洗衣机模糊推理系统的matlab代码

在MATLAB中编写一个简单的洗衣机模糊推理系统代码示例可能会很长，因为完整的代码会涉及到很多细节。以下是一个简化的例子，展示了基本框架：

% 导入模糊逻辑工具箱
import fuzzy.*

% 定义输入和输出变量
input = fuzzy.categorical('WashingLevel', {'Low', 'Medium', 'High'});
output = fuzzy.categorical('DryingEffectiveness', {'Poor', 'Average', 'Good'});

% 构建模糊规则
rulebase = [
    IF input == 'Low' THEN output == 'Poor';
    IF input == 'Medium' THEN output == 'Average';
    IF input == 'High' THEN output == 'Good';
    % 可能还有其他规则...
];

% 创建模糊系统
sys = fuzzy.control.AutomaticRuleSystem(rulebase);

% 设定输入的模糊化（你可以根据实际情况定义）
inputMFs = makemf(input, [0.2, 0.5, 0.8]); % 示例：三段线型隶属函数

% 测试并模拟推理
testInput = 'High'; % 用户输入的洗涤级别
sys.InputMembership = inputMFs; % 设置输入的模糊度
sys.Input = testInput; % 设置输入值
[outputMFs, result] = infer(sys); % 推理得出输出的模糊值
resultMF = findmf(result, output); % 确定最匹配的输出值

disp(['For washing level ' inputMFs(testInput) ', the drying effectiveness is ' resultMF]);

% 可视化输出的模糊化程度
plotmf(outputMFs);

这只是一个基础的例子，实际应用中还需要考虑更多的因素，如规则的复杂性、更多变量的加入以及性能优化等。如果你需要详细的代码指导，建议查阅MATLAB模糊逻辑工具箱文档或在线教程。