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1、第6章 模糊逻辑6.1 隶属函数6.1.1 高斯隶属函数函数 gaussmf格式 y=gaussmf(x,sig c) 说明 高斯隶属函数的数学表达式为：，其中为参数，x为自变量，sig为数学表达式中的参数。例6-1 x=0:0.1:10;y=gaussmf(x,2 5);plot(x,y)xlabel(gaussmf, P=2 5)结果为图6-1。图6-16.1.2 两边型高斯隶属函数函数 gauss2mf格式 y = gauss2mf(x,sig1 c1 sig2 c2) 说明 sig1、c1、sig2、c2为命令1中数学表达式中的两对参数例6-2x = (0:0.1:10);y1 = g。

2、auss2mf(x, 2 4 1 8);y2 = gauss2mf(x, 2 5 1 7);y3 = gauss2mf(x, 2 6 1 6);y4 = gauss2mf(x, 2 7 1 5);y5 = gauss2mf(x, 2 8 1 4);plot(x, y1 y2 y3 y4 y5);set(gcf, name, gauss2mf, numbertitle, off);结果为图6-2。6.1.3 建立一般钟型隶属函数函数 gbellmf格式 y = gbellmf(x,params)说明 一般钟型隶属函数依靠函数表达式这里x指定变量定义域范围，参数b通常为正，参数c位于曲线中心，第二。

3、个参数变量params是一个各项分别为a，b和c的向量。例6-3x=0:0.1:10;y=gbellmf(x,2 4 6);plot(x,y)xlabel(gbellmf, P=2 4 6)结果为图6-3。图6-2 图6-36.1.4 两个sigmoid型隶属函数之差组成的隶属函数函数 dsigmf格式 y = dsigmf(x,a1 c1 a2 c2) 说明 这里sigmoid型隶属函数由下式给出x是变量，a,c是参数。dsigmf使用四个参数a1，c1，a2，c2，并且是两个sigmoid型函数之差：，参数按顺序列出。例6-4x=0:0.1:10;y=dsigmf(x,5 2 5 7);p。

4、lot(x,y)结果为图6-4图6-46.1.5 通用隶属函数计算函数 evalmf格式 y = evalmf(x, mfParams, mfType) 说明 evalmf可以计算任意隶属函数，这里x是变量定义域，mfType是工具箱提供的一种隶属函数，mfParams是此隶属函数的相应参数，如果你想创建自定义的隶属函数，evalmf仍可以工作，因为它可以计算它不知道名字的任意隶属函数。例6-5x=0:0.1:10;mfparams = 2 4 6;mftype = gbellmf;y=evalmf(x,mfparams,mftype);plot(x,y)xlabel(gbellmf, P=2。

5、 4 6)结果为图6-5。图6-56.1.6 建立型隶属函数函数 primf格式 y = pimf(x,a b c d)说明 向量x指定函数自变量的定义域，该函数在向量x的指定点处进行计算，参数a,b,c,d决定了函数的形状，a和d分别对应曲线下部的左右两个拐点，b和c分别对应曲线上部的左右两个拐点。例6-6x=0:0.1:10;y=pimf(x,1 4 5 10);plot(x,y)xlabel(pimf, P=1 4 5 10)结果为图6-6。6.1.7 通过两个sigmoid型隶属函数的乘积构造隶属函数函数 psigmf格式 y = psigmf(x,a1 c1 a2 c2) 说明 这里。

6、sigmoid型隶属函数由下式给出x是变量，a,c是参数。psigmf使用四个参数a1，c1，a2，c2，并且是两个sigmoid型函数之积：，参数按顺序列出。例6-7x=0:0.1:10;y=psigmf(x,2 3 -5 8);plot(x,y)xlabel(psigmf, P=2 3 -5 8) 结果为图6-7。图6-6 图6-76.1.8 建立Sigmoid型隶属函数函数 sigmf格式 y = sigmf(x,a c) 说明 ，定义域由向量x给出，形状由参数a和c确定。例6-8x=0:0.1:10;y=sigmf(x,2 4);plot(x,y)xlabel(sigmf, P=2 4。

7、)结果为图6-8。图6-8例6-9x = (0:0.2:10);y1 = sigmf(x,-1 5);y2 = sigmf(x,-3 5);y3 = sigmf(x,4 5);y4 = sigmf(x,8 5);subplot(2,1,1),plot(x,y1 y2 y3 y4);y1 = sigmf(x,5 2);y2 = sigmf(x,5 4);y3 = sigmf(x,5 6);y4 = sigmf(x,5 8);subplot(2,1,2),plot(x,y1 y2 y3 y4);结果为图6-9。图6-96.1.9 建立S型隶属函数函数 smf 格式 y = smf(x,a b) %。

8、 x为变量，a为b参数，用于定位曲线的斜坡部分。例6-10x=0:0.1:10;y=smf(x,1 8);plot(x,y)结果为图6-10。图6-10例6-11x = 0:0.1:10;subplot(3,1,1);plot(x,smf(x,2 8);subplot(3,1,2);plot(x,smf(x,4 6);subplot(3,1,3);plot(x,smf(x,6 4);结果为图6-11。图6-116.1.10 建立梯形隶属函数函数 trapmf 格式 y = trapmf(x,a b c d) 说明 这里梯形隶属函数表达式：或 f(x;a,b,c,d) = max(min(，定义。

9、域由向量x确定，曲线形状由参数a,b,c,d确定，参数a和d对应梯形下部的左右两个拐点，参数b和c对应梯形上部的左右两个拐点。例6-12x=0:0.1:10;y=trapmf(x,1 5 7 8);plot(x,y)xlabel(trapmf, P=1 5 7 8)结果为图6-12。例6-13x = (0:0.1:10);y1 = trapmf(x,2 3 7 9);y2 = trapmf(x,3 4 6 8);y3 = trapmf(x,4 5 5 7);y4 = trapmf(x,5 6 4 6); plot(x,y1 y2 y3 y4);结果为图6-13。图6-12 图6-136.1.1。

10、1 建立三角形隶属函数函数 trimf格式 y = trimf(x,params)y = trimf(x,a b c)说明 三角形隶属函数表达式：或者f(x;a,b,c,) = max(min(定义域由向量x确定，曲线形状由参数a,b,c确定，参数a和c对应三角形下部的左右两个顶点，参数b对应三角形上部的顶点，这里要求a,生成的隶属函数总有一个统一的高度，若想有一个高度小于统一高度的三角形隶属函数，则使用trapmf函数。例6-14x=0:0.1:10;y=trimf(x,3 6 8);plot(x,y)xlabel(trimf, P=3 6 8)结果为图6-14。图6-14例6-15x = 。

11、(0:0.2:10);y1 = trimf(x,3 4 5);y2 = trimf(x,2 4 7 );y3 = trimf(x,1 4 9);subplot(2,1,1),plot(x,y1 y2 y3 );y1 = trimf(x,2 3 5);y2 = trimf(x,3 4 7);y3 = trimf(x,4 5 9);subplot(2,1,2),plot(x,y1 y2 y3 );结果为图6-15。图6-156.1.12 建立Z型隶属函数函数 zmf格式 y = zmf(x,a b) % x为自变量，a和b为参数，确定曲线的形状。例6-16x=0:0.1:10;y=zmf(x,3 。

12、7);plot(x,y)xlabel(zmf, P=3 7)结果为图6-16。例6-17x = 0:0.1:10;subplot(3,1,1);plot(x,zmf(x,2 8);subplot(3,1,2);plot(x,zmf(x,4 6);subplot(3,1,3);plot(x,zmf(x,6 4);结果为图6-17。图6-16 图6-176.1.13 两个隶属函数之间转换参数函数 mf2mf格式 outParams = mf2mf(inParams,inType,outType) 图6-18说明 此函数根据参数集，将任意内建的隶属函数类型转换为另一种类型，inParams为你要转换。

13、的隶属函数的参数，inType为你要转换的隶属函数的类型的字符串名称，outType:你要转换成的目标隶属函数的字符串名称。例6-18x=0:0.1:5;mfp1 = 1 2 3;mfp2 = mf2mf(mfp1,gbellmf,trimf);plot(x,gbellmf(x,mfp1),x,trimf(x,mfp2)结果为图6-18。6.1.14 基本FIS编辑器函数 fuzzy格式 fuzzy %弹出未定义的基本FIS编辑器fuzzy(fismat) %使用fuzzy(tipper)，弹出下图FIS编辑器。编辑器是任意模糊推理系统的高层显示，它允许你调用各种其它的编辑器来对其操作。此界面。

14、允许你方便地访问所有其它的编辑器，并以最灵活的方式与模糊系统进行交互。方框图：窗口上方的方框图显示了输入、输出和它们中间的模糊规则处理器。单击任意一个变量框，使选中的方框成为当前变量，此时它变成红色高亮方框。双击任意一个变量，弹出隶属度函数编辑器，双击模糊规则编辑器，弹出规则编辑器。图6-19菜单项：FIS编辑器的菜单棒允许你打开相应的工具，打开并保存系统。File菜单包括：New mamdani FIS 打开新mamdani型系统；New Sugeno FIS 打开新Sugeno型系统；Open from disk 从磁盘上打开指定的.fis文件系统；Save to disk 保存当前系统到。

15、磁盘上的一个.fis文件上；Save to disk as 重命名方式保存当前系统到磁盘上；Open from workspace 从工作空间中指定的FIS结构变量装入一个系统；Save to workspace 保存系统到工作空间中当前命名的FIS结构变量中；Save to workspace as 保存系统到工作空间中指定的FIS结构变量中；Close windows 关闭GUI；Edit菜单包括：Add input 增加另一个输入到当前系统中；Add output 增加另一个输出到当前系统中；Remove variable 删除一个所选的变量；Undo 恢复当前最近的改变；View 菜单。

16、包括：Edit MFs 调用隶属度函数编辑器；Edit rules 调用规则编辑器；Edit anfis 只对单输出Sugeno型系统调用编辑器；View rules 调用规则观察器；View surface 调用曲面观察器。弹出式菜单：用五个弹出式菜单来改变模糊蕴含过程中五个基本步骤的功能：And method：为一个定制操作选择min、prod或Custom；Or method：为一个定制操作选择max、probor(概率)或Custom；Implication method：为一个定制操作选择min、prod或Custom；此项对Sugeno型模糊系统不可用。Aggregation me。

17、thod：为一个定制操作选择max、sum、probor或Custom。此项对Sugeno型模糊系统不可用。Defuzzification method：对Mamdani型推理，为一个定制操作选择centroid(面积中心法)、bisector(面积平分法)、mom(平均最大隶属度法)、som(最大隶属度最小值法)、lom(最大隶属度最大值法)或Custom。对Sugeno型推理，在wtaver(加权平均)或wtsum(加权和)之间选择。6.1.15 隶属函数编辑器函数 mfedit格式 mfedit(a)mfedit(a)mfedit说明 mfedit(a)生成一个隶属函数编辑器，他允许你检。

18、查和修改存储在文件a.fis中FIS结构的所有隶属函数。如图，mfedit(tank)以这种方式打开隶属函数编辑器并装入tank.fis中存储的所有隶属函数。mfedit(a)对于FIS结构操作一个MATLAB工作空间变量a。Mfedit可单独弹出没有装入FIS的隶属函数编辑器图6-20菜单项：在ANFIS编辑器GUI上，有一个菜单棒允许你打开相关的GUI工具、打开和保存系统等。File菜单与FIS编辑器上的File菜单功能相同。Edit菜单项包括：Add MF 为当前语言变量增加隶属度函数；Add custom MF 为当前语言变量增加定制的隶属度函数；Remove current MF 删。

19、除当前的隶属度函数；Remove all MFS 删除当前语言变量的所有隶属度函数；Undo 恢复当前最近的改变。View菜单项包括：Edit FIS properties 调用FIS编辑器；Edit rules 调用规则编辑器；View rules 调用规则观察器；View surface 调用曲面观察器。6.2 模糊推理结构FIS6.2.1 不使用数据聚类方法从数据生成FIS结构函数 genfis1格式 fismat = genfis1(data)fismat = genfis1(data,numMFs,inmftype, outmftype)说明 genfis1为anfis训练生成一个S。

20、ugeno型作为初始条件的FIS结构(初始隶属函数)。genfis1(data,numMFs,inmftype, outmftype)使用对数据的网格分割方法，从训练数据集生成一个FIS结构。Data是训练数据矩阵，除最后一列表示单一输出数据外，它的其它各列表示输入数据。NumMFs是一个向量，它的坐标指定与每一输入相关的隶属函数的数量。如果你想使用每个输入相关的相同数量的隶属函数，那么只须使numMFs成为一个数就足够了。Inmftype是一个字符串数组，它的每行指定与每个输入相关的隶属函数类型。outmftype是一个字符串数组，它的指定与每个输出相关的隶属函数类型例6-19data = 。

21、rand(10,1) 10*rand(10,1)-5 rand(10,1);numMFs = 3 7;mfType = str2mat(pimf,trimf);fismat = genfis1(data,numMFs,mfType); x,mf = plotmf(fismat,input,1);subplot(2,1,1), plot(x,mf);xlabel(input 1 (pimf);x,mf = plotmf(fismat,input,2);subplot(2,1,2), plot(x,mf);xlabel(input 2 (trimf);结果为图6-21。图6-216.2.2 使用减。

22、法聚类方法从数椐生成FIS结构函数 genfis2格式 fismat = genfis2(Xin,Xout,radii)fismat = genfis2(Xin,Xout,radii,xBounds)fismat = genfis2(Xin,Xout,radii,xBounds,options) 说明 Xin是一个矩阵，它的每一行包含一个数据点的输入值；Xout是一个矩阵，它的每一行包含一个数据点的输出值；randi是一个向量，它指定一个聚类中心在一个数据维上作用的范围，这里假定数据位于一个单位超立方体内：xBounds是一个2N可选矩阵，它用于指定如何将Xin和Xout中的数据映射到一个超立。

23、方体内，这里是数据的维数(行数)； options是一个可选向量，它指定的值用于覆盖算法参数的缺省值。例6-20fismat = genfis2(Xin,Xout,0.5)这是使用此函数所需的最小变量数。这里对所有数据维指定0.5的作用范围。fismat = genfis2(Xin,Xout,0.5 0.25 0.3)这里假定组合的维数是3。假设Xin有两维、Xout有一维，那么，0.5和0.25是Xin数据维中每一维的作用范围，0.3是Xout数据维的作用范围。fismat = genfis2(Xin,Xout,0.5,-10 -5 0; 10 5 20)这里指定了如何将Xin和Xout中的。

24、数据规范化为0 1区间中的值来进行处理。假设Xin有两维、Xout有一维，那么Xin第一列中的数据是从-10 +10比例变换后的值，Xin第二列中的数据是从-5 +5比例变换后的值，Xout中的数据是从0 20比例变换后的值。6.2.3 生成一个FIS输出曲面函数 gensurf格式 gensurf(fis) %使用前两个输入和第一个输出来生成给定模糊推理系统(fis)的输出曲面gensurf(fis,inputs,output) %使用分别由向量input和标量output给定的输入(一个或两个)和输出(只允许一个)来生成一个图形。gensurf(fis,inputs,output,grid。

25、s) %指定X(第一、水平)和Y(第二、垂直)方向的网格数。如果是二元向量，X和Y方向上的网格可以独立设置。gensurf(fis,inputs,output,grids,refinput) %用于多于两个的输入，refinput向量的长度与输入相同：将对应于要显示的输入的refinput项，设置为NaN;对其它输入的固定值设置为双精度实标量。x,y,z=gensurf() %返回定义输出曲面的变量并且删除自动绘图。例6-21a = readfis(tipper);gensurf(a) 结果为图6-22。图6-226.2.4 将mamdan型FIS转换为Sugeno FIS函数 mam2sug。

26、格式 sug_fis=mam2sug(mam_fis)说明 该函数将一个mamdani型FIS结构(不必是单输出)mam_fis转化为一个sugeno型结构sug_fis。返回的sugeno型系统具有常值输出隶属度函数。这些常值由原来mamdani型系统的后件的隶属度函数的面积中心法来确定。前件仍保持不变。6.2.5 完成模糊推理计算函数 evalfis格式 output= evalfis(input,fismat)output= evalfis(input,fismat, numPts)output, IRR, ORR, ARR= evalfis(input,fismat)output, I。

27、RR, ORR, ARR= evalfis(input,fismat, numPts) 说明 input：指定输入值的一个数或一个矩阵，如果输入是一个MN矩阵，其中N是输入变量数，那么evalfis使用 input的每一行作为一个输入向量，并且为变量output返回ML矩阵，该矩阵每一行是一个向量并且L是输出变量数；fismat：要计算的一个FIS结构；numPts：一个可选变量，它表示在输入或输出范围内的采样点数，在这些点上计算隶属函数，如果 不使用此变量，就使用101点的缺省值。Evalfis的值域如下：Output：大小为ML的输出矩阵，这里M表示前面指定的输入值的数量， L表示FIS的。

28、输出变量数。evalfis的可选值域变量只有当input是一个行向量时才计算这些可选值域变量是：IRR：通过隶属函数计算的输入变量的结果，这是一个大小为numRulesN的矩阵，这里numRules是规则条数，N是输入变量数。ORR：通过隶属函数计算的输出变量的结果，这是一个大小为numPtsnumRulesL的矩阵，这里numRules是规则条数，L是输出变量数，此矩阵的第一组numRules列，对应于第一个输出，第二组numRules 对应于第二个输出，依次类推。ARR：对每个输出，在输出值域中，numPts处采样合成值的numPtsL矩阵，当只有一个值域变量调用时，该函数使用由结构fis。

29、mat指定的模糊推理系统，由标量或矩阵inout指定的输入值计算输出向量output。例6-22fismat = readfis(tipper);out = evalfis(2 1; 4 9,fismat)结果为out =7.016919.68106.2.6 模糊c均值聚类函数 fcm格式 center,U,obj_fcn = fcm(data,cluster_n) 说明 对给定的数据集应用模糊c均值聚类方法进行聚类data：要聚类的数据集，每行是一个采样数据点；cluster_n：聚类中心的个数(大于1)center：迭代后得到的聚类中心的矩阵，这里每行给出聚类中心的坐标；U：得到的所有点对。

30、聚类中心的模糊分类矩阵或隶属度函数矩阵；Obj_fcn：迭代过程中，目标函数的值；fcm(data,cluster_n,options)使用可选的变量options控制聚类参数。包括停止准则，和/或设置迭代信息显示：options(1)：分类矩阵U的指数，缺省值是2.0；options(2)：最大迭代次数，缺省值是100；options(3)：最小改进量，即迭代停止的误差准则，缺省值是1e-5；option(4)：迭代过程中显示信息，缺省值是1。如果任意一项为NaN，这些选项就使用缺省值；当达到最大迭代次数时，或目标函数两次连续迭代的改进量小于指定的最小改进量，即满足停止误差准则时，聚类过程结。

31、束。例6-23data = rand(100, 2);图6-23center,U,obj_fcn = fcm(data, 2);plot(data(:,1), data(:,2),o);maxU = max(U);index1 = find(U(1,:) = maxU);index2 = find(U(2, :) = maxU);line(data(index1,1), data(index1, 2), linestyle, none, marker, *, color, g);line(data(index2,1), data(index2, 2), linestyle, none, mar。

32、ker, *, color, r);结果为图6-23。6.2.7 模糊均值和减法聚类函数 findcluster格式 findclusterfindcluster(file.dat)说明 findcluster产生一个GUI上的Method下的下拉式标签，可以实现模糊C均值(fcm)或模糊减法聚类(subtractiv),使用Load Data按钮输入数据，刚进入GUI时，对每种方法的选项都设置为缺省值。此工具使用多维数据集，但只显示这些维数中的两维。使用X-axis和Y-axis下的下拉式标签选择你想观察的数据维。例如你有一个五维数据集，按照出现在数据集中的顺序，此工具将数据标记为data_。

33、1,data_2,data_3,data_4,data_5, Start将完成聚类，Save Centre将保存聚类中心。当使用数据集file.data时，findcluster(file.dat)自动装入数据集，并且只绘制数据集中的前两维。产生GUI后，你仍可以选择要聚类数据的那两维。例6-24findcluster(clusterdemo.dat)结果为图6-24。6.2.8 绘制一个FIS函数 plotfis格式 plotfis(fismat)说明 此函数显示由fismat指定的一个FIS的高层方框图，输入和它们的隶属函数出现在结构特征图的左边，同时输出和它们的隶属函数出现在结构特征图的。

34、右边。 例6-25a = readfis(tipper);plotfis(a)结果为图6-25。图6-24 图6-256.2.9 绘制给定变量的所有隶属的曲线函数 plotmf格式 plotmf(fismat,varType,varIndex) 说明 此函数绘制与给定变量相关的称为fismat的FIS中的所有隶属函数曲线，变量的类型和索引分别由varType (input 或output)和varIndex给出。此函数也可以与MATLAB函数subplot一起使用。例6-26a = readfis(tipper);plotmf(a,input,1)结果为图6-26。图6-266.2.10 从磁。

35、盘装入一个FIS函数 readfis格式 fismat = readfis(filename)说明 从磁盘上的一个.fis文件(由filename命名)读出一个模糊推理系统，并将产生的FIS装入当前的工作空间中。Fismat = readfis不带输入变量，即没有指定文件名时，使用uigetfile命令打开一个对话框，提示用户指定文件的名称和目录位置。例6-27fismat = readfis(tipper);getfis(fismat)返回结果getfis(fismat)Name = tipperType = mamdaniNumInputs = 2InLabels = servicefoo。

36、dNumOutputs = 1OutLabels = tipNumRules = 3AndMethod = minOrMethod = maxImpMethod = minAggMethod = maxDefuzzMethod = centroidans =tipper6.2.11 从FIS中删除某一隶属函数函数 rmmf格式 fis = rmmf(fis,varType,varIndex,mf,mfIndex) 说明 从与工作空间FIS结构fis相关的模糊推理系统中删除变量类型为varType，索引为varIndex的隶属函数mfIndex。字符串vartype必须是input 或outpu。

37、t。varIndex是表示变量索引的一个整数，此索引表示列出变量的顺序；变量mf 是表示隶属函数的一个字符串；mfIndex是表示隶属函数索引的一个整数，此索引表示列出隶属函数的顺序。例6-28a = newfis(mysys);a = addvar(a,input,temperature,0 100);a = addmf(a,input,1,cold,trimf,0 30 60);getfis(a,input,1)返回结果Name = temperatureNumMFs = 1MFLabels = coldRange = 0 100ans = b = rmmf(a,input,1,mf,1)。

38、;getfis(b,input,1)返回Name = temperatureNumMFs = 0MFLabels = Range = 0 100ans = 6.2.12 从FIS中删除变量函数 rmvar格式 fis2,errorStr = rmvar(fis,varType,varIndex) fis2 = rmvar(fis,varType,varIndex)说明 fis2 = rmvar(fis,varType,varIndex)，)从与工作空间FIS结构fis相关的模糊推理系统中删除索引为varIndex的语言变量mfIndex，字符串vartype必须是input 或output。v。

39、arIndex是表示变量索引的一个整数，此索引表示列出变量的顺序。fis2,errorStr = rmvar(fis,varType,varIndex) 将任何错误信息返回到字符串errorStr。此命令自动更新规则列表以保证列表尺寸与当前变量数保持一致，在删除语言变量之前，你必须从FIS删除任何包含要删除变量的规则，你无法删除在规则列表中正在使用的模糊变量。例6-29a = newfis(mysys);a = addvar(a,input,temperature,0 100);getfis(a)返回：Name = mysysType = mamdaniNumInputs = 1InLabel。

40、s = temperatureNumOutputs = 0OutLabels = NumRules = 0AndMethod = minOrMethod = maxImpMethod = minAggMethod = maxDefuzzMethod = centroidans =mysysb = rmvar(a,input,1);getfis(b)返回：Name = mysysType = mamdaniNumInputs = 0InLabels = NumOutputs = 0OutLabels = NumRules = 0AndMethod = minOrMethod = maxImpMe。

41、thod = minAggMethod = maxDefuzzMethod = centroidans =mysys6.2.13 设置模糊系统属性函数 setfis格式 a = setfis(a,fispropname,newfisprop)a = setfis(a,vartype,varindex,varpropname,newvarprop)a = setfis(a,vartype,varindex,mf,mfindex, mfpropname,newmfprop); 说明 可以使用三个、五个或七个输入变量调用setfis命令，使用几个输入变量取决于是否设置整个结构的一个属性，是否设置属于。

42、该结构的一个特定变量，还是是否设置属于这些变量之一的一个特定隶属函数。这些变量是：a：工作空间中FIS的一个变量名称，vartype：表示变量类型的一个字符串：input或output；varindex：输入或输出变量的索引；mf：调用setfis时，七个变量中的第四个变量所用的字符串，用语指明此变量是一个隶属函数；mfindex：属于所选变量的隶属函数的索引；fispropname：表示你要设置FIS域属性的一个字符串：name,type,andmethod, ormethod, impmethod,aggmethod,defuzzmethod；newfisprop：你要设置的FIS的属性或。

43、方法名称的一个字符串；varpropname：你要设置的变量域名称的一个字符串：name或range；newvarprop：你要设置的变量名称的一个字符串(对name)，或变量范围的一个数组(对range)，mfpropname你要设置的隶属函数名称的一个字符串：name,type或params；newmfprop：你要设置的隶属函数名称或类型域的一个字符串(对name或type)或者是参数范围的一个数组(对params)。例6-30 使用三个变量调用：a = readfis(tipper);a2 = setfis(a, name, eating);getfis(a2, name);结果为：o。

44、ut =eating如果使用五个变量，setfis将更新两个变量属性：a2 = setfis(a,input,1,name,help);getfis(a2,input,1,name)结果为：ans =help如果使用七个变量，setfis将更新七个隶属函数的任意属性：a2 = setfis(a,input,1,mf,2,name,wretched);getfis(a2,input,1,mf,2,name)结果为：ans =wretched6.2.14 以分行形式显示FIS结构的所有属性函数 showfis格式 showfis(fismat) 说明 以分行方式显示MATLAB工作空间FIS变量f。

45、ismat，允许你查看结构的每个域的意义和内容。例6-31a = readfis(tipper);showfis(a)返回：1. Name tipper2. Type mamdani3. Inputs/Outputs 2 14. NumInputMFs 3 25. NumOutputMFs 36. NumRules 37. AndMethod min8. OrMethod max9. ImpMethod min10. AggMethod max11. DefuzzMethod centroid12. InLabels service13. food 14. OutLabels tip15. I。

46、nRange 0 1016. 0 1017. OutRange 0 3018. InMFLabels poor 19. good 20. excellent21. rancid 22. delicious23. OutMFLabels cheap 24. average 25. generous26. InMFTypes gaussmf27. gaussmf28. gaussmf29. trapmf 30. trapmf 31. OutMFTypes trimf32. trimf33. trimf34. InMFParams 1.5 0 0 0 35. 1.5 5 0 0 36. 1.5 10。

47、 0 037. 0 0 1 3 38. 7 9 10 10 39. OutMFParams 0 5 10 0 40. 10 15 20 041. 20 25 30 042. Rule Antecedent 1 143. 2 044. 3 242. Rule Consequent 143. 244. 342. Rule Weigth 143. 144. 142. Rule Connection 243. 144. 26.2.15 完成模糊运算函数 fuzarith格式 C = fuzarith(X, A, B, operator)说明 使用区间算法，C = fuzarith(X, A, B, o。

48、perator)返回一个模糊集C作为结果，该算法使用由字符串operator表示的函数，并在采样凸模糊集A和B上完成二进制运算；元素A和B由采样值域变量X的凸函数产生；A，B和X是相同维数的向量；operator是下列串之一：sum, sub, prod, and div；该函数返回的模糊集C是一个与X具有相同长度的列向量例6-32point_n = 101;% this determines MFs resolutionmin_x = -20; max_x = 20;% universe is min_x, max_xx = linspace(min_x, max_x, point_n);A。

49、 = trapmf(x, -10 -2 1 3);% trapezoidal fuzzy set AB = gaussmf(x, 2 5);% Gaussian fuzzy set BC1 = fuzarith(x, A, B, sum);subplot(2,1,1);plot(x, A, b-, x, B, m:, x, C1, c);title(fuzzy addition A+B);C2 = fuzarith(x, A, B, sub);subplot(2,1,2);plot(x, A, b-, x, B, m:, x, C2, c);title(fuzzy subtraction A-。

50、B);C3 = fuzarith(x, A, B, prod);结果为图6-27。图6-276.2.16 解析模糊规则函数 parsrule格式 fis2 = parsrule(fis,txtRuleList)fis2 = parsrule(fis,txtRuleList,ruleFormat)fis2 = parsrule(fis,txtRuleList,ruleFormat,lang) 说明 此函数为MATLAB工作空间FIS变量fis解析定义规则(txtRuleList)的文本，并且返回添加了相应规则列表的一个FIS结构。如果原始输入FIS结构fis有任意初始规则，他们将由新结构fis2。

51、替换。本函数支持三种不同的规则格式(由ruleFormat指定verbose (语言型)、symbolic (符号型)、indexed (索引型)。缺省格式是verbose (语言型)。当使用可选语言变量lang时，规则以语言型格式进行解析，并采用语言变量lang中指定的关键字。语言必须是english、francais或 deutsch。英语关键字是if、then、is、AND、OR和NOT。例6-33a = readfis(tipper);ruleTxt = if service is poor then tip is generous;a2 = parsrule(a,ruleTxt,ve。

52、rbose);showrule(a2)结果为ans =1. If (service is poor) then (tip is generous) (1)6.2.17 规则编辑器和语法编辑器函数 ruleedit格式 ruleedit(a)ruleedit(a)说明 当使用ruleedit(a)调用规则编辑器时，可用于修改存储在文件a.fis中的一个FIS结构的规则。它也可用于检查模糊推理系统使用的规则。为使用编辑器创建规则，你必须首先用FIS编辑器定义要使用的所有输入输出变量，你可以使用列表框和检查框选择输入、输出变量，连接操作和权重来创建新规则。如图所示，用ruleedit(tank)打开。

53、规则编辑器并装入tank.fis中存储的所有规则。图6-28菜单项：在规则编辑器GUI上，有一个菜单棒允许你打开相关的GUI工具、打开和保存系统等。File菜单与FIS编辑器上的File菜单功能相同。Edit菜单项包括：Undo 用于恢复最近的改变；View菜单项包括：Edit FIS properties 调用FIS编辑器；Edit membership functions 调用隶属度函数编辑器；Edit rules 调用规则编辑器；View surface 调用曲面观察器。Options 菜单项包括：Language 用于选择语言：English、Deutsch和Francais；Form。

54、at 用于选择格式Verbose 使用单词“if”、“then”、“AND”、“OR”等创建实际语句。Symbolic 用某些符号代替Verbose模式中使用的单词。例如：“if A ANDB then C”成为“A&B=C”。indexed 表示规则如何在FIS结构中存储。6.2.18 规则观察器和模糊推理框图函数 ruleview格式 ruleview(a)说明 使用ruleview(a) 调用规则观察器时，将绘制在存储文件a.fis中的一个FIS的模糊推理框图。它用于观察从开始到结束整个蕴含过程。你可以移动对应输入的指示线，然后观察系统重新调节并计算新的输出。如图6-29：ruleview(tank )图6-29菜单项：在规则。