIS編輯器定義要使用的所有輸入輸出變量，你可以使用列表框和檢查框選擇輸入、輸出變量，連接操作和權重來創建新規則。如圖所示，用ruleedit('tank')打開規則編輯器并裝入tank.fis中存儲的所有規則。

圖6-28

菜單項：在規則編輯器GUI上，有一個菜單棒允許你打開相關的GUI工具、打開和保存系統等。File菜單與FIS編輯器上的File菜單功能相同。

·Edit菜單項包括：

Undo?用于恢復最近的改變；

·View菜單項包括：

Edit?FIS?properties…?調用FIS編輯器；

Edit?membership?functions…?調用隸屬度函數編輯器；

Edit?rules…?調用規則編輯器；

View?surface…?調用曲面觀察器。

·Options?菜單項包括：

Language?用于選擇語言：English、Deutsch和Francais；

Format?用于選擇格式

·Verbose?使用單詞“if”、“then”、“AND”、“OR”等創建實際語句。

·Symbolic?用某些符號代替Verbose模式中使用的單詞。例如：“if?A?AND

B?then?C”成為“A&B=>C”。

·indexed?表示規則如何在FIS結構中存儲。

6.2.18?規則觀察器和模糊推理框圖

函數?ruleview

格式?ruleview('a')

說明?使用ruleview('a')?調用規則觀察器時，將繪制在存儲文件a.fis中的一個FIS的模糊推理框圖。它用于觀察從開始到結束整個蘊含過程。你可以移動對應輸入的指示線，然后觀察系統重新調節并計算新的輸出。如圖6-29：ruleview('tank'?)

圖6-29

菜單項：在規則編輯器GUI上，有一個菜單棒允許你打開相關的GUI工具、打開和保存系統，等等。File菜單與FIS編輯器上的File菜單功能相同。

·View菜單項包括：

Edit?FIS?properties…?調用FIS編輯器；

Edit?membership?functions…?調用隸屬度函數編輯器；

Edit?rules…?調用規則編輯器；

View?surface…?調用曲面觀察器。

·Options?菜單項包括：

Rules?display?format?用于選擇顯示規則的格式。如果單擊模糊推理方框圖左邊的規則序號，與該序號相關的規則出現在規則觀察器底部的狀態棒中。

6.2.19?保存FIS到磁盤上

函數?writefis

格式?writefis(fismat)

writefis(fismat,'filename')

writefis(fismat,'filename','dialog')

說明?writefis將一個MATLAB工作空間FIS結構fismat用一個.fis文件形式保存到磁盤上；

writefis(fismat)產生一個對話框讓用戶輸入文件的名稱和存放文件的目錄；

writefis(fismat,'filename')將對應于FIS結構fismat的一個.fis文件寫到一個稱為filename.fis的磁盤文件中，不使用對話框該文件被保存在當前目錄中；

writefis(fismat,'filename','dialog')創建一個帶有提供的缺省名為filename.fis的對話框；

若擴展名不存在，則只為filename添加.fis擴展名。

例6-34

>>a?=?newfis('tipper');

>>a?=?addvar(a,'input','service',[0?10]);

>>a?=?addmf(a,'input',1,'poor','gaussmf',[1.5?0]);

>>a?=?addmf(a,'input',1,'good','gaussmf',[1.5?5]);

>>a?=?addmf(a,'input',1,'excellent','gaussmf',[1.5?10]);

>>writefis(a,'my_file')

結果為?ans?=

my_file

6.2.20?顯示FIS的規則

函數?showrule

格式?showrule(fis)

showrule(fis,indexList)

showrule(fis,indexList,format)

showrule(fis,indexList,format,Lang)

說明?此命令用于顯示與給定系統相關的規則。

fis是必須提供的變量，這是一個FIS結構在MATLAB工作空間中的變量名；

indexList是你要顯示的規則向量(可選項)；

format是一個表示返回規則格式的字符串(可選項)，showrule可以用三種不同格式的任意一種返回規則：'verbose'?(缺省模式，此處English是缺省語言)，'symbolic'和'indexed'，它們用于隸屬度函數的索引引用；

若要使用第四個參數Lang，則Lang必須是verbose(語言)型的，并且下面這種調用showrule(fis,indexList,format,Lang)使用Lang給定的語言顯示規則，它們必須是'english'，'francais'或'deutsch'。

例6-35

>>a?=?readfis('tipper');

>>showrule(a,1)

ans?=

1.?If?(service?is?poor)?or?(food?is?rancid)?then?(tip?is?cheap)?(1)

>>showrule(a,2)

ans?=

2.?If?(service?is?good)?then?(tip?is?average)?(1)

>>showrule(a,[3?1],'symbolic')

ans?=

3.?(service==excellent)?|?(food==delicious)?=>?(tip=generous)?(1)

1.?(service==poor)?|?(food==rancid)?=>?(tip=cheap)?(1)

>>showrule(a,1:3,'indexed')

ans?=

1?1,?1?(1)?:?2

2?0,?2?(1)?:?1

3?2,?3?(1)?:?2

6.2.21?顯示FIS結構的所有屬性

函數?showfis

格式?showfis(fismat)

說明?以分行方式顯示MATLAB工作空間FIS變量fismat，允許你查看結構的每個域的意義和內容。

例6-36

>>a?=?readfis('tipper');

>>showfis(a)

結果為

1.?Name?tipper

2.?Type?mamdani

3.?Inputs/Outputs?[2?1]

4.?NumInputMFs?[3?2]

5.?NumOutputMFs?3

6.?NumRules?3

7.?AndMethod?min

8.?OrMethod?max

9.?ImpMethod?min

10.?AggMethod?max

11.?DefuzzMethod?centroid

12.?InLabels?service

13.?food

14.?OutLabels?tip

15.?InRange?[0?10]

16.?[0?10]

17.?OutRange?[0?30]

18.?InMFLabels?poor

19.?good

20.?excellent

21.?rancid

22.?delicious

23.?OutMFLabels?cheap

24.?average

25.?generous

26.?InMFTypes?gaussmf

27.?gaussmf

28.?gaussmf

29.?trapmf

30.?trapmf

31.?OutMFTypes?trimf

32.?trimf

33.?trimf

34.?InMFParams?[1.5?0?0?0]

35.?[1.5?5?0?0]

36.?[1.5?10?0?0]

37.?[0?0?1?3]

38.?[7?9?10?10]

39.?OutMFParams?[0?5?10?0]

40.?[10?15?20?0]

41.?[20?25?30?0]

42.?Rule?Antecedent?[1?1]

43.?[2?0]

44.?[3?2]

42.?Rule?Consequent?1

43.?2

44.?3

42.?Rule?Weigth?1

43.?1

44.?1

42.?Rule?Connection?2

43.?1

44.?2matlab

總結

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