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

目前计算不一致决策表的分布约简、 最大分布约简和分配约简的方法均基于可辨识属性矩阵, 在大数据集下耗时较多.为此, 提出转化算法, 将计算原不一致决策表的上述3 种约简转化为计算3种一致决策表的Pawlak约简.通过应用针对后者的高效启发式算法,有效地减少了计算时间.此外,引入λ-约简的概念, 通过调节λ 的值, 能得到一族反映决策矢量不同水平相似程度的知识约简.该方法降低了分布约简对决策表区分能力的过高要求, 较上述3种约简更为灵活.

基于模糊逻辑的光伏发电系统

针对PID控制和模糊控制在位置跟踪系统应用中的局限性,利用它们的各自优点,采用多 模态控制方法对位置跟踪系统进行控制,给出模糊控制器的设计过程以及采用PID控制和模糊控 制相结合的多模态控制方法的运行结果.跟踪结果表明,该方法不仅减小了系统稳态误差,而且改 善了系统动态特性,证明了多模态控制在位置跟踪系统中的应用价值.

Fuzzy Neural Networks for Real Time Control Applications 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

常用的模糊推理模型，Matlab仿真，fuzzy文件夹中是对数据的评估，自适应模糊里的数据可自我学习

该文针对电液伺服系统模型不精确、参数时变和负载干扰大的特点，提出了一种Bang·Bang+Fuzzy—PI的自适应复合控制器，利用模糊开关在不同控制方式间切换，并采用遗传算法对Fuzzy控制器的量化因子和PI控制器的积分系数进行在线优化。比较了复合控制器与Fuzzy控制器、Fuzzy-PI控制器和PID控制器的主要动态及静态指标，仿真结果表明这种复合控制器上升时间短、稳态精度高、鲁棒性强，具有优良的控制性能。

模糊C均值算法 类型：聚类算法 使用的数据集：虹膜数据集 要求： Google colab或jupyter笔记本 套餐： 熊猫-https: numpy- //numpy.org/install/ Matplotlib- //matplotlib.org/stable/users/installing.html sklearn- //scikit-learn.org/stable/install.html 涉及的步骤： 打开“ fuzzy_c_means_algorithm_implementation.ipynb”文件。您可以在Google colab上或通过jupyter笔记本打开它。 如果您使用的是Jupyter笔记本，请安装上述必需的软件包。 在google colab或jupyter Notebook中打开文件后，运行所有单元格并查看输出。 观察图以了解算

现在有大量关于模糊熵和模糊互信息理论的文章。 然而，这些概念的 Matlab 实现明显缺乏。 根据学生和研究人员的大量要求，我编写了此代码以简化此类概念并提供一个您可以直接尝试的工具。 当然，您可能会发现许多不同的方法可以增强代码的功能，因此请随时通知我和其他任何此类更新。 如果您使用此代码，请引用以下任何一篇论文： [1] RN Khushaba、A. Al-Jumaily 和 A. Al-Ani，“基于模糊熵和小波包变换的新型特征提取方法用于肌电控制”，第 7 届国际通信和信息技术研讨会 ISCIT2007，澳大利亚悉尼，第 352 – 357 页。 [2] RN Khushaba、S. Kodagoa、S. Lal 和 G. Dissanayake，“使用基于模糊小波包的特征提取算法的驾驶员睡意分类”，IEEE 生物医学工程汇刊，卷。 58，没有。 1，第 121-131 页，