matlab模糊控制器中逻辑图怎么输出

在 MATLAB 中，您可以使用 Simulink 工具箱来创建和模拟模糊控制器的逻辑图。以下是如何将逻辑图输出为图像文件的步骤：

1. 在 Simulink 中打开您的模糊控制器模型。

2. 确定您要输出的逻辑图区域。

3. 单击鼠标右键并选择“Copy”（复制）。

4. 打开您喜欢的图像处理软件，例如 Microsoft Paint 或 Adobe Photoshop。

5. 在图像处理软件中，单击鼠标右键并选择“Paste”（粘贴）。

6. 根据需要对图像进行调整和编辑。

7. 单击“File”（文件）并选择“Save As”（另存为）。

8. 选择您要保存的图像格式，并输入文件名和路径。

9. 单击“Save”（保存）按钮。

这样，您就可以将模糊控制器的逻辑图输出为图像文件，并在需要的时候进行查看和共享。

相关问题

matlab模糊控制器

### 关于MATLAB中模糊控制器的信息

#### 创建和编辑模糊逻辑系统
`fuzzyLogicDesigner` 是 MATLAB 提供的一个图形界面工具，专门用于创建和编辑模糊逻辑系统。此工具自 MATLAB R2015b 版本起可用，允许用户直观地构建模糊控制系统并调整其参数[^1]。

#### 导出FIS至工作区
为了便于进一步分析或与其他部分集成，在 `Fuzzy Logic Designer` 中完成的设计可以通过菜单选项“导出 > 将模糊推理系统导出到工作区”保存到当前的工作环境中[^2]。

#### 解模糊化过程及其方法
当利用模糊推理得出的结果为模糊集合时，需执行解模糊操作转换成具体数值以便实际应用。常见的几种解模糊技术包括最大隶属度法、重心法等[^3]。

% 定义输入变量和服务质量评分范围
service = readfis('tipper');
service.input(1).name = 'Service';
service.input(1).range = [0 10];
service.input(1).mf(1).params = [0 4 6];

% 设置输出变量即小费比例区间
service.output(1).name = 'Tip';
service.output(1).range = [5 25];
service.output(1).mf(1).params = [5 10 13];

% 添加规则定义不同服务质量对应的小费水平
addRule(service,[1,1],[1],1);
writeFIS(service,'myController'); % 存储配置后的控制器模型

上述代码展示了如何基于预设的服务评价标准建立简单的二输入一输出型模糊控制器实例，并将其存储下来以备后续调用。

matlab模糊控制器怎么添加离散论域

### 设置MATLAB模糊逻辑工具箱中的离散论域

在MATLAB中配置模糊控制器的离散论域涉及调整输入和输出变量的语言值范围。这可以通过图形界面或命令行实现。

#### 使用命令行设置离散论域
为了定义离散论域，可以使用`setfis`函数来指定隶属度函数及其对应的区间。对于离散化的处理，通常是对连续的论域进行采样点的选择，从而形成一系列离散数值表示法[^1]。

% 创建一个新的Mamdani型模糊推理系统(FIS)，并命名为'tipper'
fis = mamfis('Name', 'tipper');

% 定义输入变量和服务质量的关系
inputVar = addInput(fis, [-20 20], 'Name', 'service');
% 设定服务质量的三个等级：poor(差), good(好), excellent(优秀)
mf Poor = trimf(inputVar.Range,[-20 -20 0]);
mf Good = trimf(inputVar.Range,[-10 0 10]);
mf Excellent = trimf(inputVar.Range,[0 20 20]);

% 将上述定义好的隶属度函数加入到FIS对象里
addMF(fis, 'service', 'trimf', mf_Poor, 'Name', 'poor');
addMF(fis, 'service', 'trimf', mf_Good, 'Name', 'good');
addMF(fis, 'service', 'trimf', mf_Excellent, 'Name', 'excellent');

% 对于离散化的情况，假设要将服务评分限定在一个特定整数集上，
% 可以通过重新设定Range属性为所需的离散集合。
discreteSet = linspace(-20, 20, numPoints); % 假设numPoints是你想要的离散点数量
set(fis.Inputs{1}, 'Range', [min(discreteSet) max(discreteSet)]);

这段代码展示了如何创建一个简单的模糊控制系统，并设置了输入变量的服务质量评价标准。特别注意最后两行用于说明如何改变输入变量的取值范围至自定义的离散集合[^3]。

当涉及到更具体的离散论域应用时，比如时间序列预测或其他需要精确控制输入/输出分辨率的应用场景下，则可能还需要进一步细化这些参数设置过程。