j用Matlab的Fuzzy工具箱实现模糊控制-Fuzzy_Control.rar

j用Matlab的Fuzzy工具箱实现模糊控制-Fuzzy_Control.rar
[url=http://blog.daviesliu.net/article/entry20050328-153616]用 Matlab 的 Fuzzy 工具箱实现模糊控制
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用 Matlab 中的 Fuzzy 工具箱做一个简单的模糊控制，流程如下：
1、创建一个 FIS 对象，
a = newfis一般只用提供第一个参数即可，后面均用默认值。
2、增加模糊语言变量
a = addvar模糊变量有两类：input 和 output。在每增加模糊变量，都会按顺序分配一个 index，后面要通过该 index 来使用该变量。
3、增加模糊语言名称，即模糊集合。
a = addmf每个模糊语言名称从属于一个模糊语言。Fuzzy 工具箱中没有找到离散模糊集合的隶属度表示方法，暂且用插值后的连续函数代替。参数 mfType 即隶属度函数，它可以是 Gaussmf、trimf、trapmf等，也可以是自定义的函数。每一个语言名称也会有一个 index，按加入的先后顺序得到，从 1 开始。
4、增加控制规则，即模糊推理的规则。
a = addrule
其中 ruleList 是一个矩阵，每一行为一条规则，他们之间是 ALSO 的关系。 假定该 FIS 有 N 个输入和 M 个输出，则每行有 N M 2 个元素，前 N 个数分别表示 N 个输入变量的某一个语言名称的 index，没有的话用 0 表示，后面的 M 个数也类似，最后两个分别表示该条规则的权重和个条件的关系，1 表示 AND，2 表示 OR。例如，当“输入1” 为“名称1” 和 “输入2” 为“名称3” 时，输出为 “ 输出1” 的“状态2”，则写为：[1 3 2 1 1] 5、给定输入，得到输出，即进行模糊推理。
output = evalfis其中 fismat 为前面建立的那个 FIS 对象。一个完整的例子如下：
matlab程序在附件里