Samiii Exposé
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Transcript of Samiii Exposé
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7/24/2019 Samiii Expos
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qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui
opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopadfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdf
ghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmq
wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqweryuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd
ghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmrtyuiopasdfghjklzxcvbn
mqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqweryuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyu
expos de matlab 1Reprsentation des fonctionsdappartenance sous matlab
!1"#!1$
%&izegha sami kouider % Rahil sou'an
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1)BUTDETP:
Ce tp a pour but ltude et la simulation des diffrentes formes des fonctions dappartenance floueainsi que les oprateurs flous (zedah,probabiliste) sous matlab
2)DESDIFFRENTESFORMESDEFONCTIONSDAPPARTENANCES:
Un ensemble flou reprsente par une fonction dappartenance, celle-ci peuvent avoir des diffrentes
formes :
Monotone (croissante, dcroissante) !rian"ulaire !rapzo#dale $aussienne
1)monotone croissante :
%%
x=0:0.1:10;y=smf(x,[1 8]);
figure (1)
plot(x,y)
xlabel('smf,p[1 8]')
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0 2 4 6 8 100
0.2
0.4
0.6
0.8
1
smf,p[1 8]
2)monotone dcroissante :
%%
x=0:0.1:10;
y1=mf(x,[! "]);figure (#)
plot(x,y1)
xlabel('mf,p#[! "]')
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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 100
0.2
0.4
0.6
0.8
1
zmf,p2[3 7]
3)triangulaire :%%
x=0:0.1:10;
y#=trimf(x,[! $ 8]);
figure (!)
plot(x,y#)
xlabel('trimf,p![! $ 8]')
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 100
0.2
0.4
0.6
0.8
1
trimf,p3[3 6 8]4)trapzoidale :
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%%
x=0:0.1:10;
y!=trapmf(x,[1 " 8]);
figure (&)
plot(x,y!)
xlabel('trapmf,p&[1 " 8]')
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 100
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
trapmf,p4[1 5 7 8]
trapmf.p4=[1 5 7 8]
5)cloch (gaussienne)
%%
x=0:0.1:10;
y&=gaussmf(x,[# ]);
figure ()
plot(x,y&)
xlabel('gaussmf,p=[# ]')
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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 100
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
gaussmf,p5=[2 5]
oprateur flous1)
x=1:1:80
ol o
y=mf(x,[10 1])
plot(x,y,'r')
y1=trimf(x,[1 #". &])
plot(x,y1,'g')
y#=smf(x,[&0 ])
plot (x,y#,'b')
xlabel('age umai')
ol off
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0 10 20 30 40 50 60 70 800
0.2
0.4
0.6
0.8
1
age humain
A-2-1) Traage sous-ensemble (petit, jeun, vieux) avec une forme trapzo!ale"
x=1:1:80
ol oy=trapmf(x,[0 0 10 1])
plot(x,y,'r')
y1=trapmf(x,[1 #0 &0 &])
plot(x,y1,'g')
y#=trapmf(x,[& 80 80])
plot (x,y#,'b')
xlabel('age umai')
ol off
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0 10 20 30 40 50 60 70 800
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0.4
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0.8
1
age humain
A-2-2) Traage sous-ensemble (petit, jeun, vieux) avec une forme gaussienne"
x=1:1:80
ol o
y=gaussmf(x,[ 1])
plot(x,y,'r')
y1=gaussmf(x,[10 #".])
plot(x,y1,'g')
y#=gaussmf(x,[1 80])
plot (x,y#,'b')
xlabel('age umai')
ol off
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0 10 20 30 40 50 60 70 800
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1
age humain
#-1) Traage !e la taille $umain (petit, gran!) avec une forme monotone "
x=1.:0.01:#
ol o
y=mf(x,[1.$0 1."])
plot(x,y,'r')
y1=smf(x,[1."0 1."])
plot(x,y1,'g')
y!=mi(y,y1)
plot(x,y!,'b*')
xlabel('la taille umai')
ol off
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1.5 1.55 1.6 1.65 1.7 1.75 1.8 1.85 1.9 1.95 20
0.2
0.4
0.6
0.8
1
la taille humain
#-2-%) Traage !e complment "
x=1.:0.01:#
ol o
y=mf(x,[1.$0 1."])
plot(x,y,'r')
y1=smf(x,[1."0 1."])plot(x,y1,'g')
y!=max(y,y1)
plot(x,y!,'b*')
xlabel('la taille umai')
ol off
1.5 1.55 1.6 1.65 1.7 1.75 1.8 1.85 1.9 1.95 20
0.2
0.4
0.6
0.8
1
la taille humain
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#-%-%) Traage !e complment "
%%
x=1.:0.01:#;
y1=mf(x,[1.$0 1."]);
y#=smf(x,[1."0 1."]);
y!=1+y1;
plot(x,y1,'r');
ol o
figure(1)
plot(x,y#,'g');
plot(x,y!,'b*');
ol off
xlabel('[la taille umai]')
Conclusion :
La logique floue, dans la plupart des applications actuelles, permet de prendre en
compte toutes sortes de connaissances qualitaties de concepteurs et d!op"rateurs dansl!automatisation des s#st$me
Les d"finitions les plus souent rencontr"es sont : le ma% et le min &'amdani ou (ien)eda*+, le produit et la somme moins le produit &ro(a(iliste ou (ien -ugeno+
Logique (ool"enne standard = cas particulier de la logique floue, ainsi ous les r"sultats
o(tenus en logique classique doient /tre retrou"s par la logique floue
