增量式结构

在增量结构,输入值是包含在多个阶段细化输出值在几个水平。例如,前面的图显示了一个三级增量模糊树在模糊推理系统 $$F我{\mathrm{年代}}_{我}^n$$,在那里我表示指数的金融中间人n水平。在增量模糊树,我= 1,这意味着每一层只有一个模糊推理系统。在前面的图中,jth的输入我th FIS的n水平显示为输入 $$x_{我j}{}^n$$,而kth的输出我th FIS的n水平显示为输入 $$y_{我k}{}^n$$。在图中,n= 3,j= 1或2,k= 1。如果每个输入米隶属度函数(MFs),每个金融中间人都有一组完整的米²规则。因此,规则的总数纳米²= 3×3²= 27。

下面的图显示了一个单片(n= 1)FIS有四个输入(j= 1,2,3,4)和三个MFs (米= 3)。

在FIS的图中,规则的总数纳米⁴= 1×3⁴= 81。因此,在树增量模糊规则的总数是线性的输入对。

输入增量模糊树中选择各级使用最终的输出输入排名根据他们的贡献值。输入值,贡献最通常使用的最低水平,而至少有影响力的最高层。换句话说,低秩输入值依赖于高级的输入值。

在增量模糊树,每个输入值通常有助于推理过程在某种程度上,不与其他投入显著相关。例如,一个模糊系统预测的可能性购买一辆汽车使用四个输入:颜色,门,马力和自动驾驶仪。输入四个不同的汽车功能,可独立影响买方的决定。因此,输入可以使用现有的排名数据构造一个模糊树,如下图所示。

的一个示例,演示了创建一个增量在MATLAB模糊树^®,请参阅“创建增量FIS树”的例子fistree参考页面。

聚合结构

在一个聚合结构,输入值合并为集团在最低水平,每个输入组在FIS的地方。低水平的模糊系统的输出相结合(聚合)使用更高级别的模糊系统。例如,下面显示了一个二级聚合模糊树在模糊推理系统 $$F我{\mathrm{年代}}_{{我}_n}^n$$,在那里我_n表示指数的金融中间人n水平。

在这个模糊树进行聚合,我₁= 1,2,我₂= 1。因此,每一层包含一个不同数量的金融中间人。的jth的输入我_nth FIS显示在图作为输入 $$x_{{我}_{n}j}$$,kth的输出我_nth FIS显示为输出 $$y_{{我}_{n}k}$$。在图中,j= 1,2,k= 1。换句话说,每个金融中间人有两个输入和一个输出。如果每个输入米MFs,那么每个FIS有完整的一套米²规则。因此,三个模糊规则系统的总数量是3米²= 3×32 = 27日,也就是作为增量FIS相似的配置。

在一个聚合的模糊树,输入值是特定决策自然组合在一起。例如,一个自主机器人导航任务结合无碰撞导航避障和目标达到子任务。实现导航任务,模糊树可以使用四个输入:距离最近的障碍,最接近角障碍,距离目标,和角度的目标。测量距离和角度对机器人的当前位置和方向。在最低水平,在这种情况下,输入自然组,如下图所示:障碍距离和障碍角度(组1)和目标距离和目标角(组2)。两个模糊系统分别处理个人组输入,然后另一个模糊系统结合输出生产机器人的无碰撞航向。

的一个示例,演示了创建一个聚合在MATLAB模糊树,看到的例子创建聚合FIS树fistree参考页面。

聚合结构变化

在一个变化的称为聚合结构平行结构[1],体现模糊系统的输出直接总结生成最终的输出值。下面的图显示了一个示例的一个平行的模糊树,在输出的fis1和fis2总结产生最终的输出。

的fistree对象不提供Σ求和节点。因此,您必须添加一个自定义聚合方法来评估一个平行的模糊树。例如,看到“创建和评估并行FIS树”的例子fistree参考页面。

级联或组合结构

级联结构,也称为结构相结合,结合增量和聚合结构构建一个模糊树。该结构适用于一个系统,包括相关和不相关的输入。树组相关的输入在一个聚合结构,并添加不相关的输入增量结构。下面的图显示了一个级联树结构的一个例子,第一个四个输入分组成对的聚合结构和第五添加输入增量结构。

例如,考虑机器人导航任务中讨论聚合结构。假设任务包括另一个输入,前面的机器人的航向,考虑防止大型机器人航向的变化。你可以添加这个输入使用下图的增量式结构。

的一个示例,演示了创建一个聚合在MATLAB模糊树,看到“创建级联FIS树”的例子fistree参考页面。