Fuzzy Logic Toolbox
Diseñe y simule sistemas de lógica difusa
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Fuzzy Logic Toolbox ofrece apps y funciones de MATLAB, y un bloque de Simulink para analizar, diseñar y simular sistemas de lógica difusa. Permite especificar y configurar entradas, salidas, funciones de pertenencia y reglas de sistemas de inferencia difusa de tipo 1 y tipo 2.
Con esta toolbox, puede ajustar automáticamente las funciones de pertenencia y las reglas de un sistema de inferencia difusa a partir de datos. También puede evaluar los sistemas de lógica difusa diseñados en MATLAB y Simulink, y utilizar el sistema de inferencia difusa como sistema de soporte para explicar modelos con opacidad basados en inteligencia artificial. Puede generar ejecutables independientes o código C/C++ y texto estructurado de IEC 61131-3 para evaluar e implementar sistemas de lógica difusa.
Fuzzy Logic Designer
Utilice la app Fuzzy Logic Designer o funciones de línea de comandos para diseñar y probar interactivamente sistemas de inferencia difusa. Defina variables de entrada y salida, y funciones de pertenencia. Especifique reglas if-then difusas. Evalúe un sistema de inferencia difusa con múltiples combinaciones de entradas.
Sistemas de inferencia difusa (FIS)
Implemente sistemas de inferencia difusa Mamdani y Sugeno. Convierta de un sistema Mamdani a un sistema Sugeno, o viceversa, para crear y comparar varios diseños. También puede implementar sistemas de inferencia difusa complejos en forma de una colección de sistemas difusos interconectados más pequeños utilizando árboles difusos.
Lógica difusa de tipo 2
Cree y evalúe sistemas de inferencia difusa de tipo 2 de intervalo con incertidumbre de función de pertenencia adicional. Cree sistemas de inferencia difusa Mamdani y Sugeno de tipo 2 con la app Fuzzy Logic Designer o con funciones de la toolbox.
Ajuste de sistemas de inferencia difusa
Ajuste los parámetros de funciones de pertenencia y las reglas de un único sistema de inferencia difusa o de un árbol difuso utilizando algoritmos genéticos, optimización por nube de partículas y otros métodos de ajuste de Global Optimization Toolbox. Entrene sistemas de inferencia difusa Sugeno mediante técnicas de aprendizaje neuroadaptativo similares a las utilizadas para el entrenamiento de redes neuronales.
Agrupación difusa
Identifique agrupaciones en datos de entrada/salida utilizando C-means difuso o agrupación sustractiva. Utilice la información de agrupación resultante para generar un sistema de inferencia difusa de tipo Sugeno que modele el comportamiento de los datos de entrada/salida.
Lógica difusa en Simulink
Evalúe y pruebe el rendimiento de un sistema de inferencia difusa en Simulink con el bloque Fuzzy Logic Controller. Implemente el sistema de inferencia difusa como parte del modelo de un sistema más amplio en Simulink para realizar simulación en el nivel de sistema y generar código.
Despliegue de lógica difusa
Implemente un sistema de inferencia difusa en Simulink y genere código C/C++ o texto estructurado de IEC61131-3 con Simulink Coder o Simulink PLC Coder, respectivamente. Utilice MATLAB Coder para generar código C/C++ a partir de sistemas de inferencia difusa implementados en MATLAB. Si prefiere, compile el sistema de inferencia difusa en forma de aplicación independiente con MATLAB Compiler.
Lógica difusa para IA explicable
Utilice sistemas de inferencia difusa como sistemas de soporte para explicar la relación de E/S modelada por un sistema con opacidad basado en IA. Interprete el proceso de toma de decisiones de un modelo con opacidad utilizando el conjunto de reglas explicables del sistema de inferencia difusa.
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