Начало работы с Fuzzy Logic Toolbox

Спроектируйте и симулируйте системы нечеткой логики

Fuzzy Logic Toolbox™ обеспечивает функции MATLAB®, приложения и блок Simulink® для анализа, разработки и симуляции систем на основе нечеткой логики. Руководства по продукту проведут вас через шаги разработки систем нечеткого вывода. Функции предусмотрены для многих распространенных методов, включая нечеткую кластеризацию и адаптивное нейронечеткое обучение.

Тулбокс позволяет моделировать поведение сложных систем с помощью простых логических правил, а затем реализовывать эти правила в системе нечеткого вывода. Вы можете использовать его как самостоятельный механизм нечеткого вывода. В качестве альтернативы можно использовать блоки нечеткого вывода в Simulink и моделировать нечеткие системы в рамках комплексной модели всей динамической системы.

Примеры

О нечеткой логике

  • Что такое нечеткая логика?

    Нечеткая логика использует лингвистические переменные, заданные нечеткими множествами, чтобы аппроксимировать человеческое мышление.

  • Основы нечеткой логики

    Система нечеткой логики является набором нечетких, если затем правила, которые выполняют логические операции на нечетких множествах.

  • Mamdani и Sugeno Fuzzy Inference Systems

    Можно реализовать или Mamdani или Sugeno нечеткие системы вывода с помощью программного обеспечения Fuzzy Logic Toolbox.

  • Нечеткий процесс вывода

    Нечеткий вывод сопоставляет входной пробел с выходным пробелом с помощью серии нечетких если затем правила.

  • Галерея Membership Function

    Отобразите функции принадлежности, поддержанные программным обеспечением Fuzzy Logic Toolbox.

  • Методы Defuzzification

    Сравните defuzzification методы, поддержанные программным обеспечением Fuzzy Logic Toolbox.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте