模糊逻辑系统的C语言实现方法.pdf.。。。。。。。。。。

时间序列建模及预测一直是学术研究和实际应用领域的研究热点。模糊逻辑系统可以将数据和语言 两类信息以规则的形式表达出来,并转换为可以在计算机上运行的算法,在许多领域中得到了应用。利用 MATLAB模糊推理系统的图形用户界面(GUI)设计的一型模糊逻辑系统可以解决很多实际问题。本文选取道・琼斯每日收盘的指数为数据,利用MATLAB工具设计一型模糊逻辑系统,研究道・琼斯指数的时间序列预测问题,并应用模糊逻辑工具箱对道・琼斯指数的时间序列预测问题进行仿真研究。研究结果表明,所设计的一型模糊逻辑系统应用 于时间序列

针对一类未知的非线性系统,基于模糊逼近原理,进行了基于自适应模糊逻辑系统的跟踪控制器的设计,实现了该非线性系统对给定信号的跟踪.首先,通过对该非线性系统中未知函数的输入输出进行采样,根据采样数据信息设计出具有参数自适应功能的Mamdani型模糊逻辑系统.然后将设计好的自适应模糊逻辑系统引入到某些模糊控制器中,得到了模糊跟踪控制器.最后所给数值仿真算例说明了该方法的有效性.

人工智能之模糊逻辑系统

为研究牵引工况下电力机车永磁同步电机（PMSM）的转速控制精度，建立机车PMSM在d-q坐标系下的数学模型；考虑轮轨接触面不平顺在轮对径向产生的未知时变扰动，设计Super-Twisting观测器（STO）对其实际值进行估计，对估计误差采用自适应模糊逻辑系统进行逼近以削弱时变扰动对系统的影响；结合系统控制量存在饱和的实际工况，引入饱和辅助控制系统；依据Lyapunov稳定性理论，构造基于STO的自适应模糊滑模控制器.仿真结果表明，对于外部扰动作用下的机车PMSM转速闭环控制系统，跟踪误差一致有界，扰动观测误差收敛于0。

一型模糊逻辑系统，方法有SVD-QR、TSK的实现，包含train和test

提出一种直接利用均匀分布于待逼近系统输入空间的 I/ O 数据,快速构造满足一定精度要求 的模糊逻辑系统方法,并从理论上证明了该方法的可行性。在此基础上采用一种新型的 GA+ BP 混合 算法对模糊逻辑系统进行优化,以求用最少的规则数实现满意的精度。 数字仿真结果表明这种快速构造 和优化方法是可行和高效的。

所提供的工具箱在以下论文中介绍： Taskin, A. 和 Kumbasar, T., 2015. 间隔类型 2 模糊逻辑系统的开源 Matlab/Simulink 工具箱，IEEE 计算智能研讨会系列 - SSCI 2015，南非开普敦。 如果您使用 IT2-FLS Matlab/Simulink Toolbox 并发表有关使用 IT2-FLS Matlab/Simulink Toolbox 执行的工作的论文，我们恳请您引用上述论文。 可以从以下位置找到工具箱的最新版本： https://github.com/ahmettaskin/type-2-fuzzy-logic-systems-matlab-toolbox/ 下载 RAR 文件并将其解压缩到一个方便的目录中，该目录不属于 MATLAB 发行版。 然后使用 MATLAB pathtool 命令。 导航到您刚刚解压到的目录，在

利用遗传算法实现模糊逻辑系统的自学习, 提出了遗传算法和模糊逻辑系统的结合方式, 并针 对模糊逻辑系统的特点,提出了初始种群的生成方法,较大地提高了遗传模糊逻辑系统的自学习性能。 仿真结果表明,该系统对复杂的非线性系统具有较好的学习效果。

基于分变量模糊蕴涵关系的无规则模糊逻辑系统的自适应控制应用