模糊逻辑工具箱提供了用于设计和模拟模糊逻辑系统的图形用户界面,MATLAB功能和Simulink块。金宝app模糊逻辑什么时候有用?当在精确定义和边界不存在或过于刚性时,当您开发系统模型和非线性控制器时是有用的。
让我们考虑一个例子。在这个简单的演示中,我们将构建一个模糊逻辑系统来解决这里显示的小费问题,即根据服务质量和食品质量确定餐厅服务员的适当小费百分比。在美国,平均小费为15%,但根据食物和服务的质量而有所不同。所以我们想在这里创建两个输入之间的映射——食品质量和服务质量——以及输出——小费数量。
您想创建与此处显示的类似的映射。当食物和服务很大时,提示应该是慷慨的,当中间的稍微平坦的面积大约15%时,应该是低的,这是平均尖端百分比。首先,如果我们没有使用模糊逻辑工具箱,让我们看看如何用非模糊方法解决这个问题。
所以我们在这里看到的是我们必须编写的MATLAB代码。它创建了我们在上一张幻灯片中看到的分段线性曲面。这段代码是参数化的,这样我们就可以很容易地改变我们对好的和坏的,食物和服务,以及便宜和慷慨的小费的定义。
我们发现报价很难理解,可能很难修改和维护。通过评论,它更容易理解。如果您可以使用这些注释中描述的规则直接设计逻辑呢?
这是模糊逻辑和模糊逻辑工具箱进来的地方。所以这些是我们拥有的三种简单规则。模糊逻辑是一个很好的解决方案,因为它更容易使用简单的语言规则制定答案,如这里所示。并在不使用模糊逻辑工具箱的情况下尝试在matlab中代码这一点是困难的。代码很难理解,难以维持和改变。
在这个演示中,我们将从头开始设计和模拟这个模糊逻辑系统。在此过程中,您将看到模糊逻辑工具箱的各种重要功能。我们将经历构建和模拟模糊逻辑系统的四个基本步骤。
首先,定义输入和输出。第二,强大的会员功能。第三,创造规则。第四也是最后,对所得到的模糊逻辑系统进行仿真。
所有这些步骤都可以通过使用模糊逻辑命令行函数来完成。但是,使用图形用户界面通常更方便。这就是我们在这里要做的。
现在让我们切换到MATLAB。我们将通过在MATLAB命令行中输入Fuzzy来启动Fuzzy逻辑工具箱。这将启动我们将在本演示中看到的五个图形用户界面中的第一个——FIS编辑器,它代表模糊推理系统。
FIS编辑器处理系统的高级问题,例如输入和输出变量数量和变量名称。模糊逻辑工具箱不限制允许的输入或输出的数量。如我们所看到的,这个例子有两个输入和一个输出。
让我们从定义这两个输入和一个输出开始。默认情况下,我们有一个输入和一个输出。因此,我们将添加一个新的输入变量,并定义输入和输出。
第一个输入将是服务质量。我们会致电IT服务。第二个产量将是食物的质量。我们会称之为食物。
输出将是小费百分比。我们称之为小费。好啊
此系统图显示了系统的名称和所使用的推理类型。我们看到的是,现在系统没有立即。让我们保存它。为此,我们将要提交,菜单和导出到文件。
我们将把它保存到文件tipper_demo中。现在我们看到了系统的名称。在这个区域中,我们可以看到用于调整模糊推理功能的弹出菜单,如and method、or method和反模糊化方法。我们将所有这些都保留为默认值。此处的状态行描述了最近的声明。
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