t_induce.asv

针对卡尔曼滤波的原创改进算法

function  [out_grade,mem_value]=T_induce(grade1,grade2,in_value)

% 总共三级 -1 0 1 利用三角形函数 取较大隶属度为最终输出值，实现正，负的为影响
% 输入：
% grade1 分界点1
% grade2 分界点2
% in_value 输入值
% 输出：
% grade 级别
% men_value 隶属度

[out_grade1,mem_value1]=P_induce(grade1,grade2,in_value);
out_grade=out_grade1;
mem_value=mem_value1;
if in_value<eps
    out_grade=-out_grade1;
end


% 线性隶属度函数
% function [out_grade,mem_value]=P_induce(grade1,grade2,in_value)
% out_grade=0;
% mem_value=0;
% 
% % 分界点 
% fen_line=grade1*grade2/(grade1+grade2);
% temp_value=abs(in_value);
% 
% if temp_value<fen_line
%         out_grade=0;
%         mem_value=1-temp_value/grade1;
% elseif temp_value<grade2
%         out_grade=1;
%         mem_value=temp_value/grade2;
% else
%         out_grade=1;
%         mem_value=1;
% end
    

非线性隶属度函数
function [out_grade,mem_value]=P_induce(grade1,grade2,in_value)
out_grade=0;
mem_value=0;

% 分界点

temp_value=abs(in_value);

if temp_value<grade1
        out_grade=0;
        mem_value=0;
else
        out_grade=1;
        mem_value=1-(1/(1+temp_value))^0.5;
end

% 非线性隶属度函数
% function [out_grade,mem_value]=P_induce(grade1,grade2,in_value)
% out_grade=0;
% mem_value=0;
% 
% % 分界点
% 
% temp_value=abs(in_value);
% out_grade=1;
% mem_value=1-(1/(1+temp_value))^0.1;