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.

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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，

基于模糊PID算法的小车纵向速度控制，电机PWM调速，效果优于普通PID调速，因为自己也是初学者，所以注释很详细，欢迎下载，有相关问题欢迎留言讨论

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