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

为了实现启发式优化算法的自适应参数调整， 避免算法陷入局部最优，提高算法的准确性 为解决参数识别问题，自适应模糊粒子群优化 （AFPSO）提出从自动调谐三个方面改进基本算法 参数、种群拓扑和突变特征。 刘，董，等。“使用自适应模糊粒子群优化的水轮机调节系统的精确参数估计。” 能源，第一卷。12，没有。20，MDPI AG，2019 年 10 月，第 20 页。3903，doi：10.3390/en12203903。

Df(x)此函数用于构造麦克-格拉斯(Mackey-Glass)混沌延迟微分方程的形式 Mackey_Glass(N,tau)麦克-格拉斯(Mackey-Glass)混沌延迟微分方程 x为序列返回值，t为时间返回值，h为时隙间隔，N为点数 test是生成0-2000s内的Mackey_Glass序列，τ \tauτ分别取不同的值 (13,30) (13,30)(13,30),并做出相应相位时差 ---------------------

模糊 免疫算法 PID 模糊 免疫算法 PID(Fuzzy immune PID algorithm PID fuzzy immune algorithm)

一型模糊逻辑系统，方法有SVD-QR、TSK的实现，包含train和test

为了有效改善发动机怠速工况下经济性与排放性，考虑怠速工况的非线性、时变性和不确定性等因 素，采用怠速Fuzzy—PID控制算法，利用Simulink和Statenow工具对Fuzzy—PID发动机怠速控制系统进行建 模仿真．结果表明该Fuzzy—PID控制器，有良好的实时性、抗干扰性和鲁棒性．同时为解决控制系统的实时性 能，在硬件设计上采用功能强大的可编程定点DSP控制芯片TMS320F2812，来实现信号处理与控制功能

其中包括两个m文件，每个文件代表间隔类型2模糊逻辑系统的实现。 包括解释代码的 pdf 文件，以及详细讨论这些代码所基于的推理机制的推导的研究手稿副本。 此外，还包括一个 Simulink 文件。 它提供了使用所讨论的 IT2-FLC 机制平衡倒立摆的模拟。 提供了两个不同的 m 文件，每个文件都实现了不同的 IT2 模糊推理机制。 每个文件都被编程为具有两个输入和一个输出的 MATLAB 函数。 提供的所有控制器对每个输入使用三个隶属函数，如 pdf 文件中的图中所示。 为了控制隶属函数（即它们的位置）的传播，您可以使用输入和输出增益。 或者，您可以修改 m 文件以添加更多隶属函数并更改规则库。

模糊调节PID参数与PID调节比较，仿真证明，模糊PID调节好于普通PID调节。