Fuzzy Logic Toolbox

퍼지 논리 시스템의 설계 및 시뮬레이션

 

Fuzzy Logic Toolbox™는 퍼지 논리 기반 시스템을 분석, 설계 및 시뮬레이션하기 위한 MATLAB® 함수와 앱, 그리고 Simulink® 블록을 제공합니다. 이 제품은 퍼지 추론 시스템의 설계 단계를 안내해 줍니다. 퍼지 군집, 적응식 뉴로퍼지 학습을 비롯한 다양한 일반적인 방법을 위한 함수가 제공됩니다.

툴박스를 사용하여 간단한 로직 규칙으로 복잡한 시스템 동작을 모델링하고, 퍼지 추론 시스템에서 이러한 규칙을 구현할 수 있습니다. 이를 단독 실행형 퍼지 추론 엔진으로 사용할 수도 있습니다. 또는 Simulink의 퍼지 추론 블록을 사용하여 전체 동적 시스템의 종합적인 모델 내에서 퍼지 시스템을 시뮬레이션할 수도 있습니다.

시작하기:

퍼지 추론 시스템 모델링

퍼지 추론 시스템(FIS)의 규칙 세트를 빌드하고, 멤버 함수를 정의하고, 동작을 분석하십시오.

Fuzzy Logic Designer

Fuzzy Logic Designer 앱 또는 명령줄 함수를 사용하여 퍼지 추론 시스템을 대화형 방식으로 설계하고 테스트하십시오. 입력 변수와 출력 변수를 추가하거나 제거할 수 있습니다. 입력 및 출력 멤버십 함수와 퍼지 if-then 규칙을 지정할 수도 있습니다. 이렇게 만든 퍼지 추론 시스템을 평가하고 시각화할 수 있습니다.

Mamdani 및 Sugeno 퍼지 추론 시스템

Mamdani 및 Sugeno 퍼지 추론 시스템을 구현하십시오. Mamdani 시스템을 Sugeno 시스템으로 변환할 수 있습니다. 퍼지 트리를 사용하여 복잡한 퍼지 추론 시스템을 상호연결된 작은 퍼지 시스템의 모음으로 구현할 수도 있습니다.

Fuzzy Logic Designer 앱에서 Mamdani 및 Sugeno 퍼지 추론 시스템 만들기.

제2종 퍼지 추론 시스템

추가적인 멤버십 함수 불확실성을 사용하여 인터벌 제2종 퍼지 추론 시스템을 만들고 평가하십시오. 제2종 Mamdani 퍼지 추론 시스템과 Sugeno 퍼지 추론 시스템을 둘 다 만들 수 있습니다.

제2종 퍼지 추론 시스템의 멤버십 함수.

퍼지 추론 시스템 조정

퍼지 시스템의 멤버 함수와 규칙을 조정하십시오.

퍼지 시스템 조정

유전 알고리즘, 파티클 스웜 최적화와 같은 Global Optimization Toolbox 조정 방법을 사용하여 퍼지 멤버십 함수 파라미터를 조정하고 새로운 퍼지 규칙을 학습하십시오. 단일 퍼지 추론 시스템의 파라미터와 규칙을 조정할 수도 있고, 적은 개수의 입력값을 갖는 여러 개의 FIS가 계층적으로 연결된 퍼지 트리의 파라미터와 규칙을 조정할 수도 있습니다.

조정된 퍼지 추론 시스템으로 시계열 데이터 예측.

적응식 뉴로퍼지 추론 시스템 학습시키기

신경망 훈련에 사용되는 것과 비슷한 신경망 적응식 학습 기법을 사용하여 Sugeno 퍼지 추론 시스템을 학습시키십시오. 명령줄 함수 또는 Neuro-Fuzzy Designer 앱을 사용하여 멤버 함수를 수동으로 지정하는 대신 입력/출력 데이터로 학습시켜서 멤버 함수를 형성할 수 있습니다.

Neuro-Fuzzy Designer 앱을 사용한 적응식 뉴로퍼지 추론 시스템의 학습.

데이터 군집

퍼지 C-평균 또는 차감 군집을 사용하여 입력/출력 데이터에서 클러스터를 찾을 수 있습니다.

대화형 군집 툴 또는 명령줄 함수를 사용하여 대규모 데이터 세트에서 자연 그룹을 식별하여 데이터의 간결한 표현을 생성할 수 있습니다. 퍼지 C-평균 또는 차감 군집을 사용하여 입력/출력 훈련 데이터에서 클러스터를 식별할 수 있습니다. 결과로 나오는 클러스터 정보를 바탕으로 Sugeno 퍼지 추론 시스템을 생성하여 데이터 동작을 모델링할 수 있습니다.

퍼지 C-평균 군집.

Simulink의 퍼지 로직

Simulink에서 퍼지 추론 시스템을 시뮬레이션하십시오.

Simulink에서 Fuzzy Logic Controller 블록을 사용하여 제1종 퍼지 추론 시스템의 성능을 평가하고 테스트하십시오. double형, single형, 고정소수점 신호 데이터형을 갖는 입력 신호를 사용하여 퍼지 추론 시스템을 시뮬레이션할 수 있습니다.

Simulink의 퍼지 추론 시스템 시뮬레이션.

퍼지 로직 배포

퍼지 시스템의 평가 및 구현을 위한 코드를 생성하십시오.

Simulink 또는 MATLAB에서 C 코드를 생성하여 퍼지 추론 시스템을 배포하십시오. Fuzzy Logic Controller 블록을 사용하여 Simulink에서 구현된 퍼지 추론 시스템에 대한 구조 텍스트를 생성할 수도 있습니다. 단정밀도 C 코드를 생성하여 시스템의 메모리 사용량을 절약할 수 있습니다. 대상 플랫폼이 고정소수점 연산만 지원한다면 고정소수점 코드를 생성할 수 있습니다.

FIS를 정적/동적 라이브러리로 불러오고 평가하기 위해 생성된 샘플 코드 인터페이스.

최신 기능

K-겹 교차 검증

퍼지 추론 시스템 매개변수 조정을 통한 과적합 방지

인터벌 제2종 퍼지 추론 시스템

퍼지 시스템과 추가 멤버 함수 정의로 불확실성 생성, 시뮬레이션, 튜닝, 배포

이 기능과 그에 상응하는 함수에 대한 자세한 내용은 릴리스 정보를 참조하십시오.