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

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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。

可疑逻辑代码matlab 基于matlab模糊函数的模糊逻辑的简单汽车停车系统。 运行代码 打开matlab并转到项目文件夹 指定初始位置 运行fuzzy_parking 例子 >> init = [3, 30]; >> fuzzy_parking(init)

有关一些MATLAB中模糊控制器fuzzy logic的一些使用指导。是英文版，也许对你有用

模糊集matlab代码她关心 基于模糊的乳腺癌检测专家系统 使用 Python、MATLAB、Tkinter 框架构建 关于项目/研究 乳腺癌是世界上的致命疾病之一，女性人群中的主要死亡病例是由于患部癌组织的检测和报告过程时间过长。 检测疾病的传统模式并不快速，需要时间和特殊的加工方法。 原始数据集最初由一些属性缺失值组成，删除具有缺失属性的示例以创建决策树用于规则库分析。 派生的规则库和数据库（成员函数）被输入到基于 Mamdani 方法的推理引擎中。 从推理引擎获取结果后，进行去模糊化。 执行基于区域中心的去模糊化，最常称为质心方法，以获得用于预测样本的单个清晰输出。 演示 演示.mp4 特征 紧凑而快速 云处理能力 精密准备值 轻量级应用，易于容器化 流程流程 请参阅 FIS 的模糊逻辑和 Mamdani 方法以了解有关该项目的更多信息。 科技 SheCare 建立在以下技术之上： - 用于使用 MATLAB 引擎创建接口、模型和连接的语言。 - 用于创建模糊推理引擎的计算和数学平台，用于输入的模糊化和去模糊化。 - 基于 Py 的包来创建图形用户界面。 安装 SheCare 需