Fuzzy Logic Toolbox™ обеспечивает MATLAB® функций, приложений и Simulink® блок 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.
Чтобы проиллюстрировать значение нечеткой логики, рассмотрим как линейный, так и нечеткий подходы к базовой задаче расчета чаевых.
Интерактивно создайте систему нечеткого вывода с помощью приложения Fuzzy Logic Designer.
Создайте систему нечеткого вывода в командной строке MATLAB.
Нечеткая логика использует лингвистические переменные, заданные как нечеткие множества, чтобы аппроксимировать человеческое мышление.
Нечеткая логическая система является набором нечетких правил if-then, которые выполняют логические операции на нечетких множествах.
Можно реализовать системы нечеткого вывода Mamdani или Sugeno с помощью программного обеспечения Fuzzy Logic Toolbox.
Нечеткий вывод преобразует входное пространство в выход пространство с помощью ряда нечетких правил if-then.
Сравните методы дефаззификации, поддерживаемые программным обеспечением Fuzzy Logic Toolbox.
