Fuzzy Logic Toolbox는 퍼지 논리 시스템을 분석, 설계 및 시뮬레이션하기 위한 MATLAB 함수와 앱, 그리고 Simulink 블록을 제공합니다. 이 제품을 사용하면 제1종 및 제2종 퍼지 추론 시스템의 입력값, 출력값, 소속 함수, 규칙을 지정하고 구성할 수 있습니다.
이 툴박스를 통해 데이터로부터 퍼지 추론 시스템의 소속 함수와 규칙을 자동으로 조정할 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink에서 설계된 퍼지 논리 시스템을 평가할 수 있습니다. 또한 퍼지 추론 시스템을 AI(인공 지능) 기반 블랙박스 모델을 설명하기 위한 지원 시스템으로 활용할 수도 있습니다. 독립형 실행 파일이나 C/C++ 코드와 IEC 61131-3 Structured Text를 생성하여 퍼지 논리 시스템을 평가하고 구현할 수 있습니다.
퍼지 논리 디자이너
퍼지 논리 디자이너 앱이나 명령줄 함수를 사용하여 퍼지 추론 시스템을 대화형 방식으로 설계하고 시뮬레이션할 수 있습니다. 입력 및 출력 변수와 소속 함수를 정의할 수 있습니다. 퍼지 if-then 규칙을 지정할 수 있습니다. 여러 입력값 조합 전반에 대해 퍼지 추론 시스템을 평가할 수 있습니다.
FIS (퍼지 추론 시스템)
Mamdani 및 Sugeno 퍼지 추론 시스템을 구현할 수 있습니다. Mamdani 시스템에서 Sugeno 시스템으로 변환하거나 그 반대 방향으로 변환하여 여러 설계를 생성하고 비교할 수 있습니다. 또한 퍼지 트리를 사용하여 복잡한 퍼지 추론 시스템을 상호 연결된 더 작은 퍼지 시스템의 모음으로 구현할 수 있습니다.
퍼지 추론 시스템 조정
유전 알고리즘, 입자 군집 최적화 및 기타 Global Optimization Toolbox의 조정 방법을 사용하여 단일 퍼지 추론 시스템이나 퍼지 트리의 소속 함수 파라미터와 규칙을 조정할 수 있습니다. 신경망 훈련에 쓰이는 기법과 유사한 뉴로-적응 학습 기법을 사용하여 Sugeno 퍼지 추론 시스템을 훈련시킬 수 있습니다.
퍼지 논리 배포
퍼지 추론 시스템을 Simulink에서 구현하고 Simulink Coder 또는 Simulink PLC Coder를 사용하여 각각 C/C++ 코드나 IEC 61131-3 Structured Text를 생성할 수 있습니다. MATLAB Coder를 사용하여 MATLAB에서 구현된 퍼지 추론 시스템으로부터 C/C++ 코드를 생성할 수 있습니다. 또는 MATLAB Compiler를 사용하여 퍼지 추론 시스템을 독립형 응용 프로그램으로 컴파일할 수도 있습니다.
