自己编写的模糊神经网络模型，自测试能用，优化效果比较不错。
基于BP神经网络进行修改后的模型。

为了提高雷达调制信号在电子对抗环境中的分选准确度，建立了基于偏联系数模糊聚类(PCFCM)算法和教与学随机森林(TLRF)算法的雷达调制信号分选(PCFCM-TLRF)模型。
该模型引入偏联系数(PCN)改进K均值聚类(K-means)算法，优化模糊C均值聚类(FCM)算法，用优化后的FCM算法对信号样本集进行预处理；
使用“教与学”优化(TLBO)算法优化随机森林(RF)算法，使优化后的RF算法能够以更低的复杂度构成更优的分类器；
将预处理后的样本作为TLRF中的训练样本实现信号分选。
研究结果表明，与其他分选模型相比，PCFCM-TLRF模型具有更高的分选准确度，能够有效地实现雷达调制信号的分选。

BP神经网络与模糊神经网络在空气质量评价中的研究

详细介绍了模糊控制的思想并借助matlab/simulink2012b软件实现了电容横流充电的建模仿真,最后将模糊控制器导出为能直接在stm32上应用的C语言代码.涵括了模糊控制开发全过程.

查了下，发现相关教程有，但有点模糊，也没有现成的C#winform版的源码，我就自己根据教程写了份，注释也是根据我个人理解写了许多

使用ssm框架，数据库是mysql，只有输入框模糊查询，可能不够严谨，仅仅拿来练手，适合新手，MySQL数据库自己建，非常简单

对应-数字和多速率信号处理-时滞模糊系统的H（无穷）滤波器设计的模糊加权相关方法

(1)采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图；
(2)设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像；
(3)有软件界面

基于模糊控制的单路口红绿灯智能控制器设计基于模糊控制的单路口红绿灯智能控制器设计

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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。