求matlab模糊分析代码

以下是一个简单的Matlab模糊分析代码示例：

% 定义输入变量
x = linspace(0, 10, 101);
A = trapmf(x, [0 2 4 6]); % 定义一个梯形型隶属度函数

% 绘制输入变量隶属度函数图像
figure;
plot(x, A);
xlabel('Input variable');
ylabel('Membership degree');
title('Input variable membership degree function');

% 定义输出变量
y = linspace(0, 10, 101);
B = trimf(y, [2 5 8]); % 定义一个三角形隶属度函数

% 绘制输出变量隶属度函数图像
figure;
plot(y, B);
xlabel('Output variable');
ylabel('Membership degree');
title('Output variable membership degree function');

% 定义模糊规则
rule1 = [1 1 1 1]; % 如果 x 是 A1，则 y 是 B1
rule2 = [2 1 1 1]; % 如果 x 是 A2，则 y 是 B1
rule3 = [3 1 1 1]; % 如果 x 是 A3，则 y 是 B1

% 定义模糊推理引擎
fis = newfis('fuzzy_system');
fis = addvar(fis, 'input', 'x', [0 10]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'A1', 'trapmf', [0 2 3 5]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'A2', 'trapmf', [3 5 7 9]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'A3', 'trapmf', [7 8 10 10]);
fis = addvar(fis, 'output', 'y', [0 10]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'B1', 'trimf', [2 5 8]);
fis = addrule(fis, [1 0 1 1 1]);
fis = addrule(fis, [0 1 1 1 1]);
fis = addrule(fis, [0 0 1 1 1]);

% 进行模糊推理
output = evalfis([5], fis);

% 输出模糊推理结果
disp(output);

上面的代码演示了如何定义输入变量和输出变量的隶属度函数，如何定义模糊规则，并且如何使用Matlab的模糊推理引擎进行模糊推理，并输出推理结果。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的模糊分析问题中可能需要更复杂的隶属度函数和模糊规则，需要根据具体问题进行定制化开发。