模糊控制经典书籍，王立新著，很适合搞控制的人学习一下

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。

模糊系统matlab代码实现

模糊系统章节，模糊逻辑与模糊推理

模糊模型设计方法归结为两种，即语义驱动和数据驱动。数据驱动模型具有更好的性能，是目前研究的热点。模糊系统辨识是数据驱动下模糊系统建模的重要手段，辨识的优良直接影响系统建模的精度。模糊系统辨识可以分为两部分进行认识，即模糊系统结构辨识和参数辨识。回顾了近年来模糊系统辨识的理论和方法，如subtractive聚类、多分辨率自适应空间分解、SVM、核函数法、粒子群算法和并行遗传算法等。对各种算法原理、特点进行了介绍，对模糊系统辨识的发展进行了展望。

人工神经网络是由大量简单的处理单元组成的非线性、自适应、自组织系统，它是在现代神经科学研究成果的基础上，试图模拟人类神经系统对信息进行处理加工。

由于主动避撞系统的验证中需要有动力学模型来支撑，所以要搭建无人车 纵向动力学模型。无人车纵向动力总成包括发动机、液力偶合器、自动变速器和 车辆质量模型等。为了验证所本文所搭建的动力学模型的合理性，在 CarSim 中同 样建立了整车模型，并在与 Simulink 中搭建的纵向动力学模型进行对比，证明所 建动力学模型的完整性与准确性。 与传统的模糊系统不同，DFS 将模糊变量分解为 N 层，并除去了两个边界 模糊集。每一层的传统模糊变量由一个对应的模糊集及其补集构成，并且每一层 对应于原模糊划分中的一个模糊集。由于采用 DFS 所构建的基于专家经验的模糊 规则库的规则数过多，所以采用简易分解模糊系统（SDFS）。对于 SDFS，相比 DFS 来说只需要考虑来自模糊变量的同一排序层的模糊集，模糊规则数相对较少。 针对无人车的主动避撞系统，避撞逻辑的模型采用安全距离模型。将前后 车的状态信息输入到控制器中，按照设计好的计算方法得到相应的危险阈值，该 阈值是表示当前车况危险程度的量，无人车可通过阈值法判别紧急危险状况，以 及是否触发车辆自主制动措施。一旦触发车辆自主的制动，系统将给出制动的期 望减速度，无人车将以期望加速度为目标进行制动。采用控制目标设计层、扭矩 输出层的分层控制策略。在目标设计层中，将期望纵向加速度与实际值作比较得 到相应的误差;在扭矩输出层，误差通过分解模糊 PID 控制器计算出期望加速度所 需要的力矩。最后，通过仿真验证所提出的控制方法的有效性。

sjwlymhxt_homework 神经网络与模糊系统，论文复现的代码和报告电子版 上课的作业，引用文献和部分代码参考在报告中标明 其中homwork下的GCE文完全增加： :

详细讲解matlab的模糊系统的设计，方遍查找学习，迅速提高编程能力

王立新Matlab模糊系统与模糊控制教程-模糊系统与模糊控制教程.part1.rar 《模糊系统与模糊控制教程》共31章，内容包括模糊数学与模糊逻辑中一些对于模糊系统理论有用的概念和原理，模糊系统的各组成部分，设计模糊系统的四种方法，模糊控制与非自适应模糊控制方法，以及若干很重要的专题，如模糊c-均值算法、模糊关系方程、模糊算术、模糊线性规划和可能性理论等。