FUZZY & ANFIS Use MATLAB.

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1 FUZZY & ANFIS Use MATLAB

2 OUTLINE Fuzzy logic toolbox Fuzzy: use command line Fuzzy: use GUI
ANFIS: use command line ANFIS: use GUI

3 OUTLINE Fuzzy logic toolbox Fuzzy: use command line Fuzzy: use GUI
ANFIS: use command line ANFIS: use GUI

4 FUZZY LOGIC TOOLBOX 附檔名：XXX.fis 包含System、Input、Output及Rule四個部分
歸屬函數種類：常用包含三角形(trimf)、梯形 (trapmf)、通用鐘形(gbellmf)、高斯(gaussmf)、高 斯2(gauss2mf)，不常用包含sigmf、dsigmf、 psigmf、pimf、smf、zmf等。 模糊規則(Rule)：由 if……then…… 組成。

5 歸屬函數種類 Sigmf Trimf Dsigmf Trapmf Psigmf Gbellmf Pimf Gaussmf Smf
Zmf

6 模糊規則(RULE) 語意表示法： if (x is A) and (y is B) then (z is α)(1)
if (x is A) or (y is C) then (z is β)(1) 符號表示法： (x == A) & (y == B) => (z == α)(1) (x ==A) | (y == C) => (z == β)(1) 指標表示法： 1 2, 1(1): 假設有輸入有ABC三個歸屬函數 1 3, 2(1): 輸出有α β兩個歸屬函數

7 OUTLINE Fuzzy logic toolbox Fuzzy: use command line Fuzzy: use GUI
ANFIS: use command line ANFIS: use GUI

8 EXAMPLE:TIPPER

9 開啟MATLAB並新增一個M-file

10 SYSTEM [System] %用中括弧[]包住四大區域，即System,Inputs,Outputs及Rules。 Name='tipper1'; %取名為tipper1.fis Type='mamdani'; %Mamdani style NumInputs=2; %有兩個輸入變數 NumOutputs=1; %有一個輸出變數 NumRules=3; %有三條規則 AndMethod='min'; %定義推論過程中所用之運算子 OrMethod='max'; ImpMethod='min'; AggMethod='max'; DefuzzMethod='centroid';

11 INPUT1 [Input1] %定義第一輸入變數 Name='service'; %變數名稱 Range=[0 10]; %變數範圍
NumMFs=3; %分三個程度或歸屬函數 MF1='poor':'gaussmf',[1.5 0]; %第一歸屬函數定義 MF2='good':'gaussmf',[1.5 5]; %第二歸屬函數定義 MF3='excellent':'gaussmf',[1.5 10]; %第三歸屬函數定義

12 INPUT1

13 INPUT2 [Input2] %定義第二輸入變數 Name='food'; Range=[0 10]; NumMFs=2; MF1='rancid':'trapmf',[ ]; MF2='delicious':'trapmf',[ ];

14 INPUT2

15 OUTPUT1 [Output1]; %定義輸出變數 Name='tip'; Range=[0 30]; NumMFs=3;
MF1='cheap':'trimf',[0 5 10]; MF2='average':'trimf',[ ]; MF3='generous':'trimf',[ ];

16 OUTPUT1

17 RULES If (service is poor) or (food is rancid) then (tip is cheap) (1)
If (service is good) then (tip is average) (1) If (service is excellent) or (food is delicious) then (tip is generous) (1)

18 RULES [Rules] %定義三條規則，用指標方式定義 1 1, 1 (1) : 2; 2 0, 2 (1) : 2;
3 2, 3 (1) : 2;

19 儲存成tipper1.fis 將tipper1.fis讀入MATLAB中： tipper=readfis('tipper1'); 測試tipper： evalfis([5 5],tipper) %當服務與食物尚可時 ans= evalfis([5 5;10 3;2 9],tipper) %同時多組輸入 ans =

20 其他指令 畫出歸屬函數： plotmf(tipper,'input',1) 顯示模糊規則： showrule(tipper) %語意表示法
showrule(tipper,[1 3],'symbolic') %符號表示法 畫出輸入輸出對照圖： surfview(tipper)

21 輸入輸出對照圖

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23 開啟FUZZY LOGIC TOOLBOX GUI
在MATLAB command window輸入fuzzy

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25 增加INPUT/OUTPUT

26 更改變數名稱

27 設定歸屬函數

28 設定範圍與名稱

29 設定歸屬函數種類

30 設定歸屬函數分布

31 增加/減少歸屬函數

32 SERVICE

33 FOOD

34 TIP

35 設定模糊規則

36 設定模糊規則

37 測試TIPPER

38 測試TIPPER

39 OUTLINE Fuzzy logic toolbox Fuzzy: use command line Fuzzy: use GUI
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40 讀入DEMO資料並處理 load mgdata.dat time = mgdata(:, 1); x = mgdata(:, 2); for t=118:1117, Data(t-117,:)=[x(t-18) x(t-12) x(t-6) x(t) x(t+6)]; end trnData=Data(1:500, :); chkData=Data(501:end, :);

41 MGDATA

42 初始化並產生FIS fismat = genfis1(trnData); %fismat=genfis1(inputData,2,'gauss2mf','constant');

43 訓練ANFIS [fismat1,error1,ss,fismat2,error2] = anfis(trnData,fismat,[],[],chkData);

44 測試ANFIS anfis_output = evalfis([trnData(:,1:4); chkData(:,1:4)],fismat2); index = 125:1124; subplot(211), plot(time(index), [x(index) anfis_output]); xlabel('Time (sec)'); title('MG Time Series and ANFIS Prediction'); subplot(212), plot(time(index), x(index) - anfis_output); title('Prediction Errors');

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46 OUTLINE Fuzzy logic toolbox Fuzzy: use command line Fuzzy: use GUI
ANFIS: use command line ANFIS: use GUI

47 開啟ANFIS EDIT GUI 在MATLAB command window輸入anfisedit

48 讀入DEMO資料 在MATLAB command window輸入下列指令： load fuzex1trnData.dat
load fuzex1chkData.dat load fuzex2chkData.dat

49 從WORKSPACE讀入資料

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53 初始化並產生FIS

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55 瀏覽FIS結構

56 訓練ANFIS

57 對訓練好的ANFIS進行測試

58 Thanks!!