在命令行构建模糊系统
您可以在MATLAB®命令行上构建一个模糊推理系统(FIS)。这种方法是交互式设计您的FIS使用的一种替代方法模糊逻辑设计.
这个例子向您展示了如何创建Mamdani模糊推理系统。在创建Mamdani FIS时，所使用的方法也适用于创建Sugeno系统。
命令行提示问题
为了演示用于创建和查看模糊推理系统的命令行功能，本示例使用了提示器FIS。
fis=readfis(“tipper.fis”）;
该命令返回mamfis对象，该对象包含模糊系统的属性。对于Sugeno系统，此命令返回asugfis对象。
您可以使用点表示法访问FIS属性。例如，查看模糊系统的输入。
财政投入
ans=1x2 fisvar数组及其属性：名称范围成员身份函数详细信息：名称范围成员身份函数(名称范围成员身份函数)(名称范围成员身份函数)(名称范围成员身份函数)(名称范围成员身份函数)(名称范围成员身份函数)(名称范围成员身份函数)(名称范围成员身份函数
要设置模糊系统的属性，请使用点符号。例如，设置FIS的名称。
财政司司长姓名=“小费”；
FIS对象
您可以使用mamfis和sugfis对象。这些对象包含所有模糊推理系统信息，包括变量名称、隶属函数定义和模糊推理方法。每个FIS本身就是对象的层次结构。以下对象在模糊系统中使用：
通过直接列出FIS的属性来查看它的所有信息。
金融机构
fis=MAMFI，属性：名称：“小费”和方法：“最小”或方法：“最大”含义方法：“最小”聚合方法：“最大”解模糊方法：“质心”输入：[1x2 fisvar]输出：[1x1 fisvar]规则：[1x3 fisrule]禁用结构检查：0有关参数优化，请参阅“getTunableSettings”方法。
可以使用点表示法查看FIS对象中的对象属性。例如，查看fisvar对象的第一个输入变量。
财政投入（1）
ans = fisvar with properties: Name: "service" Range: [0 10] MembershipFunctions: [1x3 fismf]
另外，查看此变量的成员关系函数。
fis.输入（1）.成员资格函数
ans=1x3 fismf数组，带属性：类型参数名称详细信息：名称类型参数\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu
系统显示功能
要从命令行获得模糊系统的高级视图，请使用plotfis,plotmf,根瑟夫功能。plotfis将整个系统显示为框图，如图所示模糊逻辑设计.
plotfis (fis)
这个plotmf函数绘制与给定变量关联的所有成员函数。例如，查看第一个输入变量的成员关系函数。
plotmf (fis,“输入”, 1)
类似地，要查看第一个输出的成员函数，请键入：
plotmf (fis,“输出”, 1)
plotmf不支持查看Suge万博1manbetxno系统的输出成员函数。
查看模糊系统的规则，输入:
fis规则
ans = 1 x3 fisrule数组属性:前期顺向体重连接细节描述:描述 __________________________________________________________ 1”服务= =差= = |食品酸败= >提示=廉价(1)”2 "服务==好=>小费=平均(1)"“服务==出色的|食物==美味的>小费=慷慨的(1)”
这个根瑟夫函数绘制任意一个或两个输入变量的FIS输出。
gensurf (fis)
建立模糊推理系统
作为使用模糊逻辑设计应用程序，您可以完全从命令行构造FIS。
首先，创建一个Mamdani FIS，指定它的名称。
fis = mamfis (“姓名”,“翻斗车”）;
为使用的服务质量添加第一个输入变量附加输入.
fis=附加输入（fis，[0 10]，“姓名”,“服务”）;
为每个服务质量级别添加成员函数addMF。在这种情况下，请使用高斯隶属函数。有关高斯隶属函数属性的更多信息，请参阅gaussmf.
fis = addMF (fis,“服务”,“gaussmf”1.5 [0],“姓名”,“穷”）;fis = addMF (fis,“服务”,“gaussmf”(1.5 - 5),“姓名”,“好”）;fis = addMF (fis,“服务”,“gaussmf”1.5 [10],“姓名”,“好极了”）;
添加食品质量的第二个输入变量，并添加两个梯形隶属函数。有关梯形隶属函数的信息，请参阅trapmf.
fis=附加输入（fis，[0 10]，“姓名”,“食物”）;fis = addMF (fis,“食物”,“trapmf”，[-2 0 1 3]，“姓名”,“讨厌的”）;fis = addMF (fis,“食物”,“trapmf”,[7 9 10 12],“姓名”,“美味”）;
为提示添加输出变量，并添加三个三角成员关系函数。有关三角隶属函数的更多信息，请参见trimf.
fis = addOutput(fis，[0 30]，“姓名”,“提示”）;fis = addMF (fis,“提示”,“trimf”, [0 5 10],“姓名”,“便宜”）;fis = addMF (fis,“提示”,“trimf”(10 15 20),“姓名”,“平均”）;fis = addMF (fis,“提示”,“trimf”(20 25 30),“姓名”,“慷慨”）;
为FIS指定以下三个规则作为数字数组:
如果(服务差)或(食物腐臭)，那么(小费便宜)。
如果（服务好），那么（小费一般）。
如果(服务很好)或(食物很美味)，那么(小费就很多了)。
数组的每一行包含以下格式的一条规则。
第1列-第一个输入的成员函数的索引
列2 -第二次输入的成员函数的索引
第3列-输出成员函数的索引
第4栏-规则权重(来自
0到1.)第5列-模糊算子(
1.为,2.或)
对于隶属函数索引，请使用负值指示NOT条件。有关模糊规则规范的更多信息，请参阅addRule.
规则列表= [1 1 1 1 2;2 0 2 1 1;3 2 3 1 2];
在FIS中添加规则。
ruleList fis = addRule (fis);
或者，您可以使用点符号和符号的组合创建模糊推理系统fisvar,fismf,费斯勒对象。对于大多数应用程序，此方法不是一种好的做法。但是，当应用程序在构造和修改FIS时需要更大的灵活性时，可以使用此方法。
创建模糊推理系统。
fis = mamfis (“姓名”,“小费工”）;
添加并配置第一个输入变量。在这种情况下，创建一个默认值fisvar对象，并使用点表示法指定其属性。
财务输入（1）=财务变量；财务输入（1）.名称=“服务”；fis.Inputs(1)。范围= [0 10];
定义第一个输入变量的成员函数。对于每个MF，创建一个fismf对象，并使用点表示法设置属性。
fis.Inputs (1) .MembershipFunctions (1) = fismf;fis.Inputs (1) .MembershipFunctions(1)。Name =“穷”；fis.输入（1）.成员资格函数（1）.类型=“gaussmf”；fis.Inputs (1) .MembershipFunctions(1)。参数= [1.5 0];fis.Inputs (1) .MembershipFunctions (2) = fismf;.MembershipFunctions fis.Inputs(1)(2)。Name =“好”；.MembershipFunctions fis.Inputs(1)(2)。类型=“gaussmf”；.MembershipFunctions fis.Inputs(1)(2)。参数= [1.5 5];fis.Inputs (1) .MembershipFunctions (3) = fismf;fis.Inputs (1) .MembershipFunctions(3)。Name =“好极了”；fis.Inputs (1) .MembershipFunctions(3)。类型=“gaussmf”; fis.输入（1）.成员资格函数（3）.参数=[1.5 10]；
添加并配置第二个输入变量。对于此变量，请在创建变量时指定名称和范围fisvar对象。
input (2) = fisvar([0 10]，“姓名”,“食物”）;
为第二个输入指定成员函数。属性时，为每个MF指定名称、类型和参数fismf对象。
fis.Inputs (2) .MembershipFunctions (1) = fismf (“trapmf”，[-2 0 1 3]，...“姓名”,“讨厌的”）;fis.Inputs (2) .MembershipFunctions (2) = fismf (“trapmf”,[7 9 10 12],...“姓名”,“美味”）;
类似地，添加并配置输出变量及其成员函数。
财务产出（1）=fisvar（[0 30]，“姓名”,“提示”）;
在本例中，使用的向量指定输出成员函数fismf对象。
mf1 = fismf (“trimf”, [0 5 10],“姓名”,“便宜”）;mf2 = fismf (“trimf”(10 15 20),“姓名”,“平均”）;mf3 = fismf (“trimf”(20 25 30),“姓名”,“慷慨”）;fis.Outputs(1)。MembershipFunctions = [mf1 mf2 mf3];
为模糊系统创建规则。为每个规则创建费斯勒然后，使用这些对象的向量指定规则费斯勒对象时，必须指定输入变量的数量。
rule([1 1 1 1 2]，2);Rule2 = ([2 0 2 1 1]，2);Rule3 = fisrule([3 2 3 1 2]，2);= [rule1 rule2 rule3];
在将规则添加到模糊系统之前，必须使用FIS对象中的数据更新规则使现代化函数，并将其添加到模糊系统中。
规则=更新（规则，fis）；fis.规则=规则；
在构造模糊系统时，还可以指定自定义成员函数和推理函数。有关详细信息，请参阅使用自定义函数构建模糊系统.
评价模糊推理系统
为了评估一个给定输入组合的模糊系统的输出，使用评估命令。例如,评估金融机构使用的输入变量值1.和2..
评估指标（金融机构[12]）
ans = 5.5586
还可以使用数组计算多个输入组合，其中每一行表示一个输入组合。
输入= [3 5;2 7;3 1];输入evalfis (fis)
ans =3×112.2184 7.7885 8.9547
另见
评估|根瑟夫|mamfis|plotfis|plotmf|sugfis
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