代码实现

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用Matlab中的fuzzy命令进行模糊辨识系统的拟合：

% 定义输入输出数据
x = 0:0.1:10;
y = sin(x) + randn(size(x));

% 设计模糊系统结构
fis = fuzzy(x, y, 'mamdani', 'min', 'max', 'centroid');

% 训练模糊系统
fis = anfis([x', y'], fis);

% 验证模糊系统
y_pred = evalfis(x, fis);
mse = mean((y - y_pred).^2);

% 可视化结果
plot(x, y, 'bx', x, y_pred, 'r-');
legend('真实值', '预测值');
title(['均方误差=', num2str(mse)]);

在这个例子中，我们首先生成一组输入输出数据，然后使用fuzzy命令根据数据自动设计模糊系统结构，接着使用anfis命令进行模糊系统的训练，最后对训练结果进行可视化展示，并计算均方误差作为模型准确性的评估指标。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际使用时需要根据具体情况进行调整和优化。

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