Simulink仿真过程中，模糊神经网络S函数模块的Matlab代码

以下是一个使用模糊神经网络S函数模块的示例Matlab代码：

function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = fuzzy_nn_sfunc(t,x,u,flag)

switch flag
    case 0 % Initialization
        [sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=mdlInitializeSizes();
    case 2 % Update
        sys=mdlUpdate(t,x,u);
    case 3 % Output
        sys=mdlOutputs(t,x,u);
    case {1,4,9} % Unused flags
        sys=[];
    otherwise
        error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]);
end

function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=mdlInitializeSizes()

sizes = simsizes;
sizes.NumContStates  = 0;
sizes.NumDiscStates  = 0;
sizes.NumOutputs     = 1; % One output
sizes.NumInputs      = 1; % One input
sizes.DirFeedthrough = 1;
sizes.NumSampleTimes = 1;

sys = simsizes(sizes);
x0  = [];
str = [];
ts  = [0 0];
simStateCompliance = 'UnknownSimState';

function sys=mdlUpdate(t,x,u)

sys = [];

function sys=mdlOutputs(t,x,u)

% Load the trained fuzzy neural network
load my_fuzzy_nn;

% Evaluate the fuzzy neural network with the input
output = evalfis(u, my_fuzzy_nn);

sys = output;

在这个例子中，我们首先定义了系统的输入和输出数量，然后在模块初始化阶段加载了预先训练好的模糊神经网络，并在输出阶段使用该网络来计算输出。在这种情况下，我们假设输入和输出都是标量值，但实际上可以根据需要进行修改。