电液位置伺服系统的模糊神经网络控制pdf,电液位置伺服系统的模糊神经网络控制

人工智能导论实验三，模糊推理控制汽车车距，包括matlab的fuzzy-logic-controler模糊控制工具箱和simulink仿真实现。

围绕游客的反馈，分析古镇旅游项目存在的问题及游客的态度。选取了5个各具特色的古镇——甲居藏寨、西江千户苗寨、周庄古镇、黄姚古镇、西塘古镇作为参考。利用大量的评论进行文本挖掘、统计词频，分析热门话题。再运用情感分析得到评分，进而分析游客的好感度及可能影响评价的因素。最后，结合因子分析建立综合模糊评分模型，以计算古镇旅游的最终得分。研究结果可作为参考，以此优化改善古镇旅游体验，保护历史文明遗址。

设计了一种自调整模糊控制器。根据模糊控制器输入变量的大小调整模糊控制器的参数和输入变量的权重，从而自动地调整了模糊控制器规则。我们把这种自调整模糊控制器引入交流伺服系统中，作为系统速度的调节器。实验表明，这种方法不仅可以提高一般模糊控制的动、静态性能，而且具有PID控制不可达到的强鲁棒性。

近年来一些学者将模糊理论引入到图像分割中，较传统方法取得了更好的分割效果。 本文在研究传统的模糊阈值分割和模糊聚类分割的基础上，提出了以下改进的新方法： 1．针对目标／背景两类图像分割问题，考虑二维灰度直方图，采用了一种更符合图像空间分布特点的隶属函数，建立了对应的二维图像模糊熵，并采用遗传算法对二维图像模糊熵的各个参数进行优化，根据最大模糊熵准则，确定目标和背景的晟佳分割阈值；实验结果表明，基于遗传算法的二维最大模糊熵阈值分割法具有较好的分割性能和较快的分割速度，对噪声有一定的抑制能力。另外，针对多目标的复杂图像分割问题，本文聚用了一种三类阈值分割法，该方法将图像分为暗区、灰度区和亮区，通过建立相应的模糊隶属函数，对图像各个灰度级属于暗区、灰度区和亮区的模糊特性进行描述，应用指数熵的概念，基于概率分析，引进了一种新的模糊熵定义；并根据最大模糊熵准则，应用遗传算法，确定最佳的分割阈值：实验结果表明，基于遗传算法的三类阈值分割法能快速有效地分割复杂图像。 2．针对传统的模糊c均值聚类(FCM)图像分割方法未考虑图像的空间信息，本文采用了一种结合空问信息的模糊C均值聚类分割算法；该方法将图像的二维直方图引入传统的模糊C均值聚类算法，并对隶属函数做了改进；依据平方误差和最小准则，来确定模糊分类矩阵及聚类中心；最后，依据最大隶属度原则，划分图像像素的类别归属；实验结果表明，结合空间信息的模糊C均值聚类分割方法对含噪图像有效，分割效果较好。另外，针对二维直方图模糊化处理时存在空问信息损失问题，而马尔可夫随机场(MRF)理论能准确描述图像像素Ⅻ的空间相互关系，本文采用了一种基于马尔可夫随机场的模糊c均值聚类图像分割方法，利用MRF理论所描述的邻域关系属性．以Gibbs能量的形式引入先验的邻域约束信息，建立了包含灰度信息与空问信息的聚类目标函数，依据平方误差和最小准则，束确定模糊分类矩阵及聚类中心：最后，依据最大隶属度原则，划分图像像素的类别归属，以改善传统FCM算法的分割质量；实验结果表明，该方法能准确有效地分割图像，且具有较强的抗噪能力。

2.双输入-单输出模糊控制器的模糊控制规则 if and then 3.多输入-单输出模糊控制器的模糊控制规则 if and and …and then *

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

摘要：US0012是一种基于数字信号处理器和模糊逻辑技术的高性能智能化超声波干扰探测器集成电路。它具有价格低、适用面广、便于安装等优点，可广泛用于车辆内部的安全系统。文中介绍了US0012的主要特点和功能原理，给出了US0012的典型应用电路及其连接方法。     关键词：超声波；干扰探测器；干扰识别；报警；US0012 １ 主要特性 ＵＳ００１２是一种采用ＣＭＯＳ工艺制成的超声波干扰探测器信号处理专用集成电路，它兼有干扰探测、干扰识别和干扰报警三大功能。其主要性能特点如下： （１）内含超声波发送与接收电路、模拟信号处理器、数字信号处理器（ＤＳＰ）、基于模糊逻辑技术（Ｆｕｚｚｙ－Ｌｏ

一种模糊聚类算法MATLAB，能够将矩阵的元素按照一种聚类的方式重新排列

设定E、DE、U的论域为：{-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4}，并均有7个模糊子集{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}。