One approach to building an ANFIS s

One approach to building an ANFIS solution for this problem, is to build two ANFIS networks, one to predict theta1 and the other to predict theta2.

In order for the ANFIS networks to be able to predict the angles they have to be trained with sample input-output data. The first ANFIS network will be trained with X and Y coordinates as input and corresponding theta1 values as output. The matrix data1 contains the x-y-theta1 dataset required to train the first ANFIS network. Therefore data1 will be used as the dataset to train the first ANFIS network.

Similarly, the second ANFIS network will be trained with X and Y coordinates as input and corresponding theta2 values as output. The matrix data2 contains the x-y-theta2 dataset required to train the second ANFIS network. Therefore data2 will be used as the dataset to train the second ANFIS network.

anfis is the function that is used to train an ANFIS network. There are several syntaxes to the function. If called with the following syntax, anfis automatically creates a Sugeno-type FIS and trains it using the training data passed to the function.

The following code may take a couple of minutes to run:

Kết quả (Việt) 1:

Một cách tiếp cận để xây dựng một ANFIS giải pháp cho vấn đề này, là để xây dựng hai ANFIS mạng, một trong những để dự đoán theta1 và khác để dự đoán theta2.Để cho các mạng ANFIS để có thể dự đoán các góc, họ phải được đào tạo với dữ liệu đầu vào-đầu ra mẫu. Đầu tiên ANFIS mạng sẽ được huấn luyện với X và Y phối hợp như là đầu vào và tương ứng theta1 giá trị như là đầu ra. Data1 ma trận có bộ dữ liệu x-y-theta1 yêu cầu đào tạo mạng ANFIS đầu tiên. Do đó data1 sẽ được sử dụng như bộ dữ liệu để đào tạo mạng ANFIS đầu tiên.Tương tự, mạng ANFIS thứ hai sẽ được đào tạo với X và Y phối hợp như là đầu vào và tương ứng theta2 giá trị như là đầu ra. Data2 ma trận có bộ dữ liệu x-y-theta2 yêu cầu đào tạo mạng ANFIS thứ hai. Do đó data2 sẽ được sử dụng như bộ dữ liệu để đào tạo mạng ANFIS thứ hai.anfis là các chức năng được sử dụng để đào tạo một mạng lưới ANFIS. Có rất nhiều cách để các chức năng. Nếu được gọi với cú pháp sau, anfis tự động tạo ra một Sugeno-loại FIS và đào tạo nó bằng cách sử dụng dữ liệu đào tạo truyền cho các chức năng.Mã sau đây có thể mất một vài phút để chạy:

Kết quả (Việt) 2:

Một cách tiếp cận để xây dựng một giải pháp ANFIS cho vấn đề này, là để xây dựng hai mạng ANFIS, một để dự đoán theta1 và khác với dự đoán theta2. Để cho các mạng ANFIS để có thể dự đoán được góc độ họ phải được đào tạo với các mẫu đầu vào dữ liệu -output. Các mạng ANFIS đầu tiên sẽ được đào tạo với X và Y tọa độ như đầu vào và giá trị tương ứng theta1 như đầu ra. Ma trận data1 chứa các bộ dữ liệu xy-theta1 cần thiết để đào tạo các mạng ANFIS đầu tiên. Vì vậy data1 sẽ được sử dụng như các số liệu để huấn luyện mạng ANFIS đầu tiên. Tương tự như vậy, các mạng ANFIS thứ hai sẽ được đào tạo với X và Y tọa độ như đầu vào và giá trị tương ứng theta2 như đầu ra. Ma trận data2 chứa các bộ dữ liệu xy-theta2 cần thiết để đào tạo các mạng ANFIS thứ hai. Vì vậy data2 sẽ được sử dụng như các số liệu để huấn luyện mạng ANFIS thứ hai. ANFIS là chức năng được sử dụng để đào tạo một mạng ANFIS. Có một số cú pháp cho hàm. Nếu gọi với cú pháp sau, ANFIS tự động tạo ra một Sugeno loại FIS và huấn luyện nó bằng cách sử dụng dữ liệu huấn luyện thông qua chức năng. Các mã sau đây có thể mất một vài phút để chạy: