1. 求助MATLAB模糊工具箱仿真出错 二输入三输出时
隶属度函数里面有三角形，梯形，高斯型，等这些隶属度函数。设置的时候版只需要在参数哪儿，按照权他的格式，改变参数即可得到不同的隶属度函数。先输入fuzzy，然后点击edit下的rules，即可修改模糊控制规则。对于simulink仿真，首先你输入simulink，后建立仿真电路图，别忘记加信号源还有示波器。最后存到matlab软件包含的work文件夹下，你建立的模糊控制器也要放到work文件夹下，然后双击电路图中的模糊控制器，把它的名字修改为与你建立的模糊控制器一样的名字。模糊控制器名字比如c7fzpd.fis，那么你就要把电路图中的模糊控制器改成c7fzpd，然后保存，点击仿真即可。
2. 已知被控对象的传递函数，如何用MATLAB模糊逻辑工具箱设计一个模糊控制器
应该是：信号→模糊控制器→被控对象→输出
其中，模糊控制器可在MATLAB窗口中输入内Fuzzy，然后设置输入输出各容参数、隶属度函数、模糊控制规则得到。
完成模糊控制器的设置后，在Sinulink下构建一个Model，加入其他元素，进行仿真。
3. MATLAB中模糊聚类工具箱怎么找到怎么用呢
你help fcm,我这有整理过的MATLAB自带的K均值与模糊C均值程序，我可以发给你，能不能给版点分？
function ff1=jd(g,c)%三维矩阵权g为m*n*c大小的矩阵
g=double(g);
[m,n,v]=size(g);
data=reshape(g,[],size(g,3);
[center,U,obj_fcm]=fcm(double(data),c);
[maxU,index]=max(U,[],1);
ff=reshape(index,m,n);
figure,imshow(ff,[]);
4. matlab里模糊工具箱模糊规则怎么定义
隶属度函数里面有三角形，梯形，高斯型，等这些隶属度函数。设置的内时候只需要在参容数哪儿，按照他的格式，改变参数即可得到不同的隶属度函数。先输入fuzzy，然后点击edit下的rules，即可修改模糊控制规则。
5. MATLAB模糊工具箱的使用
隶属度函数里面有三角形，梯形，高斯型，等这些隶属度函数。设置的内时候只需要在参数哪儿，按照容他的格式，改变参数即可得到不同的隶属度函数。先输入fuzzy，然后点击edit下的rules，即可修改模糊控制规则。对于simulink仿真，首先你输入simulink，后建立仿真电路图，别忘记加信号源还有示波器。最后存到matlab软件包含的work文件夹下，你建立的模糊控制器也要放到work文件夹下，然后双击电路图中的模糊控制器，把它的名字修改为与你建立的模糊控制器一样的名字。模糊控制器名字比如c7fzpd.fis，那么你就要把电路图中的模糊控制器改成c7fzpd，然后保存，点击仿真即可。我的邮箱[email protected]
6. phtoshop模糊工具在哪里听说是画笔。。请问是几号画笔。。该如何调
模糊工具跟锐化在一个工具箱里，点到模糊后，看上方的参数栏，和单机右键都可以调，想边界模糊可以把硬度调下。
7. 如何调用MATLAB中的模糊神经工具箱
^一个例子：
clc
clear
a=rand(2,200);
x=a(1,:);
y=a(2,:);
F=x.^2+y.^2;
net=newff(minmax(a),[5,1],{'tansig' 'purelin'},'trainlm');
net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainparam.goal=0.001;
net=train(net,a,F)
b=rand(2,100);
x1=b(1,:);
y1=b(2,:);
F1=x1.^2+y1.^2;
ty=sim(net,b);
subplot(1,2,1)
plot(F1);
subplot(1,2,2)
plot(ty,'r')
关于函数，用help newff
help sim自己看回看，英文答的
8. ps怎么进行局部模糊
9. matlab sugeno模糊工具箱怎么用
功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理 * 支持SIMULINK动态仿真 * 可生成* LMI问题的有效解法 * LMI问题
10. MATLAB中用遗传算法优化模糊控制的隶属函数，模糊控制是用的模糊工具箱，优化结果怎样连接模糊工具箱呢
(1)模糊统计法： 模糊统计法的基本思想是对论域U上的一个确定元素vo是否属于论域上专的一个可变动属的清晰集合A3作出清晰的判断.对于不同的试验者,清晰集合 A3可以有不同的边界,但它们都对应于同一个模糊集A.模糊统计法的计算步骤是:在每次统计中, vo是固定的,A3的值是可变的,作 n次试验,其模糊统计可按下式进行计算 v0对 A 的隶属频率 = v0∈A 的次数 / 试验总次数 n 随着 n的增大,隶属频率也会趋向稳定,这个稳定值就是 vo对A 的隶属度值.这种方法较直观地反映了模糊概念中的隶属程度,但其计算量相当大. (2)例证法： 例证法的主要思想是从已知有限个μA的值,来估计论域 U 上的模糊子集 A 的隶属函数.如论域 U代表全体人类,A 是“高个子的人”.显然 A 是一个模糊子集.为了确定μA,先确定一个高度值 h,然后选定几个语言真值(即一句话的真实程度)中的一个来回答某人是否算“高个子”.如语言真值可分为“真的”、“大致真的”、“似真似假”、