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

FastFuzzyStringMatcher FastFuzzyStringMatcher是用于快速内存中字符串匹配的BK树实现。 （也可用于 ）。 特征 快速，模糊，字符串匹配。 根据百分比进行搜索并编辑距离。 将数据与字符串关键字相关联，并同时返回两者。 例如，搜索文件名，然后返回关联的文件路径。 动机 尽管哈希映射可用于精确的字符串匹配，而尝试可用于前缀匹配，但目前很少有基于编辑距离或百分比差异的快速匹配解决方案。 当然，您可以搜索集合中的每个字符串，将其编辑距离与要搜索的关键字进行比较，但这往往效率很低。 FastFuzzyStringMatcher构建以使搜索效率更高。 设置 该项目最初是使用Eclipse和Java 8构建的，并且假设您已安装了最新的JDK，则应该干净地构建。 主类可以在src/main/java com.gitub.pekoto.fastfuzzys

同步机Salient_Pole SMSP

同步机凸极

带有可能性分布信息的犹豫模糊语言环境下的TOPSIS方法，吴志彬，陈雪，人们在做决策时需要各种环境下的方法和计算支持。犹豫模糊语言术语集(HFLTS)已经广泛用于处理这样的一种环境,该环境中专家给出其偏�

FUZZY_ADAPTIVE_PID_C语言实现的描述，通过PID算法来实现温度的恒温控制，从而达到高精度的实现。这是一个完整程序的程序。

Fuzzy Logic Toolbox for Matlab

关于PID一些.mdl和.m文件，包括fuzzy、pid等 结合GUI。这个资料不错，参考肯定对你有好处。