규칙 기반 퍼지 제어 시스템을 사용하여 함수 근사자 (집계)를 구현하려고합니다. 그래서 내 구현을 단순화 (그리고 더 나은 이해) y = x^2 (가장 단순한 비선형 함수) approximate 위해 노력하고있다. 필자는 필자의 입력 (예 : 균일 한 샘플을 [-1,1]로 매핑)을 퍼지 집합 (fuzzyfication)에 매핑 한 다음 명확한 값을 취하기 위해 defuzzyfication 메서드를 사용해야합니다. 퍼지 제어 시스템 문헌이 약간 엉망이기 때문에이 절차에 대한 간단한 설명이 있습니까?규칙 기반 퍼지 제어 시스템 및 함수 근사법
이것은 광범위한 질문의 일종이지만, 오랫동안 대답하지 않은 채로 있기 때문에 나는 그것을 시도 할 것이다.
첫 번째로, 나는 당신이 (적어도 여기에 명시된대로) 당신의 목표를 수정해야한다고 생각합니다. 이 맥락에서 "함수 근사"라는 용어를 사용하기를 주저합니다. 귀하의 질문에 정확하게 따라, 목표는 퍼지 방법을 통해 다른 도메인으로 비선형 함수를 매핑하는 것입니다.
이렇게하려면 먼저 퍼지 집합 멤버십 함수를 정의해야합니다. (이 link은 프로세스의 좋은 예입니다.) 추가 정보가 없으면 구현이 쉽기 때문에 삼각형 함수를 사용하는 것이 좋습니다. 퍼지 집합의 수, 배치 및 너비 (또는 지원) 및 겹침 정도는 응용 프로그램마다 다릅니다. 입력 도메인이 [-1,1]이라고 표시 했으므로 세 개의 퍼지 집합이 트릭을 수행합니다. 즉, 음수, 0 및 양수입니다. 거기에서
, 당신은 x가 다음 음수이면 ... 일련의 규칙, 즉 만드는 법
장소에서 규칙을, 당신은 다음 퍼지 화 프로세스를 정의 할 수 있어야합니다. 즉,이 단계는 응용 프로그램의 필요에 따라 각 규칙의 활성화에 가중치를 부여합니다.
결과가 더 잘 정의 될 때까지 더 기여할 수 있다고 생각하지 않습니다. 당신은 "선명하게 가치를 내기 위해 패지 화 방법을 사용하십시오"라고 말합니다. -이 선명한 값의 집합은 무엇을 의미합니까? 범위는 무엇입니까? 등. 당신이 붙어있는 지역 (즉,보다 구체적인 질문)을 식별 할 수 있다면 더 많은 답변을 얻을 수 있습니다.
감사합니다. 마침내 MATLAB 퍼지 도구 상자 구현을 읽은 후 해결책을 찾았습니다. 나는 퍼지 집합 이론이 약간 퍼지다고 생각한다 : p. – ptigas