该系统由一个光伏阵列和一个带阻性负载的升压转换器组成。 升压转换器通过模糊逻辑控制器进行控制，以从光伏阵列中提取最大功率。 如果您需要带有 FIS 文件的完整模型，请通过我的电子邮件与我联系：engr.niaz91@gmail.com 要观看视频演示，请访问以下链接： https://youtu.be/SkhYA_y1l2A

以标准灰度图像为例，经过小波分解得到的四幅自带图。通过小波图像分解得到的歌尺度上的小波系数，然后对各种系数星星阈值处理，最后利用处理后的系数进行小波重构，从而得到去噪图像。一幅图像在经过小波分解后，可以得到其低频细节、垂直细节、水平细节和对接线四届四幅图像

基于89C52单片机，运用FUZZYPID算法和PWM控制方式的温室温度控制系统以及温室仿真和控制系统仿真

由于项目需要,需要模糊控制算法,之前此类知识为 0,经过半个多月 的研究,终于有的小进展。 可以直接下载使用，单片机、dsp、ARM都可以用的。

非常好的一篇关于模糊聚类的文章

In this project, we investigate authentication systems that utilize fuzzy extractors and Physically Unclonable Functions (PUFs) to uniquely identify hardware components.

MATLAB实现数据fcm代码模糊 C 均值 模糊 C 均值 (FCM) 是一种无监督的数据集聚类方法，其方式是一个数据点可能属于多个具有不同隶属度的集群。 该算法基于模糊集，是 K-Means 聚类的扩展。 FCM 的一个简单实现已经在 MATLAB 中进行了编码。

Matlab R2012b代码模糊与神经模糊的车辆导航MATLAB代码 要求 MATLAB（已通过R2012b，R2015a和R2018a测试） 模糊逻辑工具箱 目标 给定包含障碍物的地图，将车辆引导至给定目标。 随时可用的唯一信息是距最近障碍物的距离以及与目标的角度，而我们只能控制车辆在每个可能方向上的速度。 模糊系统 使用适用于常识的规则解决了该问题。 为两个输入变量构造了两个分区（角度和距离的“好”和“坏”），而输出可以是“低”，“中等”或“高”速度。 第一个模糊系统（fuzzy_system_3_rules.fis）根据以下规则建模： 如果角度为“好”而距离为“好”，则速度为“高”。 如果角度为“坏”，则速度为“低”。 如果角度为“好”而距离为“差”，则速度为“中等”。 对于第二模糊系统（fuzzy_system_5_rules.fis），该角度也可以是“垂直”（接近90度的角度），并且距最近障碍物的距离也可以是“最差”（确实接近障碍物）。 该系统以上述规则以及以下规则为模型： 如果角度为“垂直”且距离为“不良”，则速度为“高”。 如果距离为“最差”，则速度为“中等”。 对于给

Fuzzy-C-means Python代码，以鸢尾花数据为例。

有三种方法（1、2 和 3 [反向传播]）来预测时间序列。 这是一组 MATLAB 编程、屏幕短片、给出结果的 Fig 文件。 按照文件中的注释运行程序