j用Matlab的Fuzzy工具箱实现模糊控制-Fuzzy_Control.rar [url=http://blog.daviesliu.net/article/entry20050328-153616]用 Matlab 的 Fuzzy 工具箱实现模糊控制 [/url] 用 Matlab 中的 Fuzzy 工具箱做一个简单的模糊控制，流程如下： 1、创建一个 FIS 对象， a = newfis一般只用提供第一个参数即可，后面均用默认值。 2、增加模糊语言变量 a = addvar模糊变量有两类：input 和 output。在每增加模糊变量，都会按顺序分配一个 index，后面要通过该 index 来使用该变量。 3、增加模糊语言名称，即模糊集合。 a = addmf每个模糊语言名称从属于一个模糊语言。Fuzzy 工具箱中没有找到离散模糊集合的隶属度表示方法，暂且用插值后的连续函数代替。参数 mfType 即隶属度函数，它可以是 Gaussmf、trimf、trapmf等，也可以是自定义的函数。每一个语言名称也会有一个 index，按加入的先后顺序得到，从 1 开始。 4、增加控制规则，即模糊推理的规则。 a = addrule 其中 ruleList 是一个矩阵，每一行为一条规则，他们之间是 ALSO 的关系。 假定该 FIS 有 N 个输入和 M 个输出，则每行有 N M 2 个元素，前 N 个数分别表示 N 个输入变量的某一个语言名称的 index，没有的话用 0 表示，后面的 M 个数也类似，最后两个分别表示该条规则的权重和个条件的关系，1 表示 AND，2 表示 OR。例如，当“输入1” 为“名称1” 和 “输入2” 为“名称3” 时，输出为 “ 输出1” 的“状态2”，则写为：[1 3 2 1 1] 5、给定输入，得到输出，即进行模糊推理。 output = evalfis其中 fismat 为前面建立的那个 FIS 对象。一个完整的例子如下： matlab程序在附件里

通过命令行来实现Matlab中的模糊PID控制，并且能够根据输入量得到输出量

如何在MATLAB中如何调用模糊控制工具箱

模糊名称匹配 使用R中的模糊逻辑将一个列表中的相似名称与另一个列表进行匹配。 改编自python名称匹配算法

打开Matlab后先输入此命令解决系统兼容问题后再打开mld文件，否则错误.

执行模糊 k-最近邻 [1] 分类。 [1] JM Keller、MR Gray 和 JA Givens, Jr.，“模糊 K-最近邻算法”，IEEE 系统、人与控制论汇刊，卷。 15，第 4 期，第 580-585 页。

This paper introduces self-adaptive fuzzy PID controller to improve static and dynamic performance of magnetic suspension systems aiming at the characteristics of nonlinearity, hysteresis and uncertain model of the systems. The simulation results demonstrate that this fuzzy self-adaptive PID controller is more precise and less time-consuming for convergence, when uncertain parameters and disturbances exist at the same time, the system obtains better robust and stronger anti-interference ability.

模糊集matlab代码Fuzzy_Collision_Avoidance 用于避免碰撞的 Matlab 代码 模糊逻辑通过考虑现实世界中通信的不精确性来执行计算。 与布尔逻辑（即 1 和 0）相反，取值是基于“真实程度”。 受人类认知和感知的生物过程的启发，模糊逻辑基于相对分级隶属函数的思想进行了理论化，隶属函数与归属的程度和程度相关。 模糊逻辑控制器 模糊逻辑控制器是一种基于模糊逻辑或模糊集的控制系统，它根据采用 0 到 1 之间连续值的逻辑变量来分析模拟输入值。因此，边界的模糊性和不精确性使其可用于近似模型. 传统控制器包括四个步骤，即模糊化、知识库、模糊推理和去模糊化。 模糊控制器的第一步是定义模糊控制器的输入和输出变量。 模糊逻辑控制器使用一组非常灵活的 if-then 规则，并且控制器规则通常用语言术语表述。 因此，语言变量和模糊集的使用意味着模糊化过程，即将输入变量映射到合适的语言学值。 最后一步是去模糊化，它将基于模糊的语言术语转换为标量输出值。 方法 在 VREP 软件中创建了机器人导航环境，用于模拟和机器人在物体填充环境中的性能。 用于此目的的机器人是 Pioneer

查找相似的公司名称并自动匹配它们 该程序将使用NLP和ML技术来匹配相似的公司名称。 在算法中，会自动对匹配常见单词（例如“ LTD”和“ COMPANY”）的匹配进行打折。 使用的库： 大熊猫 Fuzzywuzzy（ ） 使用的数据集（单独下载）： 我们使用的数据可在上找到。它是一个公开许可的公共可用数据集，其中包含英国的注册（有限责任）公司列表。 输送材料： 幻灯片（未最终确定）： :

模糊PID实现在STM32F103单片机中温度控制