Fuzzy Logic Toolbox™ обеспечивает MATLAB® функции, приложения и Simulink® блокируйтесь 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, исследуйте и линейные и нечеткие подходы к базовой задаче расчета чаевых.
В интерактивном режиме создайте нечеткую систему вывода с помощью приложения Fuzzy Logic Designer.
Создайте нечеткую систему вывода в командной строке MATLAB.
Нечеткая логика использует лингвистические переменные, заданные нечеткими множествами, чтобы аппроксимировать человеческое мышление.
Система нечеткой логики является набором нечетких, если затем правила, которые выполняют логические операции на нечетких множествах.
Можно реализовать или Mamdani или Sugeno нечеткие системы вывода с помощью программного обеспечения Fuzzy Logic Toolbox.
Нечеткий вывод сопоставляет входное пространство с выходным пробелом с помощью серии нечетких если затем правила.
Сравните методы дефаззификации, поддержанные программным обеспечением Fuzzy Logic Toolbox.
