模糊控制技术的目录 1.1 概述1.2 模糊控制的起源及发展1.3 模糊控制理论的研究及应用1.4 模糊控制展望 2.1 模糊集合及其表示方法2.1.1 经典集合2.1.2 模糊集合2.1.3 模糊集合的隶属函数2.1.4 模糊集合的运算2.1.5 模糊集合运算的基本性质2.1.6 模糊集合与普通集合的关系2.2 模糊语言逻辑及其算子2.2.1 模糊语言逻辑2.2.2 语言算子2.3 模糊关系与模糊逻辑推理2.3.1 模糊关系2.3.2 模糊关系的合成2.3.3 模糊逻辑推理2.3.4 模糊逻辑推理方式和方法2.4 解模糊判决方法2.4.1 重心法2.4.2 最大隶属度法2.4.3 系数加权平均法2.4.4 隶属度限幅元素平均法2.4.5 中位数法习题 3.1 传统控制方法3.1.1 传统控制系统的结构与设计方法3.1.2 传统控制的局限性3.2 模糊逻辑控制工作原理3.2.1 模糊控制器结构3.2.2 选择模糊控制器的输入和输出3.2.3 将控制知识装到模糊控制器的规则库3.2.4 知识的模糊量化3.2.5 匹配：确定使用哪些规则（或激活哪些规则）3.2.6 推理3.2.7 将推理结果转换成实际作用3.2.8 模糊决策的图形描述3.3 模糊控制器的一般组成3.3.1 模糊化3.3.2 数据库3.3.3 规则库3.3.4 推理机（Inference Machine）3.3.5 反模糊化（Defuzzification）3.4 间接。
模糊pid matlab（simulink）仿真详细步骤 下面用一个简单的例子作介绍： （本例不是特别针对实现什么功能，只是为了介绍方便） 第一部分 创建一个模糊逻辑（.fis文件） 第一步：打开模糊推理系统编辑器 。
模糊控制器的输入变量的隶属度函数有什么作用
