模糊逻辑设计

模糊逻辑设计师アプリまたはコマンドライン関数を使用して,ファジー推論システムを対話的に設計してテストします。入力および出力変数を追加または削除することが可能です。また,入力および出力メンバーシップ関数とファジーif - thenルールを指定することができます。ファジー推論システムを作成したら,それを評価および可視化することができます。

Mamdaniおよび菅野ファジー推論システム

Mamdaniおよび菅野ファジー推論システムを実装します.Mamdaniシステムを菅野システムに変換することができます。また,ファジーツリーを用いて相互接続された小さなファジーシステムの集合として,複雑なファジー推論システムを実装することもできます。

2型ファジー推論システム

追加のメンバーシップ関数の不確かさを用いて,インターバル2型ファジー推論システムを作成して評価します.Type-2のMamdaniおよび菅野ファジー推論システムの両方を作成することができます。

対話型のクラスタリングツールまたはコマンドライン関数を使用して,大規模データセットから自然なグループを識別し,データの正確な表現を作成します。ファジーc平均法クラスタリングまたは減法クラスタリングを使用して,入力/出力学習データでクラスターを識別します。結果となるクラスター情報を使用して,菅野タイプのファジー推論システムを生成し,データ挙動をモデル化します。

万博1manbetxMATLAB仿真软件またはでCコードを生成してファジー推論システムを展開します。また,模糊逻辑控制器ブロックを用いて仿真软件に実装されたファジー推論システムのためのストラクチャードテキストを生成することもできます。単精度Cコードを生成してシステムのメモリフットプリントを小さくすることができます。ターゲットのプラットフォームが固定小数点演算のみをサポートする場合は,固定小数点コードを生成することができます。