超分辨率matlab代码BIN（模糊视频帧插值） | ，，李晨和高志勇 IEEE计算机视觉和模式识别会议，西雅图，CVPR 2020 目录 介绍 我们建议A B lurry视频帧terpolation方法同时减少运动模糊和上变频帧率。 我们提供视频。 此外，在日记本版本（已被TIP接受）中，我们还扩展了模型，以进行联合帧内插和去模糊处理，包括压缩伪像，联合帧内插和超分辨率。 我们提供视频。 引文 如果您发现对您的研究有用的代码和数据集，请引用： @inproceedings {BIN，作者= {Shen，Wang和Bao，Wenbo和Zhai，Guangtao和Chen，Li和Min，Xionkuo和Gao，Zhiyong}，标题= {Blurry Video Frame Interpolation}，书名= {IEEE IEEE Vision of Computer Vision和模式识别}，年份= {2020}} @inproceedings {BIN，作者= {沉，王和鲍，文博和翟，广涛和陈，李和敏，熊国和高智勇}，标题= {通过金字塔递归框架进行视频帧插值和增强}，书名= {

（1）洗衣机模糊控制，参考chap4_4 – chap4_6 三个程序； （2）模糊自适应整定PID控制，被控对象传递函数如下图，参考chap4_7a和chap4_7b。 资源内包含matlab源代码，注释清晰可直接运行，有运行结果截图及整合，有详细实验报告！

小波变换及matlab原始码此配置文件旨在实现：使用小波变换的数字图像模糊检测，童杭航，李明京，张洪江 我使用了两种编程语言（matlab和C ++）来实现它。 使用Matlab源代码只需执行脚本start.m 使用C ++源代码我的代码取决于Opencv，如果您的计算机具有Opencv（> = 2.4.x），请在bash shell终端上执行命令./compile.sh main.cpp来生成执行文件“ main”，然后执行命令./main [图像]运行。

主要为大家详细为大家详细介绍了mybatis实现分页及模糊查询功能，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

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为了改善传感器的动态特性,减小系统测量误差,分析了传感器动态性能补偿的基本原理,把模糊RBF神经网络应用到传感器的补偿环节。仿真实验表明,使用补偿的传感器输出达到稳态的时间比没有补偿的缩短了大约9ms,相应的动态特性指标也得到了较大的改善。把该算法用于对瓦斯传感器的非线性校正,大大提高了瓦斯检测的灵敏度和精度。

怀疑识别等级MATLAB代码分类-计算-智能 本次作业的目的是研究 TSK（Takagi-Sugeno-Tang）模型解决分类问题的能力。 具体来说，从 中选择两个数据集，以便使用模糊神经模型对各自类别中的可用样本进行分类。 第1部分 第一个数据集用于对此类模型的训练和评估过程进行简单调查，并说明分析和解释结果的方式。 我们检查了四个 TSK 模型，其中定义了模糊 IF-THEN 规则数量的参数，即集群半径，被修改。 对于输入分区，我们使用减法聚类 (SC)方法。 特别是，在第一种情况（前两个模型）中，SC 将针对整个训练集（类独立）运行，而在第二种情况（其余两个模型）中，聚类将分别应用于每个类的训练数据（类依赖）。 我们使用这种聚类方法的原因是模型的可解释性的增加和“更干净”的聚类（因此规则）的产生。 数据集： 第2部分 第二个更复杂的数据集用于更完整的建模过程，其中包括预处理步骤，例如特征选择和通过交叉验证优化模型的方法。 由于数据集较大，可能会出现规则爆炸等问题。 为了避免这种情况，我们有必要通过选择最重要的特征并拒绝不太有用的特征来降低其维度。 之后，我们应用网格搜索和5 倍交

针对受控系统非线性、时变性、复杂性和不确定性的特点,文中采用一种基于模糊控制的变论域自适应控制算法,将变论域引入模糊控制的隶属函数中,设计了输入函数的自适应律,并通过李雅普诺夫函数进行了稳定性分析.仿真结果表明在有干扰的情况下,算法能很好的跟踪系统输入,使系统跟踪误差小且能够保证系统的稳定性.该算法结构简单,具有良好的鲁棒性和动态性能,同时克服了系统参数变化对稳定性造成的不利影响.仿真实例表 明了本算法的正确性和有效性.

从优化模糊控制器的角度出发，讨论了变论域思想和伸缩因子的概念，同时就量化、比例因子和伸缩因子的关系进行了分析，进而阐述了一般情况下两种伸缩因子的选取方法；在此基础上将模糊PID和变论域思想想结合，形成变论域自适应模糊PID控制结构；最后通过某复杂非线性系统进行仿真研究，结果表明该方法达到了预期目的，优越性明显。

自己编的用采样数据训练模糊神经网络的程序，包含数据和程序，希望对大家有帮助