模糊逻辑工具箱
设计和模拟模糊逻辑系统
模糊逻辑设计师
使用模糊逻辑设计器应用程序或命令行函数来交互式地设计和测试模糊推理系统。您可以添加或删除输入和输出变量。您还可以指定输入和输出成员函数和模糊的if-then规则。一旦您创建了模糊推理系统，您就可以对其进行评估和可视化。
Mamdani和Sugeno模糊推理系统
实施Mamdani和Sugeno模糊推理系统。您可以将Mamdani系统转换为Sugeno系统。您还可以使用模糊树实现复杂的模糊推理系统作为较小互连的模糊系统的集合。
在模糊逻辑设计器应用程序中创建Mamdani和Sugeno模糊推理系统。
2型模糊推理系统的隶属函数。
调整模糊系统
调整模糊隶属函数参数和学习新的模糊规则使用全局优化工具箱调整方法，如遗传算法和粒子群优化。您可以调优单个模糊推理系统或模糊树的参数和规则，模糊树包含多个按层次连接的FISs，输入数量较少。
预测时间序列数据与调谐模糊推理系统。
训练自适应神经模糊推理系统
使用类似于训练神经网络的神经自适应学习技术训练Sugeno模糊推理系统。您可以使用命令行函数或neurofuzzy Designer应用程序，通过使用输入/输出数据来训练成员函数，而不是手动指定它们来塑造成员函数。
使用神经模糊设计器应用培训自适应神经模糊推理系统。
使用交互式聚类工具或命令行函数来识别来自大数据集的自然分组，以生成数据的简明表示。您可以使用模糊的C均值或减法聚类来识别输入/输出培训数据中的群集。使用生成的群集信息来生成Sugeno型模糊推理系统以模拟数据行为。
模糊c均值聚类。
使用模糊逻辑控制器模块在Simulink中评估和测试你的1型模糊推理系统的性能。金宝app您可以使用双、单和定点信号数据类型的输入信号来模拟模糊推理系统。
在Simulink中仿真模糊推理系统。金宝app
通过在Simulink或MATLAB中生成C代码部署模糊推理系统。金宝app您还可以使用模糊逻辑控制器块为在Simulink中实现的模糊推理系统生成结构化文本。金宝app您可以生成单精度C代码来减少系统的内存占用。如果目标平台只支持定点算法，则可以生成定点代码。金宝app
为加载和评估FIS作为静态/动态库而生成的示例代码接口。
