變量選擇

變量選擇是指擬合多元回歸方程(包括線性和非線性)的自變量選擇、擬合判別函數(shù)的判別指標(biāo)(變量)選擇等?，F(xiàn)以擬合多元線性回歸方程來(lái)說(shuō)明。是要從m個(gè)自變量中選擇m′(m′≤m)個(gè)自變量，擬合最優(yōu)或較理想的多元線性回歸方程。一般來(lái)說(shuō)，m越大，m′會(huì)越小于m。擬合多元線性回歸方程的用途是由自變量解釋和預(yù)報(bào)應(yīng)變量，篩選自變量的目的是使上述兩大用途的實(shí)際效果更好：1.選擇對(duì)應(yīng)變量作最好的一組自變量。其著眼點(diǎn)是擬合回歸方程的一組自變量整體，用該組自變量應(yīng)使回歸方程擬合得最好。2.選擇對(duì)應(yīng)變量作最好解釋的主要自變量。其著眼點(diǎn)是引入回歸方程的一組自變量的每個(gè)自變量，引入回歸方程的各自變量對(duì)應(yīng)變量的作用應(yīng)有顯著性(回歸方程外的各自變量對(duì)應(yīng)變量的作用無(wú)顯著性)。

在回歸分析的實(shí)際應(yīng)用中，改進(jìn)預(yù)報(bào)效果和改進(jìn)解釋效果，研究者有時(shí)希望達(dá)到這兩個(gè)目的，有時(shí)只關(guān)心或偏重這兩個(gè)目的中的一個(gè)。變量選擇的方法分成兩大類：最優(yōu)子集回歸法著眼于選擇一組使回歸方程擬合得最好的自變量；逐步回歸法著眼于選擇對(duì)應(yīng)變量作用有顯著性的主要自變量。2100433B

選擇的控制變量要具有系統(tǒng)特性?？刂谱兞窟x擇是否正確，對(duì)系統(tǒng)的性能將有很大的影響。例如做位置控制時(shí)，系統(tǒng)輸出與設(shè)定值的誤差量就可以當(dāng)做模糊控制器的輸入變量。一般而言，可選用系統(tǒng)輸出、輸出變化量、輸出誤差、輸出誤差變化量及輸出誤差量總和等，作為模糊控制器的語(yǔ)言變量，具體如何選擇還有賴于工程師對(duì)于系統(tǒng)的了解及其專業(yè)知識(shí)。因此，經(jīng)驗(yàn)和工程知識(shí)在選擇控制變量時(shí)扮演著相當(dāng)重要的角色。

模糊半主動(dòng)控制變量選擇

選擇的控制變量要具有系統(tǒng)特性。控制變量選擇是否正確，對(duì)系統(tǒng)的性能將有很大的影響。例如做位置控制時(shí)，系統(tǒng)輸出與設(shè)定值的誤差量就可以當(dāng)做模糊控制器的輸入變量。一般而言，可選用系統(tǒng)輸出、輸出變化量、輸出誤差、輸出誤差變化量及輸出誤差量總和等，作為模糊控制器的語(yǔ)言變量，具體如何選擇還有賴于工程師對(duì)于系統(tǒng)的了解及其專業(yè)知識(shí)。因此，經(jīng)驗(yàn)和工程知識(shí)在選擇控制變量時(shí)扮演著相當(dāng)重要的角色。

模糊半主動(dòng)控制論域分割

控制變量確定之后，接下來(lái)就是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)寫(xiě)出控制規(guī)則。在做成模糊控制規(guī)則之前，首先必需對(duì)模糊控制器的輸入和輸出變量空間做模糊分割。例如輸入空間只有單一變量時(shí)，可以用三個(gè)或五個(gè)模糊集合對(duì)空間做模糊分割，劃分成三個(gè)或五個(gè)區(qū)域。輸入空間為二元變量時(shí)，采用四條模糊控制規(guī)則，可以將空間分成四個(gè)區(qū)域。模糊分割即將部分空間表示為模糊狀態(tài)，斜線部分即為對(duì)明確的領(lǐng)域。

模糊分割時(shí)各領(lǐng)域間的重疊的程度影響控制的性能；一般而言，模集合重疊的程度并沒(méi)有明確的決定方法，大都依靠模擬和實(shí)驗(yàn)的調(diào)整決定分割方式，不過(guò)有些報(bào)告提出大約1/3~1/2最為理想。重疊部份的大小意味著模糊控制規(guī)則間模糊的程度，因此模糊分割是模糊控制的重要特征。

定義：在實(shí)驗(yàn)中實(shí)驗(yàn)者所操縱的、對(duì)被試的反應(yīng)產(chǎn)生影響的變量。（由主試選擇、控制的變量，它決定著心理或行為的變化。

例如，光的明度，聲音的響度、房間的溫度、動(dòng)物的飲食量， 　比如研究反應(yīng)時(shí)，想了解聲音的強(qiáng)弱對(duì)反應(yīng)時(shí)間的影響。則聲音的強(qiáng)弱就成了自變量 　種類：作業(yè)自變量：環(huán)境自變量，被試自變量，相關(guān)變量，自變量