概括地说：如果控制器是在自适应模糊逻辑系统的基础上构造的（自适应模糊控制是指具有自适应学习算法的模糊逻辑系统），我们就把这种控制器称为自适应模糊控制器。可以用一个自适应模糊系统构成，也可以用若干个模糊逻辑系统构成。

应用线性矩阵不等式(LMI)方法研究T-S模糊系统的H2/H∞混合控制器的设计问题.首先针对T-S模糊系统分别设计H2和H∞ 控制器;然后以线性矩阵不等式的形式给出T-S模糊系统H2/H∞混合控制器存在的充分条件及相应的控制器设计方法.在给定的H∞ 干扰约束下,通过优化H∞控制性能指标实现了模糊状态反馈次优控制.最后通过例子验证了所给出的H2/H∞混合控制器设计方法的可行性和有效性.

应用线性矩阵不等式(LMI)方法研究T-S模糊系统的H2/H∞混合控制器的设计问题．首先针对T-S模糊系统分别设计H2和H∞控制器；然后以线性矩阵不等式的形式给出T-S模糊系统Hz/H∞混合控制器存在的充分条件及相应的控制器设计方法．在给定的H∞干扰约束下，通过优化H2控制性能指标实现了模糊状态反馈次优控制．最后通过例子验证了所给出的H2/H∞混合控制器设计方法的可行性和有效性．

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概括介绍了近年来倍受瞩目的一种新的计算机学习方法——支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM)方法,这一方法具有坚实的理论基础和出色的应用效果;并分析了SVM方法与 模糊系统的关系,对这两种方法的交互促进和发展提出了看法。

matlab高功率微波代码智能系统 概述 NTOU-NCE 硕士课程。 三个项目使用了三种不同的智能系统理论，包括模糊理论、进化算法和反向传播神经网络。 这些项目不是靠Matlab工具箱完成的，而是靠我自己的编程能力。 思维导图 课程内容 模糊理论 进化算法 反向传播神经网络 (BPNN) 混合系统 项目01：模糊理论 目标 ： 微波炉的完全模糊控制。 这个微波炉有一些有趣的功能。 安装在此微波炉上的传感器可以检测温度和重量。 利用模糊理论，自动计算，得出适中的功率和运行时间，并根据计算结果对食物进行加热。 这些功能可以减少我们用它来加热食物的时间。 我们只需按一下按钮，食物就会被正确加热。 根据模糊规则和隶属函数，使用COG去模糊，并根据去模糊，绘制两个图表。 模糊规则： R^1：如果温度低而重量重。 然后操作时间长且功率高。 R^2：如果温度低，重量中等。 然后运行时间中等，功率高。 R^3：如果温度低，重量轻。 然后操作时间短且功率高。 R^4：如果温度中等，重量较重。 然后运行时间长，功率中等。 R^5：如果温度中等，重量中等。 然后运行时间中等，功率中等。 R^6：如果温度中

这本书对于学习模糊系统与模糊控制来说，还是很有参考价值的，尤其是其中带有很多的Matlab程序说明和用法

王立新老师的参考答案，涉及模糊控制方面

神经网络与模糊系统相结合，并介绍了在实际系统中的应用！

针对传统Takagi-Sugeno-Kan(TSK)模糊系统处理大规模数据时间代价较高的问题,提出一种基于概率模型框架的L2型TSK模糊系统建模策略,建立具有处理大规模数据能力的贝叶斯L2型TSK模糊系统(B-TSK-FS).具体地,基于L2型TSK模糊系统的输出误差概率化表示,对系统前后件参数联合学习,提高系统的泛化能力.另外,引入狄利克雷先验分布函数,对模糊隶属度稀疏化表示,实现样本的压缩,降低运算时间.在模拟和真实数据集上的实验结果验证了所提出模糊系统的优势.