模糊模式识别在植被和遥感图像识别中的应用，姬翠翠，吴云，以往在对植被和遥感图像识别时，通常是通过目视判读，根据遥感图像的判读标志,提取信息特征。随着模糊模式识别在越来越多的科学�

模糊模式识别的应用，齐微，韩冰，本文先初步介绍了模糊数学中的模式识别的一些基本知识，其中包括模糊模式识别的原则，模糊模式识别的主要方法。其中，模糊模式识

用matlab求模糊查询表，简单异易懂，大大简化了求查询表的工作量

在研究传统PID控制算法在发动机怠速应用的基础上，提出了模糊怠速控制策略。在基于MATLAB/SIMULINK的仿真工具上，设计出了发动机怠速系统，并在此基础上设计出了模糊控制器。仿真过程中，研究了模糊控制算法的对怠速的控制能力，包括发动机启动到真正怠速的响应速度，以及发动机在外部负荷变化情况下的响应能力，随时增加负荷或者是减小负荷，模糊控制器都能做出快速响应。实验表明：模糊控制器的抗干扰能力相对PID有了很大的提高，由于不需要精确地数学模型，发动机具有了较强的自适应能力。

用MATLAB做的模糊边缘检测，有用户界面，实验结果很好。

模糊综合评判VB源码，要求同一个评价因子对应的评价集的值不能重复。如有重复，在各隶属度计算的函数中需要修改，请各位自由发挥吧！：）

模糊PID源程序，C语言编写，内有详细说明，适用于初学者-Fuzzy PID source

图像盲去运动模糊一直是计算机视觉领域的一个经典问题，它的目的是在模糊核未知的情况下恢复清晰图像。考虑到更大的感受野以及多尺度信息对恢复清晰图像中的全局信息以及局部细节信息具有重要作用，因此提出的方法对DeblurGAN方法进行改进，提出一种基于条件生成对抗网络的GR-DeblurGAN（granular residual DeblurGAN）的单图像盲去运动模糊方法，采用细粒度残差模块（granular residual block）作为骨干网络，以此在不增加参数量的情况下，扩大感受野，获得多尺度信息。最后在两个广泛使用的数据集：GoPro数据集以及Kohler数据集上进行算法性能评估，并与代表性算法进行对比。从实验结果可以看出，提出的方法改进效果明显，并且在计算开销上面优于其他算法。

本文受生物DNA分子遗传机制和混沌优化算法的启发,提出了一种混沌DNA遗传算法,用于优化T-S模糊 递归神经网络(FRNN).该方法使用碱基序列表示T-S模糊递归神经网络的前件部分参数,包括模糊规则数,隶属度 函数中心点和宽度;设计更为复杂的遗传操作算子来改进遗传算法的寻优性能;利用混沌优化算法优化种群中的较差个体.同时使用递推最小二乘法(RLS)来辨识T-S模糊递归神经网络的后件部分参数.最后,采用基于混沌DNA遗 传算法的T-S模糊递归神经网络对一种典型的pH中和过程进行建模。通过与其他建模方法的比较

图像处理的小程序，可以实现图像锐化，滤波，模糊，对比度调节等功能