理解模糊邏輯推理的原理及特點，熟練應用模糊推理，了解可能性理論。
模糊推理所處理的事物自身是模糊的，概念本身沒有明確的外延，乙個物件是否符合這個概念難以明確地確定，模糊推理是對這種不確定性,即模糊性的表示與處理。模糊邏輯推理是基於模糊性知識(模糊規則的一種近似推理，一般採用zadeh 提出的語言變數、語言值、模糊集和模糊關係合成的方法進行推理。
假設兩汽車均為理想狀態，即
（1）設計模糊控制器控制汽車由靜止啟動，追趕200m外時速90km的汽車並與其保持30m的距離。
（2）在25時刻前車速度改為時速110km時，仍與其保持30m距離。
（3）在35時刻前車速度改為時速70km時，仍與其保持30m距離。
要求：（1）設計兩輸入一輸出的模糊控制器，給出輸入、輸出語言變數的隸屬函式圖，模糊控制規則表，推論結果立體圖。
（2）用simulink**兩車追趕的模糊控制系統，給出目標車的速度曲線圖、油門踩放圖、追趕車速度圖、與前車相對距離圖。
以誤差量(兩車距離〉及誤差對時間的變化量作為輸入進行模糊規則設計。本例採用位置型模糊控制器，即控制規則的條件為:
if v為a and th為b then y為c
按一般方法，可得一套控制規律如表1所示。
表 1 控制規律
所示規則庫有空缺，為了防止失控，可以將(e,△e)按如下公式轉換為極座標(r,θ)
將規則庫填滿，從而得到表2所示極座標形式的模糊控制規則：
表 2 極座標形式的模糊控制規則
由上表可知，將θ分為pb pm ze nm nb,將r分為nb ze pb，y分為pb pm ze nm nb。
因此可以根據此表一一寫出對應規則如：
等15條規則。
由matlab命令列輸入fuzzy，配置模糊系統，設定輸入r、th(θ)、輸出y的論域分別為[0,1]、[-3,3]和[-1,1]，並設定隸屬函式(均取三角形)如下：
將建立好的fls模糊推理系統car5.fis放入工作區，並匯入設計好的simulink**追趕模型如下：
執行程式輸出如下：
由本次實驗可知，隸屬度，模糊關係，模糊規則的關係如下：
模糊規則，本質是定義在x x y的二元模糊關係r。模糊規則的形式為：if x is a then y is b。
模糊關係r是x×y中的模糊子集。若用μr(u，v)表示其隸屬函式，則μr(u，v)反映了u與v有關係r的程度。
本實驗達成了要求，並使我學到了很多知識，包括fis模糊程式的建立，simulink模型的搭建。更主要的是通過這次實驗使我更加深刻地理解了這門課程的重要性。
使我學到了很多知識，包括fis模糊程式的建立，simulink模型的搭建。更主要的是通過這次實驗使我更加深刻地理解了這門課程的重要性。
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