怎麼用matlab弄模糊數學

A. matlab中lsqcurvefit怎麼用

1、首先雙擊MATLAB軟體的快捷鍵，進入MATLAB的工作界面。

B. matlab怎麼用 matlab的基本使用方法

1、蠢前認識基本區域：上方為命令功能區，右側為命令行輸入欄，左上角為當前路徑中文件夾詳情，左下角為軟體工作區。

2、數據的導入：matlab經常被用於做數據可視化，數據分析等，這就需要數據神舉的導入，然後選擇你要導入的數據的文件。

3、命令行的使用：在命令行中輸入你的命令，這時只要點擊確定，即可被執行。

4、函數的使用：點擊新建，之後即可新建腳本，函數等文件。

5、imulink模擬游檔碧：啟動simulink模塊，該模塊可以進行數據模型的搭建，對一些事物進行模擬實驗。

C. 怎麼用matlab編寫模糊關系中的合成運算

舉個例子你就明白了，並可擾臘用matlab編程計緩雹滑算 matlab計算代碼如肆態下：先建立函數文件 function ab=synt(a,b); m=size(a,1); n=size(b,2); for i=1:m for j=1:n ab(i,j)=max(min([a(i,:);b(:,j)'])); end end

D. matlab怎麼用logsmooth

matlab使用logsmooth的隱跡鉛方法如下：
1、准備數據：將需要平滑處理的數灶好據存儲到一個向量或矩陣中。
2、調用函數：州襪使用logsmooth函數對數據進行平滑處理。
3、查看結果：將平滑處理後的數據進行可視化展示，以便更好地觀察數據的變化趨勢。

E. 用MATLAB怎麼讓圖像模糊處理

要先搞清楚模糊的圖像是怎樣模糊的，雜訊還是像素圓洞李低
雜訊的話要考察是什麼雜訊
白雜訊，可用二維高斯濾波器
椒鹽雜訊，求相鄰像素點的平均值

像素低，可考慮插值
不橘遲求太精細做線形插值
精細一點可做多項式插值

但插值不會使圖像變得高清，圖像像素低意味著高頻的細節少，任何插值都不能夠加入沒有的高頻分量。插值只能使圖像的像素點變多，使同樣大小圖像像素點更顫敗密而看上去平滑一些。

F. 怎麼用matlab實現模糊數學

ddd

G. 怎麼用matlab畫非線性調頻信號的模糊函數啊

該去知網找找 我當時的論文就是很多論文改的，你要是需要可以留言 至於MATLAB矩陣實驗室 入門容易 但是學段派兄精很難 沒有漢化版，大圖不好打。不過你的模型庫全不啊，要不很多組件都沒有，畫的時候很費勁。以下是我論文的開題摘要:
摘 要
電氣傳動系統的智能控制是目前研究的主要課題，而模糊控制是智能控制的一個重要的分支，它不需要建立對象的精確數學模型，且具有良好的魯棒性和非線性的控制特性，正受羨伍到越來越多的研究人員的關注。調壓調速和矢量控制的調速系統有許多的優良特性，具有廣闊的發展和應用前景，同時也存在著諸如系統結構復雜、非線性和電機參數變化影響系統性能等問題。
本文主要研究了模糊控制在交流非同步電動機調壓調速系統中的應用。首先介紹了電動機調速的方法及模糊控制原理，其中詳細討論了模糊控制器的設計；其次論文建立了非同步電動機調壓調速系統的模擬模型，模型中採用了模糊控制器和PID控制器相結合的雙閉環控制系統，其中模糊控制器用來調節速度的變化，在速度環中將速度指令信號與速度反饋信號進行比較握襲而得到速度偏差，由速度調節器按速度偏差進行調節控制，使電動機轉速快速跟隨指令值變化，穩態時速度無靜差；最後研究了模糊控制器在交流電動機的模糊控制調速系統中的應用，模擬實驗結果表明，模糊控制器可以有效的克服交流電機模糊控制系統的非線性和參數變化對系統性能的影響，提高了系統的魯棒性，是一種具有廣闊應用前景的智能控制方法。

關鍵詞：非同步電動機；模糊控制；PID控制

需要留言 可以送你個論文 要的加分

H. 如何求模糊等價矩陣，MATLAB程序

」模糊等價矩陣」;英文對照
fuzzy equivalence matrix;
」模糊等價矩陣」;在學術文獻中的解釋
1、R滿足自反性、對稱性,且滿足:(3)傳遞性min(r*k,r助)鎮r.j』稱為模糊等價矩陣,根據任意指定的閉值(0耳入蕊1),將R『載為普通等價矩陣R『,『人
文獻來源
2、這一矩陣稱為模糊等價矩陣.用平方自合成法可以構造出等價矩陣,方法如下:R.R==R.R.R.=R.若R=R.則R為模糊等價矩陣

基於模糊等價關系的模糊聚類分析 收藏
假設R是X上的模糊等價關系，則對任意的a,R的a-截集是X上的普通等握旅價關系，因此，可以根據X上的模糊關系，對X進行模糊分類。當取不同的a值，則可以得到不同的分類結果，即分類是動態的。
實際操作中，一般情況下，我們所獲得是一系列樣本，假設有N個，每個樣本可以看作是M維空間中的一個點。可以表示如下，論域： ，對第i個元素有

1.數據預處理

考慮到不同的數據可能有不同的量綱，因此，再處理之前，有必要對數據進行相當的變換。常用的變換標准差變換和極差變換：

標准差變換：

經過變換後，每個變數的均值為0，標准差為1，並可以消除量綱的影響，但值不一定在0和1之間。

極差變換：

經過變換後，消除了量綱的影響，並且值在0和1之間。

2 模糊相似矩陣的建立

由已知的數據，可以建立論域上的模糊關系矩陣，其目的是為構造模糊等價矩陣提供數據。

計算模蠢帆糊關系矩陣由很多方法，如夾角餘弦法，相關系數法，算術平均法，幾何平均法，最大最小法，以夾角餘弦為例，可用下述公式計算：

3 用傳遞閉包法求模糊等價矩陣

由以上過程所建立的矩陣一般僅具有自反性和對稱性，不滿度傳遞性，必須進行變換轉換為模糊等價矩陣。常採用傳遞閉包法，即從上述R矩陣出發，求R^2-->R^4-->R^8...，直到第一次出現R^k × R^k＝R^k，這時表明R以具有傳遞性。

4 根據模糊等價矩陣和某以a得到分類結果。

部分代碼實現：

'**********************************數據的標准差變化****************************
'
'過 程 名： Norm_Diff
'參 數： Data() - Double ,待變換的二維數組
'說 明： 執行改函數後數組中了保存段檔凳變換的數據
'作 者：
'修 改 者： laviepbt
'修改日期： 2006-11-1
'
'**********************************數據的標准差變化****************************

Public Sub Norm_Diff(ByRef Data() As Double)
Dim m As Integer, N As Integer, i As Integer, j As Integer
Dim Ave As Double, s As Double
N = UBound(Data, 1): m = UBound(Data, 2) 'n樣品數，m變數數
For j = 1 To m
Ave = 0
For i = 1 To N
Ave = Ave + Data(i, j)
Next
Ave = Ave / N 'ave是平均值
s = 0
For i = 1 To N
s = s + (Data(i, j) - Ave) ^ 2 's是標准差
Next
s = Sqr(s / N)
For i = 1 To N
Data(i, j) = (Data(i, j) - Ave) / s
Next
Next
End Sub

'**********************************數據的極差變換****************************
'
'過 程 名： Extre_Diff
'參 數： Data() - Double ,待變換的二維數組
'說 明： 執行改函數後數組中了保存變換的數據
'作 者：
'修 改 者： laviepbt
'修改日期： 2006-11-1
'
'**********************************數據的極差變換****************************

Public Sub Extre_Diff(ByRef Data() As Double)
Dim m As Integer, N As Integer, i As Integer, j As Integer
Dim Max As Double, Min As Double, d As Double
N = UBound(Data, 1): m = UBound(Data, 2) 'N樣品數，M變數數
For j = 1 To m
Max = -10000000000#: Min = 10000000000#
For i = 1 To N
If Data(i, j) > Max Then Max = Data(i, j)
If Data(i, j) < Min Then Min = Data(i, j)
Next
d = Max - Min 'd是極差
For i = 1 To N
Data(i, j) = (Data(i, j) - Min) / d '極差標准化變換
Next
Next
End Sub

'**********************************夾角餘弦法****************************
'
'過 程 名： Angle_Cos
'參 數： Data() - Double ,二維數組數據
' R() - Double, 相似矩陣
'說 明：
'作 者：
'修 改 者： laviepbt
'修改日期： 2006-11-1
'
'**********************************夾角餘弦法****************************

Public Sub Angle_Cos(ByRef Data() As Double, ByRef R() As Double)
Dim m As Integer, N As Integer, i As Integer, j As Integer, k As Integer
Dim S1 As Double, Si2 As Double, Sj2 As Double
N = UBound(Data, 1): m = UBound(Data, 2) 'N樣品數，M變數數
For i = 1 To N
For j = 1 To N
If i = j Then
R(i, j) = 1
Else
S1 = 0: Si2 = 0: Sj2 = 0
For k = 1 To m
S1 = S1 + Data(i, k) * Data(j, k)
Si2 = Si2 + Data(i, k) ^ 2
Sj2 = Sj2 + Data(j, k) ^ 2
Next
R(i, j) = Int((S1 / Sqr(Si2 * Sj2)) * 1000 + 0.5) / 1000
End If
Next
Next

End Sub

'**********************************相關系數法****************************
'
'過 程 名： Correlation
'參 數： Data() - Double ,二維數組數據
' R() - Double, 相似矩陣
'說 明：
'作 者：
'修 改 者： laviepbt
'修改日期： 2006-11-1
'
'**********************************相關系數法****************************

Public Sub Correlation(ByRef Data() As Double, ByRef R() As Double)
Dim m As Integer, N As Integer, i As Integer, j As Integer, k As Integer
Dim Xia As Double, Xja As Double
Dim S1 As Double, Si2 As Double, Sj2 As Double
N = UBound(Data, 1): m = UBound(Data, 2) 'N樣品數，M變數數
For i = 1 To N
For j = 1 To N
If i = j Then
R(i, j) = 1
Else
Xia = 0: Xja = 0
For k = 1 To m
Xia = Xia + Data(i, k)
Xja = Xja + Data(j, k)
Next
Xia = Xia / m
Xja = Xja / m

S1 = 0: Si2 = 0: Sj2 = 0
For k = 1 To m
S1 = S1 + Abs((Data(i, k) - Xia) * (Data(j, k) - Xja))
Si2 = Si2 + (Data(i, k) - Xia) ^ 2
Sj2 = Sj2 + (Data(j, k) - Xja) ^ 2
Next
R(i, j) = Int((S1 / Sqr(Si2 * Sj2)) * 1000 + 0.5) / 1000
End If
Next
Next
End Sub

'**********************************傳遞閉包法****************************
'
'過 程 名： TR
'參 數： R() - Double ,相似矩陣
' RR() - Double, 模糊乘積矩陣
'說 明：
'作 者：
'修 改 者： laviepbt
'修改日期： 2006-11-1
'
'**********************************傳遞閉包法****************************

Public Sub TR(ByRef R() As Double, ByRef RR() As Double)
Dim N As Integer, l As Integer
Dim i As Integer, j As Integer, k As Integer
Dim i1 As Integer, j1 As Integer
Dim dMax As Double
N = UBound(R, 1)
ReDim dMin(1 To N) As Double
l = 0
100:
l = l + 1
If l > 100 Then
MsgBox "已進行100次自乘，仍然沒有獲得傳遞性", vbCritical, "錯誤"
Exit Sub
End If
For i = 1 To N
For j = 1 To N
For k = 1 To N
If R(i, k) <= R(k, j) Then
dMin(k) = R(i, k)
Else
dMin(k) = R(k, j)
End If
Next
dMax = dMin(1) '模糊矩陣的乘法，取小取大
For k = 1 To N
If dMin(k) > dMax Then dMax = dMin(k)
Next
RR(i, j) = dMax
Next
Next
For i = 1 To N
For j = 1 To N
'判斷是否式模糊等價矩陣，若非則繼續做
If R(i, j) <> RR(i, j) Then
For i1 = 1 To N
For j1 = 1 To N
R(i1, j1) = RR(i1, j1)
Next
Next
GoTo 100
End If
Next
Next
End Sub

全部代碼可參考《模糊數學基礎及實用演算法》一書。

處理結果：以一下數據為例：選用極差法預處理數據，夾角餘弦法計算相似矩陣

數據 模糊等價矩陣

部分分析結果：

********************************
入值:0.908
第1類:U1 U2 U3 U4
第2類:U5 U6
第3類:U7 U8
F效驗值: 6.099
顯著性為.2的臨界值：2.259
顯著性為.1的臨界值：3.78
結論：在給定的臨界值下，該分類效果特別顯著.^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
********************************
入值:0.894
第1類:U1 U2 U3 U4
第2類:U5 U6 U7 U8
F效驗值: 7.634
顯著性為.2的臨界值：2.073
顯著性為.1的臨界值：3.776
結論：在給定的臨界值下，該分類效果特別顯著.^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
********************************
入值:0.888
第1類:U1 U2 U3 U4 U5 U6 U7 U8
F效驗值: ********
顯著性為.2的臨界值：********
顯著性為.1的臨界值：********
結論：在給定的臨界值下，該分類效果不顯著.
********************************

顯然對於不同lamda值，由不同得聚集效果，可以考慮使用F檢驗方法刷掉一些不合理得分類。詳見《模糊數學基礎及實用演算法》一書。

I. 模糊偏差法用哪個軟體

Matlab lingo spss。
模糊綜合評價藉助模糊數學的一些概念，對實際的綜合評價問題提供評價，即模糊綜合評價以模糊數學為基礎早畝握，應用模糊關系合成原理，將一些邊界不清，不易陸慶定量的因素定量化，進而進行綜合性評價的一種方耐芹法。

J. matlab菜鳥一隻求教，怎麼編寫模糊數學中的隸屬函數和綜合評判。

同學，你這個問題當時怎麼解決的？