模糊函数工具箱的使用例程

资 源 简 介

模糊函数工具箱的使用例程

详 情 说 明

模糊函数工具箱是MATLAB中用于模糊逻辑系统设计和分析的强大工具集。它提供了一系列函数，用于创建、编辑和模拟模糊推理系统（FIS）。下面是一些核心函数的用法和例程说明。

### 1. 创建模糊推理系统 (`fis`) 模糊推理系统（FIS）是模糊逻辑的核心结构。使用`newfis`函数可以创建一个新的FIS对象。例如： `fis = newfis('my_fis')`：创建一个名为`my_fis`的FIS，默认使用Mamdani推理模型。 `fis = newfis('my_fis', 'sugeno')`：指定使用Sugeno模型。

### 2. 添加输入和输出变量 (`addvar`) FIS需要输入和输出变量，通过`addvar`函数添加： `fis = addvar(fis, 'input', 'temperature', [0 100])`：添加一个名为`temperature`的输入变量，范围0到100。 `fis = addvar(fis, 'output', 'fan_speed', [0 100])`：添加一个输出变量`fan_speed`。

### 3. 定义隶属度函数 (`addmf`) 隶属度函数描述变量的模糊划分： `fis = addmf(fis, 'input', 1, 'low', 'trimf', [0 20 40])`：为输入变量1（`temperature`）添加三角形隶属度函数`low`。 `fis = addmf(fis, 'output', 1, 'high', 'gaussmf', [15 100])`：为输出变量1（`fan_speed`）添加高斯隶属度函数`high`。

### 4. 设定模糊规则 (`addrule`) 模糊规则定义了输入如何映射到输出： `ruleList = [1 1 1 1 1];`：表示“若输入1是第1个隶属度函数（low），则输出1是第1个隶属度函数（high）”。 `fis = addrule(fis, ruleList)`：将规则添加到FIS。

### 5. 评估模糊系统 (`evalfis`) 使用`evalfis`函数评估FIS的输出： `output = evalfis(fis, [50])`：对输入50进行评估，返回对应的输出值。

### 6. 可视化工具 (`plotmf`, `gensurf`) `plotmf(fis, 'input', 1)`：绘制输入变量1的隶属度函数。 `gensurf(fis)`：生成FIS的三维输入-输出关系曲面图。

通过这些函数，模糊逻辑系统的设计、优化和分析变得直观高效，特别适用于控制系统和决策支持系统。