模糊控制算法是不是公认成熟算法

用MATLAB编写的离散模糊控制程序，结合本程序，我相信能能更快更好的理解模糊控制算法。算法在MATLAB Version: 7.14.0.739 (R2012a)运行无误。 function [FCU_T1,FCU_T2,FCU_T3,FCU_T4]=fuzzy_table(Me,Mec,Mu,UC) % Me 隶属度表1 % Mec 隶属度表2 % Mu 隶属度表3 % UC 模糊规则 % FCU_T1 重心加权法，输出精确值 % FCU_T2 重心加权法，输出离散值 % FCU_T3 重心加权法（对隶属度平方），输出离散值 % FCU_T4 最大隶属度法 function [R,n,nE,nEC,nU,nfe,nfec,nfu]=fuzzy_relation(Me,Mec,Mu,UC) % Me 隶属度表1 % Mec 隶属度表2 % Mu 隶属度表3 % UC 模糊规则 % R 表示全体规则构成的模糊关系 % n=nfe×nfec % nE 模糊变量E的语言值个数 % nEC 表示模糊变量EC的语言值个数 % nU 表示模糊变量U的语言值个数 % nfe 表示E的等级量个数,示例1中其论域为{-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6} % nfec 表示EC的等级量个数,示例1中其论域为{-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6} % nfu 表示U的等级量个数,示例1中其论域为{-7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7} % Me 表示E的隶属度表 % Mec 表示EC的隶属度表 % Mu表示U的隶属度表 % UC表示规则表 。。。

李国勇，电子工业出版社专讲神经网络与模糊控制，特别是有比较翔实的算法分析和算法实现（MATLAB）其中就有模式识别与聚类方面的内容