搜索资源列表
隶属度函数计算程序
- mf()计算模糊集合中论语元素的隶属度，y代表中心值，z代表分布参数，隶属度函数采用对称三角函数-mf () calculated fuzzy set Analects elements of membership, y values represent the Center, z representatives distribution parameters, membership function symmetrical trigonometry
fuzzy control.语言变量X，Y，Z的隶属度函数
- 语言变量X，Y，Z的隶属度函数.模糊控制规则表，还有matlab程序，阐述了模糊规则的生成过程！,good
PID.m
- 首先是编写2个输入，1个输出的隶属度函数；接下来的是模糊规则，一共49条；然后用解模糊函数得出控制量U，这里输出的U就直接是精确量了，解模糊用到得规则是取隶属度最大的那个数即MOM算法。 显示的三个图形窗口分别是：模糊控制器内部原理图，以及2个输入，1个输出的隶属度函数图。 -Fuzzy PID controller MATLAB simulation program
JTXHFANGZHEN
- 本文在分析城市交通信号控制研究现状和交叉口交通信号控制原理、评价方 法的基础上，设计了单交叉口交通信号两级模糊控制系统。分级模糊控制能有效 减少模糊规则数，易于提取模糊规则，适合于交通状况复杂的城市交叉口交通信 号控制。但它存在难以由人工合理定义全部模糊隶属度函数的问题。为此本文进 一步采用遗传算法对两级模糊控制器中模糊隶属度函数进行优化。本文提出的方 法具有分级模糊控制的优点，同时可以使模糊隶属度的选取更为合理，获得更好 的控制效果。对一个四相位单交叉口，利用MA
Tripleinvertedpendulumweightedfuzzyneuralnetworkco
- 为了提高三级倒立摆系统控制的响应速度和稳定性,在设计Mamdani 型模糊推理规则控制器控制倒立摆系统稳定的基础上, 设计了一种更有效率的基于Sugeno 型模糊推理规则的模糊神经网络控制器。该控制器使用BP 神经网络和最小二乘法的混 合算法进行参数训练,能够准确归纳输入输出量的模糊隶属度函数和模糊逻辑规则。通过与Mamdani 型控制器的仿真对比, 表明该Sugeno 型模糊神经网络控制器对三级倒立摆系统的控制具有良好的稳定性和快速性,以及较高的控制精度。-In order to
fsvm
- 增加模糊隶属度实现图像数据有效分类的模糊支持向量机-support vector machine
1111111
- 用matlab编的求模糊关系中的隶属度，并且绘制出图形。-Series with matlab seeking membership of fuzzy relations, and draw graphics.
jull
- 模糊C均值聚类（FCM），即众所周知的模糊ISODATA，是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。-Fuzzy C means clustering (FCM), known as fuzzy ISODATA, is used to determine membership of each data point belongs to a cluster of a clustering algorithm level.
trn_1in
- 模型辨识 模糊神经网络 T-S模型 输入输出 隶属度函数-Model Identification of TS Fuzzy Neural Network model input and output membership function
fuzzyanfis
- TS的模糊神经网络程序，包括数据对比输出，网络均方差输出对比，隶属度函数对比-TS fuzzy neural network program, including the comparison of the data output, the network mean square output contrast, comparison of membership functions
fuzzy
- 一种简单的模糊逻辑工具箱设置，两个输入，一个输出，隶属度函数为7-A simple set of fuzzy logic toolbox, two inputs, one output membership function for the 7
chengxu(fuzzy)
- 在MATLAB编程环境下进行模糊神经网络的方针程序，对参考输入进行前件选择，确定合适的模糊语言值核隶属度，然后进行合理的模糊推理确定后件参数。-In the MATLAB programming environment for fuzzy neural network approach procedure prior to the reference input to selection, to determine the appropriate value of core membership
lishudu
- 模糊数学方法中的隶属度的分析以及矩阵的计算和因子评价-Fuzzy membership degree of mathematical methods in the analysis and evaluation of matrix calculation and factor
用遗传算法优化模糊控制器的隶属度函数的参数
- 使用遗传算法优化模糊控制器的隶属度函数的一种新方法
模糊C均值聚类算法
- 模糊c-均值聚类算法通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的，一般用于故障识别与分类。(Fuzzy c- mean clustering algorithm obtains the membership degree of every sample point to all class centers by optimizing the objective function, and determines the classifi
离散模糊控制MATLAB程序
- 通过输入隶属度表和模糊规则 自动生成模糊控制查询表的MATLAB程序(Automatically generate MATLAB program of fuzzy control query table by input membership table and fuzzy rules.)
cloud
- ”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元，所谓云是指在其论域上的一个分布，可以用联合概率的形式（x， u）来表示 云模型用三个数据来表示其特征 期望：云滴在论域空间分布的期望，一般用符号Εx表示。 熵：不确定程度，由离散程度和模糊程度共同决定，一般用En表示。 超熵： 用来度量熵的不确定性，既熵的熵，一般用符号He表示。 云有两种发生器：正向云发生器和逆向云发生器，分别用来生成足够的云滴和计算云数字特征（Ex， En，He）。 正向云发生器： 1.生成以En为期望，以H
模糊聚类R代码
- 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。(Fuzzy c-means clustering algorithm or FCM. Among many fuzzy clustering algorithms, the Fuzzy C-Means algori
模糊综合评判方法（python）
- 首先确定被评价对象的指标集和等级集；再分别确定各个因素的权重及它们的隶属度向量，获得模糊评判矩阵；最后把模糊评判矩阵与因素的权向量进行模糊运算并进行归一化，得到模糊综合评价结果(Firstly, the index set and grade set of the evaluated object are determined; then, the weight of each factor and their membership degree vectors are determined s
模糊自适应整定PID控制程序
- 基于STM32的PID模糊自适应PID控制程序，具有隶属度函数，PWM波形，传感器输入(PID fuzzy adaptive PID control program based on STM32, with membership function, PWM waveform, sensor input)