Fuzzy Logic Toolbox

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퍼지 논리 시스템의 설계 및 시뮬레이션

퍼지 논리 디자이너

퍼지 논리 디자이너 앱이나 명령줄 함수를 사용하여 퍼지 추론 시스템을 대화형 방식으로 설계하고 시뮬레이션할 수 있습니다. 입력 및 출력 변수와 소속 함수를 정의할 수 있습니다. 퍼지 if-then 규칙을 지정할 수 있습니다. 여러 입력값 조합 전반에 대해 퍼지 추론 시스템을 평가할 수 있습니다.

FIS (퍼지 추론 시스템)

Mamdani 및 Sugeno 퍼지 추론 시스템을 구현할 수 있습니다. Mamdani 시스템에서 Sugeno 시스템으로 변환하거나 그 반대 방향으로 변환하여 여러 설계를 생성하고 비교할 수 있습니다. 또한 퍼지 트리를 사용하여 복잡한 퍼지 추론 시스템을 상호 연결된 더 작은 퍼지 시스템의 모음으로 구현할 수 있습니다.

제2종 퍼지 논리

추가적인 소속 함수 불확실성을 사용하여 Interval 제2종 퍼지 추론 시스템을 만들고 평가할 수 있습니다. 퍼지 논리 디자이너 앱이나 툴박스 함수를 사용하여 제2종 Mamdani 및 Sugeno 퍼지 추론 시스템을 만들 수 있습니다.

퍼지 추론 시스템 조정

유전 알고리즘, 입자 군집 최적화 및 기타 Global Optimization Toolbox의 조정 방법을 사용하여 단일 퍼지 추론 시스템이나 퍼지 트리의 소속 함수 파라미터와 규칙을 조정할 수 있습니다. 신경망 훈련에 쓰이는 기법과 유사한 뉴로-적응 학습 기법을 사용하여 Sugeno 퍼지 추론 시스템을 훈련시킬 수 있습니다.

퍼지 군집화

퍼지 C-평균 또는 차감 군집화를 사용하여 입력/출력 데이터에서 군집을 찾을 수 있습니다. 그 결과로 생성된 군집 정보를 사용하여 입력/출력 데이터 동작을 모델링하는 Sugeno형 퍼지 추론 시스템을 생성할 수 있습니다.

Simulink의 퍼지 논리

Simulink에서 Fuzzy Logic Controller 블록을 사용하여 퍼지 추론 시스템의 성능을 평가 및 테스트할 수 있습니다. 퍼지 추론 시스템을 Simulink에서 더 큰 시스템 모델의 일부로 구현하여 시스템 수준 시뮬레이션과 코드 생성을 수행할 수 있습니다.

퍼지 논리 배포

퍼지 추론 시스템을 Simulink에서 구현하고 Simulink Coder™ 또는 Simulink PLC Coder™를 사용하여 각각 C/C++ 코드나 IEC 61131-3 Structured Text를 생성할 수 있습니다. MATLAB Coder™를 사용하여 MATLAB에서 구현된 퍼지 추론 시스템으로부터 C/C++ 코드를 생성할 수 있습니다. 또는 MATLAB Compiler™를 사용하여 퍼지 추론 시스템을 독립형 응용 프로그램으로 컴파일할 수도 있습니다.

퍼지 논리를 사용한 설명 가능한 AI

퍼지 추론 시스템을 AI 기반 블랙박스 시스템에 의해 모델링된 입력-출력 관계를 설명하기 위한 지원 시스템으로 활용할 수 있습니다. 퍼지 추론 시스템의 설명 가능한 규칙 기반을 사용하여 블랙박스 모델의 의사결정 과정을 해석할 수 있습니다.

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