文件名称:fuzzy_control
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用MATLAB编写的离散模糊控制程序,结合本程序,我相信能能更快更好的理解模糊控制算法。算法在MATLAB Version: 7.14.0.739 (R2012a)运行无误。
function [FCU_T1,FCU_T2,FCU_T3,FCU_T4]=fuzzy_table(Me,Mec,Mu,UC)
Me 隶属度表1
Mec 隶属度表2
Mu 隶属度表3
UC 模糊规则
FCU_T1 重心加权法,输出精确值
FCU_T2 重心加权法,输出离散值
FCU_T3 重心加权法(对隶属度平方),输出离散值
FCU_T4 最大隶属度法
function [R,n,nE,nEC,nU,nfe,nfec,nfu]=fuzzy_relation(Me,Mec,Mu,UC)
Me 隶属度表1
Mec 隶属度表2
Mu 隶属度表3
UC 模糊规则
R 表示全体规则构成的模糊关系
n=nfe×nfec
nE 模糊变量E的语言值个数
nEC 表示模糊变量EC的语言值个数
nU 表示模糊变量U的语言值个数
nfe 表示E的等级量个数,示例1中其论域为{-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6}
nfec 表示EC的等级量个数,示例1中其论域为{-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6}
nfu 表示U的等级量个数,示例1中其论域为{-7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7}
Me 表示E的隶属度表
Mec 表示EC的隶属度表
Mu表示U的隶属度表
UC表示规则表-fuzzy control algorithm(matlab program)
function [FCU_T1,FCU_T2,FCU_T3,FCU_T4]=fuzzy_table(Me,Mec,Mu,UC)
Me 隶属度表1
Mec 隶属度表2
Mu 隶属度表3
UC 模糊规则
FCU_T1 重心加权法,输出精确值
FCU_T2 重心加权法,输出离散值
FCU_T3 重心加权法(对隶属度平方),输出离散值
FCU_T4 最大隶属度法
function [R,n,nE,nEC,nU,nfe,nfec,nfu]=fuzzy_relation(Me,Mec,Mu,UC)
Me 隶属度表1
Mec 隶属度表2
Mu 隶属度表3
UC 模糊规则
R 表示全体规则构成的模糊关系
n=nfe×nfec
nE 模糊变量E的语言值个数
nEC 表示模糊变量EC的语言值个数
nU 表示模糊变量U的语言值个数
nfe 表示E的等级量个数,示例1中其论域为{-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6}
nfec 表示EC的等级量个数,示例1中其论域为{-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6}
nfu 表示U的等级量个数,示例1中其论域为{-7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7}
Me 表示E的隶属度表
Mec 表示EC的隶属度表
Mu表示U的隶属度表
UC表示规则表-fuzzy control algorithm(matlab program)
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
fuzzy_control\data.m
.............\fuzzy_deduce.m
.............\fuzzy_relation.m
.............\fuzzy_table.m
.............\使用说明.txt
fuzzy_control