fuzzy算法

① 模糊数学算法软件

matlab里面没有模糊软件包吗？ http://www.mathworks.com/procts/fuzzylogic/
用 Matlab 中的 Fuzzy 工具箱做一个简单的模糊控制，流程如下：1、创建一个 FIS (Fuzzy Inference System ) 对象，a = newfis(fisName,fisType,andMethod,orMethod,impMethod, aggMethod,defuzzMethod)一般只用提供第一个参数即可，后面均用默认值。2、增加模糊语言变量a = addvar(a,'varType','varName',varBounds)模糊变量有两类：input 和 output。在每增加模糊变量，都会按顺序分配一个 index，后面要通过该 index 来使用该变量。3、增加模糊语言名称，即模糊集合。a = addmf(a,'varType',varIndex,'mfName','mfType',mfParams)每个模糊语言名称从属于一个模糊语言。Fuzzy 工具箱中没有找到离散模糊集合的隶属度表示方法，暂且用插值后的连续函数代替。参数 mfType 即隶属度函数(Membership Functions)，它可以是 Gaussmf、trimf、trapmf等，也可以是自定义的函数。每一个语言名称也会有一个 index，按加入的先后顺序得到，从 1 开始。4、增加控制规则，即模糊推理的规则。a = addrule(a,ruleList)
其中 ruleList 是一个矩阵，每一行为一条规则，他们之间是 ALSO 的关系。假定该 FIS 有 N 个输入和 M 个输出，则每行有 N+M+2 个元素，前 N 个数分别表示 N 个输入变量的某一个语言名称的 index，没有的话用 0 表示，后面的 M 个数也类似，最后两个分别表示该条规则的权重和个条件的关系，1 表示 AND，2 表示 OR。例如，当“输入1” 为“名称1” 和 “输入2” 为“名称3” 时，输出为 “ 输出1” 的“状态2”，则写为：[1 3 2 1 1]5、给定输入，得到输出，即进行模糊推理。output = evalfis(input,fismat)其中 fismat 为前面建立的那个 FIS 对象。一个完整的例子如下：clear all;
a = newfis('myfis');a = addvar(a,'input','E',[0 7]);
a = addmf(a,'input',1,'small','trimf',[0 1 4.333]);
a = addmf(a,'input',1,'big','trimf',[1.6667 6 7]);a = addvar(a,'output','U',[0 7]);
a = addmf(a,'output',1,'small','trimf',[0 1 4.333]);
a = addmf(a,'output',1,'big','trimf',[1.6667 6 7]);rulelist = [1 1 1 1;
2 2 1 1];
a = addrule(a,rulelist);u = evalfis(4,a)其结果为：u = 4.221

② MATLAB中fuzzy输入和输出的转换关系是怎样的是按照怎样的规则运算的急！！！

最佳答案 1.语言特点：
1）。语言简洁紧凑，使用方便灵活，库函数极其丰富。MATLAB程序书写形式自由，利用起丰富的库函数避开繁杂的子程序编程任务，压缩了一切不必要的编程工作。由于库函数都由本领域的专家编写，用户不必担心函数的可靠性。可以说，用MATLAB进行科技开发是站在专家的肩膀上。

2）运算符丰富。由于MATLAB是用C语言编写的，MATLAB提供了和C语言几乎一样多的运算符，灵活使用MATLAB的运算符将使程序变得极为简短。

3）MATLAB既具有结构化的控制语句（如for循环，while循环，break语句和if语句），又有面向对象编程的特性。

4）程序限制不严格，程序设计自由度大。例如，在MATLAB里，用户无需对矩阵预定义就可使用。

5）程序的可移植性很好，基本上不做修改就可以在各种型号的计算机和操作系统上运行。

6）MATLAB的图形功能强大。在FORTRAN和C语言里，绘图都很不容易，但在MATLAB里，数据的可视化非常简单。MATLAB还具有较强的编辑图形界面的能力。

7）MATLAB的缺点是，它和其他高级程序相比，程序的执行速度较慢。由于MATLAB的程序不用编译等预处理，也不生成可执行文件，程序为解释执行，所以速度较慢。

8）功能强大的工具箱是MATLAB的另一特色。MATLAB包含两个部分：核心部分和各种可选的工具箱。核心部分中有数百个核心内部函数。其工具箱又分为两类：功能性工具箱和学科性工具箱。功能性工具箱主要用来扩充其符号计算功能，图示建模仿真功能，文字处理功能以及与硬件实时交互功能。功能性工具箱用于多种学科。而学科性工具箱是专业性比较强的，如control,toolbox,signl proceessing toolbox,commumnication toolbox等。这些工具箱都是由该领域内学术水平很高的专家编写的，所以用户无需编写自己学科范围内的基础程序，而直接进行高，精，尖的研究。

9）源程序的开放性。开放性也许是MATLAB最受人们欢迎的特点。除内部函数以外，所有MATLAB的核心文件和工具箱文件都是可读可改的源文件，用户可通过对源文件的修改以及加入自己的文件构成新的工具箱。

2.工具箱
功能型工具箱 —— 通用型
功能型工具箱主要用来扩充matlab的数值计算、符号运算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能够用于多种学科。

领域型工具箱 —— 专用型
领域型工具箱是学科专用工具箱，其专业性很强，比如控制系统工具箱（ Control System Toolbox）；信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）；财政金融工具箱（ Financial Toolbox）等等。

Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系统工具箱
Communication Toolbox——通讯工具箱
Financial Toolbox——财政金融工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱
Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神经网络工具箱
Optimization Toolbox——优化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
Spline Toolbox——样条工具箱
Statistics Toolbox——统计工具箱
Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱
Simulink Toolbox——动态仿真工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱
等等

3.
输入命令如下：
>>A=[1 2 3
4 5 6]
>>B=[2 3 4
5 6 7]
>>A+B
>>A-B
>>A.^2
>>A*B
>>inv(A)

③ 模糊神经网络的摘要

模糊神经网络结合了神经网络系统和模糊系统的长处，它在处理非线性、模糊性等问题上有很大的优越性，在智能信息处理方面存在巨大的潜力；使得越来越多的专家学者投入到这个领域中来，并做出了卓有成效的研究成果。但是，对模糊神经网络的研究，大都是基于算法的创新、改进和完善，少有综述性的文献对它进行概述，使初接触这一领域的人往往无所适从，很难在短时间内理解模糊神经网络的概念，也很难实际应用它。作者在阅读了大量文献的基础上，对各种相关理论知识进行整理、归纳和研究，旨在对模糊神经网络做一个系统的概述和一些初步的探索。本文实际上由两部分组成：第一部分是对模糊神经网络的概述；第二部分是一种算法的提出及其实现过程。模糊神经网络是一个较新的概念，文章从神经网络系统与模糊系统的历史论述到它的起源与发展，论证了它产生的可能性与必要性，并简要介绍了国内外模糊逻辑神经网络软件硬件。在模糊神经元概念的基础上，定义了模糊神经网络；从函数映射角度上，讨论了神经网络系统和模糊系统的函数逼近能力；二者都能以任意精度逼近任何连续实函数；对理论成熟的算法和模型，作了简洁的介绍。针对模糊神经网终（络）实观时的具体问题，对网终（络）的学习能力、容量、结构分布等细节逆行了探讨。本文提出了一种模糊神经网络的二步混合算法：第一步，采用模糊推理系统结合遗传算法根据训练样本确定隶属函数的参数，通过遗传算法搜索定义域范围内的参数最优解。文中选用S-T模型作为模糊推理系统中的推理模型。第二步，确定网络结构，根据训练样本采用BP算法训练网络，调整网络权值和偏差，为了避免局部最小观象和加快网络收敛速度，选用加动量因子变学习率的改进BP算法为训练算法。为了更广泛地应用遗传算法，文中用C++,实现了通用遗传算法类库，在实观过程中结合使用了类模板，抽象类等技术。该类库支持一维和多维函数的最优化。对多维函数可以采用统一长度的或者各维长度不同的基因；支持固定和可变变异率，支持固定迭代代数结束迭代和满足一定条件结束迭代。作者用MATLAB的Fuzzy Toolbox及NNetToolbox实现了算法，仿真结果表明，该算法效率高、收敛速度快、模型精度高

④ pid or fuzzy logic控制温度具体算法

自己问呗

⑤ 关于温度的模糊控制算法

你看看这篇文章《SRM直接转矩模糊PI控制系统研究》的第四章是否有用，Matlab若采用查表实现，其模型为untiltled.mdl。若采用Simulink里的模糊控制箱其实现方式参考书《模煳控制及其MATLAB仿真》，例子见fuzzy_PID_delay63.mdl，运行这个首先要在命令窗口输入命令：Fuzzy_PID_delay63=readfis('Fuzzy_PID_delay63')，打开的模糊控制箱的命令为fuzzyFuzzy_PID_delay63。所有文件见附件