matlab自帶ANFIS工具箱介紹

上一章主要介紹了ANFIS的起源、模型以及演算法部分，這裡介紹一下matlab自帶的ANFIS工具箱的使用，詳情可參照help center中的介紹（貌似要翻牆？？？）。

ANFIS工具箱語法

ANFIS語法目前有以下5種。

fis=anfis(trainingData)
fis=anfis(trainingData,options)

[fis,trainError]=anfis(___)
[fis,trainError,stepSize] = anfis(___)

[fis,trainError,stepSize,chkFIS,chkError] = anfis(trainingData,options)

注意這裡的trainingData的形式為[x,y]，x為訓練樣本，y為對應的標籤。

語法說明

fis = anfis(trainingData) 生成一個生成一個單輸出的Sugeno模糊推理系統(FIS)，並使用指定的輸入/輸出訓練資料調整系統引數。需要注意的是這個訓練演算法結合**最小二乘法和反向傳播梯度下降法（GD-LSE）**對訓練資料集進行建模。

fis = anfis(trainingData，options) 使用指定的訓練資料和選項對FIS進行優化。

x = (0:0.1:10)';
y = sin(2*x)./exp(x/5);

%定義ANFIS結構
genOpt = genfisOptions('GridPartition');
genOpt.NumMembershipFunctions = 5;%隸屬函式個數為5
genOpt.InputMembershipFunctionType = 'gaussmf';%使用高斯隸屬函式
inFIS = genfis(x,y,genOpt);

%配置選項
opt = anfisOptions('InitialFIS',inFIS);
opt.DisplayANFISInformation = 0;%是（1）否（0）顯示ANFIS訓練資訊
opt.DisplayErrorValues = 0;%是（1）否（0）顯示ANFIS目標訓練誤差
opt.DisplayStepSize = 0;%是（1）否（0）顯示訓練步長
opt.DisplayFinalResults = 0;%是（1）否（0）顯示訓練結果

%按照設定的選項訓練ANFIS
outFIS = anfis([x y],opt);

%圖形化顯示
plot(x,y,x,evalfis(outFIS,x))
legend('Training Data','ANFIS Output')

執行結果如下：

對於anfisOptions引數的說明：

1. ‘InitialFIS’：隸屬函式個數，default 2|正整數|正向量|FIS structure（genfis的輸出）
2. ‘EpochNumber’：最大迭代次數,default 10|正整數
3. ‘ErrorGoal’:目標訓練誤差，default 0
4. ‘InitialStepSize’:訓練步長，default 0.01
5. ‘StepSizeDecreaseRate’：步長減小率，default 0.9
6. ‘StepSizeIncreaseRate’：步長增長率，default 1.1

[fis,trainError,stepSize] = anfis(___)和前面類似，返回fis以及每個epoch的訓練誤差和步長（array形式）。

[fis,trainError,stepSize,chkFIS,chkError] = anfis(trainingData,options)
用訓練資料集trainingData訓練後，在opt中加入驗證資料集，返回訓練fis、訓練誤差、步長、驗證fis、驗證誤差。
加驗證資料集的具體方法：在前面程式碼中配置選項後面加上：

opt.ValidationData = chkData;%chkData為你要加的驗證資料集

至此，基礎的ANFIS介紹結束，這篇介紹matlab自帶ANFIS工具箱的參考網址如下，還是建議去看一看。

https://ww2.mathworks.cn/help/fuzzy/anfis.html#bvnmr5c-1
https://ww2.mathworks.cn/help/fuzzy/anfisoptions.html#namevaluepairs