模糊逻辑工具箱

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模糊逻辑系统的设计与仿真

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模糊逻辑工具箱™提供MATLAB®函数，应用程序和一个Simulink®用于分析、设计和模拟模糊逻辑系统的块。该产品允许指定和配置类型1和类型2模糊推理系统的输入、输出、隶属函数和规则。

该工具箱允许您根据数据自动优化模糊推理系统的隶属函数和规则。您可以在MATLAB和Simulink中对所设计的模糊逻辑系统进行评估。此外，您可以使用模糊推理系统作为支持系统来解释基于人工智能(AI)的黑箱模型。您可以生成独立的可执行程序或C/ c++代码和IEC 61131-3结构化文本来评估和实现模糊逻辑系统。

模糊逻辑设计器应用程序截图。
使用模糊逻辑设计器应用程序设计模糊推理系统。
视频长度为6:01。

模糊逻辑设计

使用模糊逻辑设计者应用程序或命令行函数来交互设计和模拟模糊推理系统。定义输入和输出变量和成员函数。指定模糊if-then规则。评估您的模糊推理系统跨多个输入组合。

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基于模糊逻辑的人工胰腺控制。
视频长度为4:07。

模糊推理系统(FIS)

实现Mamdani和Sugeno模糊推理系统。从Mamdani系统转换到Sugeno系统或反之亦然，以创建和比较多个设计。此外，实现复杂的模糊推理系统作为一个更小的相互关联的模糊系统的集合模糊树．

文档|例子

模糊逻辑设计器应用程序的截图，显示类型2成员功能。

二型模糊逻辑

创建并评估具有附加隶属函数不确定性的区间2型模糊推理系统。创建类型-2 Mamdani和Sugeno模糊推理系统使用模糊逻辑设计器应用程序或使用工具箱的功能。

文档|例子

利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)绘制麦基-格拉斯(MG)时间序列和预测时间序列的图。

模糊推理系统调优

使用遗传算法、粒子群优化等优化单个模糊推理系统或模糊树的隶属函数参数和规则全局优化工具箱调优方法。训练Sugeno模糊推理系统使用神经自适应学习技术类似于那些用于训练神经网络。

文档|例子

基于模糊c均值算法的虹膜数据聚类中心识别

模糊聚类

使用模糊c-均值或减法聚类在输入/输出数据中查找聚类。使用产生的聚类信息生成sugeno类型的模糊推理系统，该系统为输入/输出数据行为建模。

文档|例子

一个包含模糊逻辑控制器块的Simulink模型来实现模糊推理系统。

Simulink中的模糊逻辑

在Simulink中使用模糊逻辑控制器块评估和测试模糊推理系统的性能。在Simulink中实现模糊推理系统作为更大系统模型的一部分，用于系统级仿真和代码生成。

文档|例子

显示用于评估模糊推理系统的生成代码的脚本。

模糊逻辑部署

实现您的模糊推理系统在Simulink和生成C/ c++代码或IEC61131-3结构化文本使用仿真软件编码器™或仿真软件PLC编码器™,分别。使用MATLAB编码器™从MATLAB中实现的模糊推理系统生成C/ c++代码。或者，将模糊推理系统编译为一个独立的应用程序MATLAB编译器™．

文档|例子

用于黑盒预测的运行时解释的黑盒模型和模糊系统之间的控制流程图。

可解释人工智能的模糊逻辑

利用模糊推理系统作为支撑系统，对基于人工智能的黑箱系统建模的输入输出关系进行解释。使用模糊推理系统的可解释规则库解释黑箱模型的决策过程。

文档|例子

产品资源:

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