模糊计算

1.基本思想：
生活中经常会遇到需要根据几个变量的输入，以及一组模糊表述的规则来决定输出。如在灌溉问题中需要根据温度、湿度等变量决定灌溉时间的多少。这个决定灌溉量的过程，则需要依据一些从以往的灌溉中得到的经验，经验则往往来自领域内的专家，并且以规则的形式表述，如：当温度高而且湿度小时，灌溉时间为长。

模糊计算涉及的就是依据模糊规则，从几个控制变量的输入得到最终输出的过程。这个过程可以细分为4个模块：模糊规则库、模糊化、推理方法和去模糊化。具体定义略。

2.算法流程：
在此之前应对模糊控制算法基础知识有一定的了解，csdn上有许多优秀博文给了我很大的帮助。
修改中心点数值，将PB的隶属函数改为高斯函数后可以得到下面的运行结果：

在此案例中定义了两个输入一个输出,论域分别为[-30,30],[60,-60],[-50,50]。
模糊规则定义如下：
如1 1 1 1 1 （后两个数分别为权重以及AND OR （1为AND 0为OR)）
则表示
If （first is NB） and (ec is NB) then (u is NB)（1）
1—7分别表示七项约束规则。

理解含义后，在此基础上对原有的规则进行完善：

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

%输入1
f1=10;
a=addvar(a,‘input’,‘frist’