图像模糊matlab代码模糊上下文对比增强_代码 该存储库为我们发表在 IEEE Transactions on Image Processing, vol. 上的论文“模糊上下文对比度增强”提供了 matlab 代码。 26，没有。 4，第 1810-1819 页，2017 年 4 月 论文引用：AS Parihar、OP Verma 和 C. Khanna，“模糊上下文对比度增强”，在 IEEE 图像处理交易，卷。 26，没有。 4，第 1810-1819 页，2017 年 4 月。doi：10.1109/TIP.2017.2665975 这段代码可以使用 MATLAB 执行，如下所示： ------------对于彩色图像------------ i=imread('3096.jpg'); [Im_out, etime] = FCCE_Color( i ); 图(1);imshow(Im_out);title('FCCI Color'); ----------对于灰度图像----------- i=imread('ruins.jpg'); [Im_out, etime] = FC

Fuzzy pid 非常好用的模糊PID温度控制算法，已经在自己的项目中使用，你只需要按照自己的控制对象修改误差变化率最大值和误差阈值即可

基于C++ 的模糊PID控制代码，参考许多论文制定的PID参数调整模糊规则，代码对于想了解这方面的人有一定的借鉴意义。但是不保证什么控制对象都能用，具体对象具体设计

本文介绍了可变阈值概念格的定义。 基于Galois连接，定义了三种可变阈值概念格，通过调整阈值可以满足知识发现的各种要求。 可变阈值概念格中形式概念的数量远远少于模糊概念格中形式概念的数量。 三种可变阈值概念点阵在两个明快集合之间，在明快集合和模糊集合之间以及在模糊集和明晰集合之间构造。 它们的性质类似于经典概念格的性质，并且可以由模糊概念格来诱发。

Feedback DDPG with Fuzzy Reward for Robotic Assembly.pdf

这本书也是模糊控制的经典书籍，它主要分析了TS模型还有相关的稳定性和动态性能的问题。是研究模糊控制的人必不可少的一本书籍。

这是实验模块，可为纯Python代码启用 fork服务器和工具。 如何 将此代码（最好是在所有其他模块都导入之后）添加到目标程序中： import afl afl . init () 目前，该工具是通过实现的，只要输入新的本地范围，就会调用该。 您可能需要将主程序的代码包装在一个函数中，才能正确进行检测。 （可选）将此代码添加到目标程序的末尾： os . _exit ( 0 ) 这应该大大加快模糊测试的速度，冒着无法捕获正常退出期间可能发生的错误的风险。 对于持久模式，将经过测试的代码包装在以下循环中： while afl . loop ( N ): ... 其中N是重新启动之前要处理的输入数。 在这种情况下，您不应调用afl.init() 。 如果您从sys.stdin读取输入，则必须在每次循环迭代sys.stdin其后退： sys . stdin . see

介绍了模糊算法的基本原理，基于模糊控制的PID算法的实现。

这是基于fuzzy的PID程序，是matlab的m代码，其中包括迭代学习算法

本书是针对研究生和高年级本科生的教科书。王立新老师曾是模糊之父扎德的学生，是模糊界的大牛，这本书曾风靡一时。