计算智能——模糊控制运算

模糊控制运算

1、算法简介

模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法，它是从行为上模仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。该方法首先将操作人员或专家经验编成模糊规则，然后将来自传感器的实时信号模糊化，将模糊化后的信号作为模糊规则的输入，完成模糊推理，将推理后得到的输出量加到执行器上。

2、算法流程

2.1算法流程：

1、计算控制变量：输入、输出
2、模糊量化处理：将观测到的数值集合转换成模糊集合
3、构建模糊控制规则
4、解模糊化处理（即非模糊化处理）
5、模糊推理

2.2代码介绍：

观测雨水和阳光对种子的影响，变量1是雨水，变量2是阳光，输出的是种子的生长情况。
雨水和阳光分别有：很少，少，中，多，很多五种情况，而种子的生长情况有几乎不长，慢，中，快四种。

2.3运行代码：

%模糊控制器设计
a=newfis('fuzzf');                   %创建新的模糊推理系统

%输入1
f1=1; 
a=addvar(a,'input','雨水',[0,100*f1]);                   
 %添加 e 的模糊语言变量
a=addmf(a,'input',1,'很少','zmf',[0,15*f1]); 
a=addmf(a,'input',1,'少','trimf',[10*f1,20*f1,40*f1]);      
  %隶属度函数为三角形
a=addmf(a,'input',1,'中','trimf',[25*f1,45*f1,70*f1]); 
a=addmf(a,'input',1,'多','trimf',[50*f1,70*f1,90*f1]); 
a=addmf(a,'input',1,'很多',