EvoFuzzy 这是用于调整模糊推理系统的的非常简单的Python实现。 要求 已知依赖项： Python（3.5.5） 脾气暴躁（1.14.2） Matplotlib（2.2.2） 要安装依赖项，请cd到存储库的目录并运行pip install -r requirements.txt 代码结构 anfis.py ：包含python ANFIS实现。 diffevo.py ：包含差异进化算法的python实现（基于）。 fobj.py ：包含几个目标函数。 mackey.py ：包含一个示例，该示例使用差异演化来调整ANFIS以预测Mackey Glass系列。 本示例在序列的1500个点上训练系统，并绘制实际序列与预测序列的关系图。 要运行示例，请cd到存储库的目录并运行python mackey.py 去做： 实现除高斯人以外的成员资格功能。 实施其他进化算法来

基于矩阵特征向量分解的高分辨阵列测向技术 这是一个关于互模糊函数matlab源码,matlab源码的项目源码，可以用来学习matlaba实战项目案例。

模糊函数和WVD之间的关系： WVD与模糊函数的二维Fourier变换等价，只是相差一个常数因子。

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基于PyTorch实现图像去模糊、有代码数据、可直接运行基于PyTorch实现图像去模糊、有代码数据、可直接运行

为简化无刷直流电机控制系统的结构同时又能使其具有较快的转矩响应速度，论文提出一种新颖的控制方案，将直接转矩控制和模糊控制相结合应用于无刷直流电机控制 系统中。直接转矩控制省掉了复杂的矢量变换，使系统结构简单且响应迅速，但是转矩脉动相对较大；而模糊控制鲁棒性强，根据转矩偏差和转矩偏差的变化率，模糊调节电压矢量作用时间，减小转矩脉动。新型的控制策略不仅具有良好的动态特性和简单的结构，其它性能也可与传统的无刷直流电机控制系统相媲美。利用MATLAB对系统进行了仿真，并对两种不同控制方法的实验结果进行比较。通过比较可以看到模糊直接转矩控制方法实现了对转矩和电流的有效控制，更优于传统的控制方法。

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GFN “门控融合网络的联合图像去模糊和超级分辨率”的，杭东，，，王飞，（上BMVC2018口头报告）。 您可以在上找到更多详细信息 。 改善培训过程 为了获得更稳定的训练过程，现在我们采用了三步训练策略，该策略与本文不同，将LR-GOPRO 4x数据集的PSNR从27.74dB提高到27.81dB。 模型 LR-GOPRO 4倍PSNR（dB） 时间 22.74 0.66 24.40 0.07 ED-DSRN 26.44 0.10 + EDSR 25.09 2.70 EDSR + DeepDeblur 26.35 8.10 GFN（BMVC纸） 27.74 0.07 GFN（现） 27.81 0.07 依存关系 Python 3.6 PyTorch> = 0.4.0 火炬视觉 麻木 skimage h5py 的MATLAB 测试方法

得分：96/100 内容：本次实验将模糊控制理论嵌入传统PID控制方法中，选取大连地区某换热站进行测试，旨在获得比传统PID控制更加稳定的控制方法，以更好地满足集中供热的调控需求。 文件包括：1）matlab代码；2）实验报告 实验过程：首先建立一次侧管网流量与二次侧管网供水温度之间传递函数的模型，然后进行模糊PID控制器设计，最后对比常规PID控制和模糊自适应PID控制。 实验设计来源于论文：马可心等, 模糊理论结合PID控制方法在集中供热系统中的应用