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  1. Matlab与自适应神经网络模糊推理系统

  2. Matlab与自适应神经网络模糊推理系统,好,希望你有用。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-08-18
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:lu_hua1985
  1. 陈继光《Matlab与自适应神经网络模糊推理系统》(学习matlat 15本必备书之十四)

  2. 陈继光《Matlab与自适应神经网络模糊推理系统》 (学习matlat 15本必备书之十四)
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2009-11-10
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:minart
  1. 编程必备--matlab与自适应神经网络模糊推理系统

  2. 编程必备的好书--matlab与自适应神经网络模糊推理系统
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2010-03-17
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:NekoCat
  1. 两类模糊推理算法的连续性和逼近性

  2. 对Zadeh的模糊推理合成法则(CRI算法)和全蕴涵三I算法(三I算法)是否满足连续性和逼近性问题进行了细致的研究,进一步讨论了这两类算法对逼近误差的传播性能.为此,把模糊推理算法看成是模糊集合到模糊集合的映射,选用海明距离作为两模糊集的距离.证明了在模糊假言推理和模糊拒取式推理情形,这两类算法都拥有连续性.指出三I算法在已知规则的前件和后件是正规集的条件下总是满足逼近性,而CRI算法只有当它满足还原性时才拥有逼近性.在满足逼近性的条件下,两类算法都不会放大逼近误差.结果对构建模糊控制系统和模
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-03-25
    • 文件大小:760832
    • 提供者:mjletian
  1. 基于MATLAB 的模糊控制应用程序设计

  2. 介绍了一种在C 语言应用程序中调用MATLAB 资源设计模糊控制应用程序的方法。即利用Matlab Fuzzy Logic 工 具箱中的独立C 代码模糊推理引擎函数库,在C 语言应用程序中,调用Matlab Fuzzy Logic 工具箱建立的模糊推理系统数 据文件( 3 . fis) , 从而得到能独立运行的C 语言模糊控制应用程序。
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2010-03-25
    • 文件大小:80896
    • 提供者:mjletian
  1. matlab与自适应神经网络模糊推理系统

  2. matlab与自适应神经网络模糊推理系统matlab与自适应神经网络模糊推理系统
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2010-04-06
    • 文件大小:16777216
    • 提供者:yantai525
  1. Matlab与自适应神经网络模糊推理系统》.pdf

  2. Matlab与自适应神经网络模糊推理系统》.pdfMatlab与自适应神经网络模糊推理系统》.pdf
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2010-05-01
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:yinxing408033943
  1. 模糊推理系统的MATLAB仿真研究

  2. :本文对常用的模糊推理系统进行了阐述,介绍了一种在模糊控制系统设计中构建 Takagi-Sugeno 型模糊推理系统的方法,使用了 MATLAB 的模糊工具箱Simulink 工具进行了仿真,效果是令人满意的。
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2014-08-24
    • 文件大小:219136
    • 提供者:u014671035
  1. 如何在MATLAB下把模糊推理系统转化为查询表.doc

  2. 如何在MATLAB下把模糊推理系统转化为查询表.doc
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-10-17
    • 文件大小:452608
    • 提供者:lsliu
  1. 模糊推理系统的matlab代码

  2. 该文件包中包含了6个文件,分别为不同的模糊推理系统,主要是用matlab编写的
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2015-12-09
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:bj1963875241
  1. 基于神经模糊推理系统的乳腺癌分类.zip

  2. 自适应神经模糊推理系统(ANFIS)是一种能够进行函数逼近的计算工具,可以解决乳腺癌的分类问题。本实验设计了一种自适应神经模糊推理系统,用于乳腺癌分类问题。内附实验程序和实验报告,亲测完美运行。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-05-13
    • 文件大小:528384
    • 提供者:weixin_44982066
  1. 基于模糊推理的熔融堆积成型工艺参数的优化

  2. 针对当前多目标优化方法中存在的不足之处,提出了基于模糊推理的多目标优化方法,并详细阐述了模糊推理的过程,即包括模糊化、推理和清晰化3个过程。最后将模糊推理运用于熔融堆积成型工艺参数优化,待优化的参数为线宽补偿(A)、挤出速度(B)、填充速度(C)和层厚(D),优化的目标为加工时间(T)、尺寸精度(DE)和翘曲变形(WD)3个指标。在MATLAB模糊推理系统中进行仿真运算,得出最佳参数组合方案为A1B3C3D3,并与灰关联分析方法相比较,得出了基本一致的结论,进一步说明了该方法的有效性和实用性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-30
    • 文件大小:352256
    • 提供者:weixin_38590456
  1. 基于自适应神经网络模糊推理系统的蓄电池SOH预测

  2. 针对装甲车辆铅酸蓄电池健康状况影响因素复杂、难以准确预测的特点,提出了基于自适应神经网络模糊推理系统的蓄电池SOH预测模型。在确定模型的输入变量后,对其进行了MATLAB仿真和实测数据验证分析。结果表明,该模型具有很高的预测精度,在装甲车辆铅酸蓄电池SOH预测上具有很高的实用价值。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-19
    • 文件大小:345088
    • 提供者:weixin_38557757
  1. 基于模糊推理的不完全点云Kong分类与修复策略

  2. 本文提出了一种不完整点云Kong的分类和修复策略,以恢复表面的几何特征。 该策略基于模糊推理理论。 首先通过遍历方法确定Kong的边界。 然后详细给出了模糊推理系统的各种输入,模糊规则和输出。 Kong的类型分为五个,每种类型都有相应的修复策略。 未知的不规则模型的分类和修复策略的关键要素包括人类的经验,并考虑根据不同的Kong类型恢复模型的鲜明特征。 理论分析和实验结果表明,分类和修复策略可以有效地填充不完整点云的空洞,并能恢复原始模型的形状。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:615424
    • 提供者:weixin_38592502
  1. SIRMs模糊推理系统的数据和知识驱动设计及其在热舒适性预测中的应用

  2. SIRMs模糊推理系统的数据和知识驱动设计及其在热舒适性预测中的应用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:237568
    • 提供者:weixin_38595528
  1. anfis:自适应神经模糊推理系统-源码

  2. 安菲斯 使用oop范式开发的自适应神经模糊推理系统
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-19
    • 文件大小:89088
    • 提供者:weixin_42136477
  1. Fuzzy.jl:julia中的模糊推理系统-源码

  2. Fuzzy.jl:julia中的模糊推理系统
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:12288
    • 提供者:weixin_42097557
  1. 一种便捷的模糊推理系统在DSP上的实现方法

  2. 一种便捷的模糊推理系统在DSP上的实现方法、电子技术,开发板制作交流
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:187392
    • 提供者:weixin_38744557
  1. 从头开始:从头开始的自适应神经模糊推理系统。 内部所有代码,无依赖性-源码

  2. 从头开始:从头开始的自适应神经模糊推理系统。 内部所有代码,无依赖性
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:448512
    • 提供者:weixin_42126668
  1. 自适应神经模糊推理系统(ANFIS)及其仿真

  2. 以一个非线性模型为研究对象,通过对自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建模机理的研究建立了非线性实例模糊模型,借助MATLAB中ANFIS的功能讨论隶属度函数的数目、ANFIS输出、训练误差等对自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的影响,取得了良好的效果。结果表明利用ANFIS进行非线性系统建模和辨识是可行的,其辩识精度很高。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-31
    • 文件大小:683008
    • 提供者:weixin_38590520
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