#1 -- Add fuzzy inference template service #7

Merged
romanov73 merged 1 commits from 1-add-library into master 2023-09-06 13:28:54 +04:00
Showing only changes of commit b28a1931e9 - Show all commits

View File

@ -0,0 +1,127 @@
package ru.ulstu.fc.rule.service;
import com.fuzzylite.Engine;
import com.fuzzylite.term.Activated;
import com.fuzzylite.variable.InputVariable;
import com.fuzzylite.variable.OutputVariable;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;
@Service
public class FuzzyInferenceService {
private final static Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(FuzzyInferenceService.class);
private final static String OUTPUT_VARIABLE_NAME = "state";
private final static String RULE_TEMPLATE = "if %s is %s and %s is %s then "
+ OUTPUT_VARIABLE_NAME
+ " is %s";
private final static String NO_RESULT = "Нет результата";
// private List<String> mapRulesToString(List<DbRule> dbRules) {
// return dbRules.stream().map(this::getFuzzyRule).collect(Collectors.toList());
// }
// private String getFuzzyRule(DbRule dbRule) {
// return format(RULE_TEMPLATE,
// dbRule.getFirstAntecedent().name(),
// dbRule.getFirstAntecedentValue().getAntecedentValue(),
// dbRule.getSecondAntecedent().name(),
// dbRule.getSecondAntecedentValue().getAntecedentValue(),
// dbRule.getId());
// }
// private RuleBlock getRuleBlock(Engine engine,
// List<DbRule> dbRules,
// Map<String, Double> variableValues,
// List<AntecedentValue> antecedentValues,
// List<Integer> consequentValues) {
// variableValues.forEach((key, value) -> {
// InputVariable input = new InputVariable();
// input.setName(key);
// input.setDescription("");
// input.setEnabled(true);
// input.setRange(-1, 1);
// input.setLockValueInRange(false);
// input.addTerm(new Triangle("спад", -1, 0));
// input.addTerm(new Triangle("стабильно", -0.1, 0.1));
// input.addTerm(new Triangle("рост", 0, 1));
// engine.addInputVariable(input);
// });
//
// OutputVariable output = new OutputVariable();
// output.setName(OUTPUT_VARIABLE_NAME);
// output.setDescription("");
// output.setEnabled(true);
// output.setRange(0, consequentValues.size() + 0.1);
// output.setAggregation(new Maximum());
// output.setDefuzzifier(new Centroid(10));
// output.setDefaultValue(Double.NaN);
// output.setLockValueInRange(false);
// for (int i = 0; i < consequentValues.size(); i++) {
// output.addTerm(new Triangle(consequentValues.get(i).toString(), i, i + 1));
// }
// engine.addOutputVariable(output);
//
// RuleBlock mamdani = new RuleBlock();
// mamdani.setName("mamdani");
// mamdani.setDescription("");
// mamdani.setEnabled(true);
// mamdani.setConjunction(new Minimum());
// //mamdani.setDisjunction(null);
// mamdani.setImplication(new AlgebraicProduct());
// mamdani.setActivation(new General());
// mapRulesToString(dbRules).forEach(r -> {
// LOG.info(r);
// mamdani.addRule(Rule.parse(r, engine));
// });
// return mamdani;
// }
private Engine getFuzzyEngine() {
Engine engine = new Engine();
engine.setName("Fuzzy rules");
engine.setDescription("");
return engine;
}
// public List<Assessment> getFuzzyInference(List<DbRule> dbRules,
// List<AntecedentValue> antecedentValues,
// Map<String, Double> variableValues) {
// validateVariables(variableValues, dbRules);
// variableValues.entrySet().forEach(e -> System.out.println(e.getKey() + " " + e.getValue()));
// Engine engine = getFuzzyEngine();
// List<Integer> consequentValues = dbRules.stream().map(DbRule::getId).collect(Collectors.toList());
// engine.addRuleBlock(getRuleBlock(engine, dbRules, variableValues, antecedentValues, consequentValues));
// Map<String, Double> consequents = getConsequent(engine, variableValues);
// if (consequents.containsKey(NO_RESULT)) {
// return new ArrayList<>();
// }
// List<Assessment> assessments = new ArrayList<>();
// for (Map.Entry<String, Double> consequent : consequents.entrySet()) {
// for (DbRule dbRule : dbRules) {
// if (dbRule.getId().equals(Integer.valueOf(consequent.getKey()))) {
// assessments.add(new Assessment(dbRule, consequent.getValue()));
// }
// }
// }
// return assessments;
// }
private Map<String, Double> getConsequent(Engine engine, Map<String, Double> variableValues) {
OutputVariable outputVariable = engine.getOutputVariable(OUTPUT_VARIABLE_NAME);
for (Map.Entry<String, Double> variableValue : variableValues.entrySet()) {
InputVariable inputVariable = engine.getInputVariable(variableValue.getKey());
inputVariable.setValue(variableValue.getValue());
}
engine.process();
if (outputVariable != null) {
LOG.info("Output: {}", outputVariable.getValue());
}
return Double.isNaN(outputVariable.getValue())
? Map.of(NO_RESULT, 0.0)
: outputVariable.fuzzyOutput().getTerms().stream().collect(Collectors.toMap(t -> t.getTerm().getName(), Activated::getDegree));
}
}