模糊神经收集MATLAB仿真法度圭表标准(谈判)

学习ANFIS（模糊神经推理系统）的好例子，来源于西电出版社的书，但是笨人细心调试了的，很好的

引见了关于MATLAB模糊神经网络工具箱的使用方法，适合刚刚学习模糊神经网络的同学

模糊神经网络ｍａｔｌａｂ完成

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

利用Matlab神经模糊推理零碎y=0.5*sin(pi*x)+0.3*sin(3*pi*x)+0.1*sin(5*pi*x)非线性函数进行逼近

1）神经模糊系统——用神经元网络来实现模糊隶属函数、模糊推理，基本上（本质上）还是FLN。
2）模糊神经系统——神经网络模糊化，本质上还是ANN。
3）模糊-神经混合系统——二者无机结合。

本书系统地论述了古典、现代辨识理论和方法，并探讨了多种如神经网络、遗传神经网络算法、模糊神经网络新的非线性智能辨识技术，引见了诱导和辨识混沌的方法。
分析了各种方法的一致性及特点，并探讨了MAT-LAB软件对各类辨识方法的实现途径。
全书共分8章，在理论分析的基础上，列举了大量的仿真程序、程序剖析和工程应用实例。
本书内容新颖、信息量大，并附开发的多种与辨识相关的源程序光盘，为读者提供了学习或模仿的样本。
本书可供自动化、测控、通信、安全类及相关专业高校师生和工程技术人员选用。

PID控制是最早发展起来的控制策略之一，是迄今为止最通用的控制方法。
目前大多数工业控制回路仍然应用着PID控制器或改进型PID控制器。
在PID控制中，控制效果的好坏完全取决于PID参数的整定与优化。
普通的PID控制在控制基本线性和动念特性不随时间变化的系统上控制效果不错，但是在控制非线性、时变的系统时，控制效果往往不佳。
温度控制具有非线性、大滞后、大惯性、时变性、升温单向性等特点，因此传统的PID控制无法对其实现有效的控制，智能PID开始应用于温度控制系统。
随着计算机技术和智能计算理论的发展，智能控制理论正越来越多的应用于PID控制器的功能改进中去。
模糊控制和神经网络各有优点，两者都能对PID控制器参数进行整定与优化，提高了PID控制器的控制功能。
  本文将模糊控制与神经网络结合起来，组成模糊神经网络对PID三个参数进行整定与优化，设计出了一种模糊神经网络PID控制器结构，在此基础上以DSP为处理器实现了具有自整定功能的PID温度控制系统。
系统主要包括：电源模块，采用TPS76833芯片进行电源转换；
温度电压测量模块，采用Ptl00温度传感器及其相应的测量电桥进行温度电压采集，应用DSP的模数转换单元将模拟量转换为数字量；
人机交互模块，运用DSP的I／O模块设计出一套键盘作为输入，LCD显示器采用点阵式液晶显示器MG．12232，与PC机的交互方面，采用支持RS．232标准的MAX一232作为驱动芯片，驱动DSP与PC机的串行通信；
温度控制模块采用控制量控制PWM波占空比信号的策略，输出占空比信号来控制功率模块的导通，达到控制温度的目的。
最后设计并实现了基于自整定PID控制器的温度控制系统的主要程序。

模糊神经网络的一个源代码，供初学者学习运用。
程序比较详细

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。