MATLAB中fuzzy()的用法及其实例
时间: 2023-10-23 10:13:03 浏览: 192
fuzzy()是MATLAB中的一个函数,用于创建模糊推理系统或模糊控制器。它接受一个或多个输入参数,包括输入和输出变量、规则和模糊化函数等。
以下是fuzzy()函数的基本语法:
fis = fuzzy(input, output, rule)
其中,input和output分别是输入和输出变量的名称和范围,rule是一个规则矩阵,用于定义模糊推理系统的规则。
以下是一个简单的例子,演示如何使用fuzzy()函数创建一个模糊控制器:
```
% 定义输入变量
input(1) = fuzzyvar('input1', [0 10]);
input(2) = fuzzyvar('input2', [0 10]);
% 定义输出变量
output(1) = fuzzyvar('output1', [0 10]);
% 定义模糊化函数
input(1) = addmf(input(1), 'trimf', [0 2.5 5]);
input(1) = addmf(input(1), 'trimf', [2.5 5 7.5]);
input(1) = addmf(input(1), 'trimf', [5 7.5 10]);
input(2) = addmf(input(2), 'trimf', [0 2.5 5]);
input(2) = addmf(input(2), 'trimf', [2.5 5 7.5]);
input(2) = addmf(input(2), 'trimf', [5 7.5 10]);
output(1) = addmf(output(1), 'trimf', [0 2.5 5]);
output(1) = addmf(output(1), 'trimf', [2.5 5 7.5]);
output(1) = addmf(output(1), 'trimf', [5 7.5 10]);
% 定义规则
rule(1) = [1 1 1];
rule(2) = [2 2 2];
rule(3) = [3 3 3];
% 创建模糊控制器
fis = fuzzy(input, output, rule);
% 进行模糊推理
output = evalfis([5 7.5], fis);
```
以上代码首先定义了两个输入变量input1和input2,以及一个输出变量output1。然后,使用addmf()函数定义每个变量的模糊化函数。接下来,定义规则矩阵,其中每个规则都指定了输入变量和输出变量之间的关系。最后,使用fuzzy()函数创建模糊控制器,并使用evalfis()函数进行模糊推理,得到输出结果。
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