MATLAB模糊推理系统(FIS)入门指南：实现模拟温度控制

资 源 简 介

此项目利用MATLAB模糊逻辑工具箱构建基础的模糊推理系统，模拟温度控制场景。项目包含完整注释，详细演示模糊化、规则制定及推理过程，适合初学者快速掌握模糊逻辑应用。

详 情 说 明

基于模糊推理系统（FIS）的MATLAB入门实践项目

项目介绍

本项目利用MATLAB内置的模糊逻辑工具箱，构建了一个基础的模糊推理系统，用于模拟温度控制场景。项目通过清晰的代码结构、详细的注释说明以及示例数据集，帮助初学者直观地理解模糊逻辑的基本原理，包括模糊化、规则制定、推理过程和解模糊化等核心步骤。此外，项目还提供了多种推理方法的对比演示，方便用户进行修改和扩展。

功能特性

• 完整的模糊推理流程：涵盖模糊化、规则评估、推理与解模糊化全过程。
• 灵活的输入参数配置：支持自定义温度输入值、模糊规则以及隶属度函数参数。
• 丰富的可视化输出：包括隶属度函数图、规则曲面图以及实时输入输出关系曲线。
• 详细的推理过程日志：展示输入模糊化结果、规则触发权重及输出模糊集合等中间信息。
• 多种解模糊化方法对比：默认采用重心法，支持扩展其他方法进行对比分析。

使用方法

1. 环境准备：确保MATLAB已安装，并具备模糊逻辑工具箱许可。
2. 运行主脚本：启动主程序文件，系统将自动加载预设配置或提示进行自定义设置。
3. 参数调整：根据提示修改输入温度值、模糊规则或隶属度函数形状（三角型/高斯型）。
4. 结果查看：运行后系统将输出解模糊化数值结果、推理日志及可视化图形，支持多组测试对比。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2018b或更高版本。
• 必要工具箱：模糊逻辑工具箱（Fuzzy Logic Toolbox）。
• 硬件配置：无特殊要求，常规配置即可流畅运行。

文件说明

主程序实现了模糊推理系统的完整构建与执行流程，具体包括：系统初始化与参数定义、隶属度函数的创建与可视化、模糊规则库的编辑与加载、输入数据的模糊化处理、规则推理与聚合计算、输出结果的解模糊化以及最终数值与图形的综合输出。