--------------------------- c++开源模糊逻辑库

模糊逻辑用于路径规划,C++实现，可以运行。

摘要边缘检测在图像处理中起着重要的作用，有助于对目标进行分类和识别等操作。这是提高图像清晰度的唯一方法。常用的边缘检测技术如Sobel、Prewitt、Canny、Laplacian of Gaussian（对数）、Roberts和Zero Crossing等都吸引了研究者的注意，对这些技术进行了比较分析，但使用了不同类型的图像进行模糊处理除外。基于模糊逻辑的边缘检测算法的发展和与现有算法的比较变得非常重要，因为像素的边界识别图像DEG如预期的那样清晰，因此使用CRISP值的其他边缘检测算法将忽略一些重要的信息像素，这会降低图像的质量。图像边缘检测，并通过适当的解释进一步应用。本研究进一步扩展了边缘检测技术的最优性研究，通过比较Sobel、Prewitt、Canny、Laplacian和Roberts的边缘检测算法与我们使用Matlab设计的基于模糊的边缘检测算法。结果表明，在三种不同的图像实验中，本研究开发的模糊边缘检测算法优于Canny、Sobel、Prewitt、Roberts和Log边缘检测算法。

模糊逻辑代码matlab Soft-Computing-Codes These MATLAB codes pertain to Machine Learning and Fuzzy Logic.

目前,基于微机械系统(MEMS)的行人航迹推算(PDR)室内导航定位系统都会面临步长估计的问题，因此提出了一种基于模糊逻辑的非线性步长估计方法。首先采用非线性步长估计方法模型，然后以步频、身高、体重作为逻辑系统输入变量设计模糊逻辑控制器，得到可变的步长估计系数，从而实现对步长动态估算。通过对30 m以内多次室内行走的实验结果分析表明，基于模糊逻辑的步长估计方法平均步长准确率可达到92%，与传统的步长估计算法相比提高约9%，有效提高了步长估计精度。

本文的目的是考虑在模糊逻辑和神经网络的预测中的潜力，同时在模型之间进行某种组合以解决不同模型中安曼证券交易所的指数和价格预测中的实现问题，其中以前的研究人员必须证明这些措施之间的差异。 在本研究中，我们以安曼证券交易所指数价格数据为样本集，比较了不同的应用模型，其中预测股票市场非常困难，因为它依赖于非平稳财务数据，而且大多数模型都是非线性系统。 这些论文将这些模型的组合吸引了现有的学者和文学评论家，并将它们进行了比较，概念方法的发展和研究主张是实现这种组合的基础。 因此，当前和最近的论文可以为更多的研究人员提供服务，以解决这些研究人员所面临的当代障碍。 作者在本文中展示了模糊逻辑和神经网络，除了通过这些模型进行时间序列分析外，还利用了RSI，OS，MACD和OBV，然后使用了MSE，MAPE和RMSE。 研究含义表示研究期间的数据过多，并且本文本质上也是概念性的，本文着重于发现实施方面的挑战以及这些挑战如何促进股票市场中交易者的决策。 分析结果表明，与其他方法相比，ANFIS是更好的模型，可以更好地实现对股票市场的预测。 与模拟其他方法中的错误相比，MAPE和RMSE何时才是最好的选择

模糊逻辑学习笔记.rar

参考资料-单片机模糊逻辑开发软件.zip

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设计了基于模糊逻辑的直流电机速度控制。 在该模型中，设计了一种用于控制直流电机速度的模糊控制器。 还介绍了直流电机的建模。 这个 zip 文件包含 matlab simulink 模型和 fis 文件。