IFTS com FLRGTree funcional
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Petrônio Cândido de Lima e Silva
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af4548b574
@ -67,13 +67,17 @@ class FLR:
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def fuzzyInstance(inst, fuzzySets):
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mv = np.array([ fs.membership(inst) for fs in fuzzySets])
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return mv
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def getMaxMembershipFuzzySet(inst, fuzzySets):
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mv = fuzzyInstance(inst,fuzzySets)
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return fuzzySets[ np.argwhere(mv == max(mv) )[0,0] ]
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def fuzzySeries(data,fuzzySets):
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fts = []
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for item in data:
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mv = fuzzyInstance(item,fuzzySets)
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fts.append(fuzzySets[ np.argwhere(mv == max(mv) )[0,0] ])
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fts.append(getMaxMembershipFuzzySet(item,fuzzySets))
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||||
return fts
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112
ifts.py
112
ifts.py
@ -2,17 +2,26 @@ import numpy as np
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from pyFTS import *
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class IntervalFTS(hofts.HighOrderFTS):
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def __init__(self,name):
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super(IntervalFTS, self).__init__(name)
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self.flrgs = {}
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def getUpper(self,flrg):
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ret = np.array([s.upper for s in flrg.RHS])
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if flrg.strLHS() in self.flrgs:
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tmp = self.flrgs[ flrg.strLHS() ]
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ret = max(np.array([s.upper for s in tmp.RHS]))
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else:
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ret = flrg.LHS[-1].upper
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return ret
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def getLower(self,flrg):
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ret = np.array([s.lower for s in flrg.RHS])
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if flrg.strLHS() in self.flrgs:
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tmp = self.flrgs[ flrg.strLHS() ]
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ret = min(np.array([s.lower for s in tmp.RHS]))
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||||
else:
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ret = flrg.LHS[-1].lower
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return ret
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def getSequenceMembership(self, data, fuzzySets):
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@ -23,7 +32,7 @@ class IntervalFTS(hofts.HighOrderFTS):
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if level >= self.order:
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return
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for s in lags[level]["sets"]:
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for s in lags[level]:
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node.appendChild(tree.FLRGTreeNode(s))
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for child in node.getChildren():
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@ -37,7 +46,10 @@ class IntervalFTS(hofts.HighOrderFTS):
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ret = []
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for k in np.arange(self.order+1,l):
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for k in np.arange(self.order-1,l):
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flrs = []
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mvs = []
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up = []
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lo = []
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@ -45,60 +57,50 @@ class IntervalFTS(hofts.HighOrderFTS):
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# Achar os conjuntos que tem pert > 0 para cada lag
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count = 0
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lags = {}
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for instance in ndata[k-self.order : k]:
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mb = common.fuzzyInstance(instance, self.sets)
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tmp = np.argwhere( mb )
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idx = np.ravel(tmp) #flatten
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||||
lag = {}
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lag["id"] = count
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lag["sets"] = idx
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||||
lag["memberships"] = [mb[ k ] for k in idx]
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lag["count"] = len(idx)
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lags[count] = lag
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count = count + 1
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||||
# Constrói uma árvore com todos os caminhos possíveis
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root = tree.FLRGTreeNode(None)
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self.buildTree(root,lags,0)
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# Traça os possíveis caminhos e costróis as HOFLRG's
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print(root)
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# -------
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for p in root.paths():
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path = list(reversed(list(filter(None.__ne__, p))))
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print(path)
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#for n in tree.flat(p):
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# print(n)
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#print("--")
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||||
if self.order > 1:
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for instance in ndata[k-self.order : k]:
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mb = common.fuzzyInstance(instance, self.sets)
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||||
tmp = np.argwhere( mb )
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||||
idx = np.ravel(tmp) #flat the array
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lags[count] = idx
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count = count + 1
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||||
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||||
return
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||||
# Constrói uma árvore com todos os caminhos possíveis
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||||
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||||
# Achar a pert geral de cada FLRG
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root = tree.FLRGTreeNode(None)
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||||
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||||
self.buildTree(root,lags,0)
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||||
# Traça os possíveis caminhos e costrói as HOFLRG's
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||||
|
||||
for p in root.paths():
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||||
path = list(reversed(list(filter(None.__ne__, p))))
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||||
flrg = hofts.HighOrderFLRG(self.order)
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for kk in path: flrg.appendLHS(self.sets[ kk ])
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flrs.append(flrg)
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||||
# Acha a pertinência geral de cada FLRG
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mvs.append(min(self.getSequenceMembership(ndata[k-self.order : k], flrg.LHS)))
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else:
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||||
mv = common.fuzzyInstance(ndata[k],self.sets)
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||||
tmp = np.argwhere( mv )
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||||
idx = np.ravel(tmp)
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||||
for kk in idx:
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||||
flrg = hofts.HighOrderFLRG(self.order)
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||||
flrg.appendLHS(self.sets[ kk ])
|
||||
flrs.append(flrg)
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||||
mvs.append(mv[kk])
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# achar o os bounds de cada FLRG
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count = 0
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for flrg in flrs:
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# achar o os bounds de cada FLRG, ponderados pela pertinência
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up.append( mvs[count] * self.getUpper(flrg) )
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lo.append( mvs[count] * self.getLower(flrg) )
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count = count + 1
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# gerar o intervalo
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# tmpdata = common.fuzzySeries(XX,self.sets)
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# tmpflrg = HighOrderFLRG(self.order)
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# for s in tmpdata: tmpflrg.appendLHS(s)
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# if tmpflrg.strLHS() not in self.flrgs:
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# ret.append(tmpdata[-1].centroid)
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# else:
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# flrg = self.flrgs[tmpflrg.strLHS()]
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||||
# mp = self.getMidpoints(flrg)
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ret.append( [ sum(lo), sum(up) ] )
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# ret.append(sum(mp)/len(mp))
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# return ret
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||||
return ret
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