Fuzzy Logic Toolbox 提供了用于分析、设计和仿真模糊逻辑系统的 MATLAB 函数、App 和 Simulink 模块。借助该产品，您可以指定和配置一型和二型模糊推理系统的输入、输出、隶属函数和规则。
该工具箱支持您基于数据自动调节模糊推理系统的隶属函数和规则。您可以在 MATLAB 和 Simulink 中评估所设计的模糊逻辑系统。此外，您还可以使用模糊推理系统作为支持系统来解释基于人工智能 (AI) 的黑盒模型。您可以生成独立可执行文件或 C/C++ 代码和 IEC 61131-3 结构化文本来评估和实现模糊逻辑系统。
模糊逻辑设计器
使用模糊逻辑设计器或命令行函数以交互方式设计和仿真模糊推理系统。定义输入和输出变量以及隶属函数。指定模糊 if-then 规则。用多个输入组合评估您的模糊推理系统。
模糊推理系统 (FIS)
实现 Mamdani 和 Sugeno 模糊推理系统。从 Mamdani 系统转换为 Sugeno 系统（或反过来）以创建和比较多种设计。此外，使用模糊树将复杂的模糊推理系统实现为互连的小模糊系统的集合。
模糊推理系统调节
使用遗传算法、粒子群优化和其他 Global Optimization Toolbox 调节方法调节单个模糊推理系统或模糊树的隶属函数参数和规则。使用类似训练神经网络使用的神经自适应学习方法来训练 Sugeno 模糊推理系统。
模糊逻辑部署
在 Simulink 中实现您的模糊推理系统，并分别使用 Simulink Coder 或 Simulink PLC Coder 生成 C/C++ 代码或 IEC61131-3 结构化文本。使用 MATLAB Coder 从在 MATLAB 中实现的模糊推理系统生成 C/C++ 代码。或者，使用 MATLAB Compiler 将您的模糊推理系统编译为独立应用程序。
