MATLAB模糊逻辑综合评价系统设计与实现

资 源 简 介

本项目基于模糊语言认知地图(FLCM)算法，开发了一个多指标动态评价系统。通过MATLAB实现模糊语言变量与权重关系建模，能够模拟复杂系统的综合评价过程，适用于决策分析与动态预测场景。

详 情 说 明

模糊逻辑综合评价系统设计与实现

项目介绍

本项目基于模糊语言认知地图（FLCM）算法，实现了一个多指标模糊综合评价系统。系统通过模拟复杂系统中各因素间的模糊影响关系，能够对系统的综合状态进行动态演化分析和评估。该系统适用于需要处理不确定性和模糊性信息的综合评价场景。

功能特性

• 模糊语言变量处理：支持用户自定义模糊语言变量集合（如：{"非常差", "较差", "一般", "较好", "非常好"}）
• 动态推理运算：基于模糊逻辑的认知地图权重矩阵迭代计算
• 系统仿真分析：可设置收敛阈值、最大迭代次数等参数，模拟系统动态演化过程
• 结果可视化：提供系统状态演化趋势图，直观展示分析结果
• 综合评价输出：根据最大隶属度原则自动输出最终的语言评价等级

使用方法

1. 准备输入数据：

- 定义模糊语言变量集合 - 设置各节点的初始模糊隶属度（0-1范围） - 构建节点间的权重关系矩阵（-1到1范围） - 配置迭代参数（收敛阈值、最大迭代次数）

1. 运行系统：

执行主程序文件启动综合评价计算

1. 获取输出结果：

- 系统稳态向量：各节点的最终状态值 - 演化过程数据：完整的迭代历史记录 - 综合评价等级：语言形式的最终评价结果 - 动态演化趋势图：系统状态变化可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 需要安装基本的MATLAB工具箱（无需特殊工具箱）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括模糊语言变量的定义与处理、认知地图权重矩阵的初始化、模糊推理引擎的实现、系统动态演化的迭代计算过程控制、稳态检测与收敛判断、综合评价结果的分析与输出，以及演化数据的可视化展示等关键操作。该文件作为系统的总控单元，协调各功能模块完成完整的模糊逻辑综合评价流程。