matlab程序代码，用来求取模糊运动图像运动长度与运动角度

用可定制的评估指标树来描述客户分类的评价体系,让用户自主确定每个评价指标。
在此基础上,提出了一种基于模糊聚类分析的客户分类算法,对客户进行分类管理,并给出了一个计算实例,取得了正确的计算结果。
该计算实例表明,这个算法可以用于关于客户关系管理的决策支持系统中。

1、输入自己所想的账号密码进行注册，将账号密码存入数据库2、当鼠标离开账号用户框的时候会判断用户名是否存在，若是存在，会提醒用户，该用户名已经存在。
3、当账户名可用，点击注册会提示，注册成功！1、点击导航栏可以跳转到相应界面2、点击退出即返回登录界面3、在查询输入框输入关键字可模糊查询得到相关的信息，默认查询所有4、点击复选框选择删除，若是未选择删除，会提示未选中，可批量删除5、点击增加、修改会分别进入增加、修改界面6、点击下一页，会进入下一页，在选框中输入页面，会跳转到相关页7、若是男性则改行为红色，否则为绿色1、显示关键字查询出来的相关信息2、点击复选框选择删除，若是未选择删除，会提示未选中，可批量删除3、点击增加、修改会分别进入增加、修改界面4、若是男性则改行为红色，否则为绿色1、在员工编号输入当前员工的编号，其输入必须为数字，否则会提示2、输入或选择对应的员工信息3、点击提交员工将会存储至数据库1、在修改员工编号，输入员工的编号，其输入必须为数字，否则会提示2、输入或选择对应的员工信息3、点击提交会更新员工的信息1、在上传用户框中，备注上传者，点击选择文件，上传相关的文件2、点击提交，成功后，将会提示上传成功3、点击退出，返回登录界面4、点击返回，返回上一个界面

Q703119问题的回答c#combobox如何动态模糊查询？https://ask.csdn.net/questions/703119v2，修正了几个问题，初始化不加载

部分代码：%模糊聚类程序functionf=mujl(x,lamda)%输入原始数据以及lamda的值iflamda＞1disp('error!')%错误处理end[n,m]=size(x);xmax=max(x);xmin=min(x);x=(x-xmin(ones(n,1),:))./(xmax(ones(n,1),:)-xmin(ones(n,1),:))

基于模糊控制的直流电机Simulink仿真，陈力，王凯，针对直流电动机调速系统的非线性和结构参数易变化等特点，本文设计了模糊控制器，建立了转速环为模糊控制的双闭环调速系统。
为了

模糊正则表达式2012年-模糊正则表达式模式匹配和捕获。
将Regex的匹配和捕获能力与Levenshtein距离算法的比较能力相结合。
将字符串匹配到模式并提取变量，即使输入文本与模式不完全匹配也是如此。
例如：模式：“我叫¿，我今年¿岁”输入：“我叫约翰，我今年30岁”得分：1.0变量：[“John”，“30”]令牌：[“我的名字是”，“，我是”，“岁”]输入：“我叫John，今年30岁。
”得分：0.8285714285714286变量：[“John”，“30”]令牌：[“我的名字”，“我是”，“岁。
”]在不明确的情况下，将返回所有有效结果。
例如：模式：“What¿s”输入：“到底是什么龙虾”得分：1.0提取1：变量：[“the”，“hellarelobster”]令牌：[“What”，“”，“s”]提取2

模糊相似矩阵Matlab程序，%三次样条插值程序

《数字图像处理——应用篇》是由谷口庆治编著的一本深入探讨图像处理技术的专业书籍，这本书在图像处理领域具有很高的权威性。
全书完整PDF版本是唯一可获取的全面资源，对于学习和研究图像处理技术的读者来说，无疑是一份宝贵的资料。
图像处理是计算机科学中的一个重要分支，它涉及了将模拟图像转换为数字形式，以及对数字图像进行各种操作以改善质量或提取有用信息。
在《数字图像处理——应用篇》中，作者谷口庆治详细阐述了这一领域的关键概念和技术，包括图像获取、颜色模型、图像增强、图像复原、图像分割、特征提取以及模式识别等核心主题。
1.**图像获取**：这部分介绍了图像传感器的工作原理，如CCD和CMOS，以及扫描仪和相机的成像过程。
同时，还涵盖了像素的概念、采样理论和量化过程。
2.**颜色模型**：书中详细讨论了RGB、CMYK、HSV、YCbCr等常见颜色模型，以及它们在不同应用场景下的选择和转换方法。
3.**图像增强**：通过滤波器、直方图均衡化等手段改善图像的视觉效果，提升图像质量，这部分包括线性和非线性滤波、对比度增强等技术。
4.**图像复原**：针对图像退化问题，如噪声、模糊等，提出了一系列恢复技术，如Wiener滤波、反卷积等。
5.**图像分割**：这是图像分析的关键步骤，包括阈值分割、区域生长、边缘检测等方法，用于将图像划分为有意义的部分。
6.**特征提取**：为了识别和理解图像，需要从图像中提取有意义的特征，如角点、边缘、纹理和形状，这些特征可用于后续的模式识别和对象识别。
7.**模式识别**：利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络、决策树等，对图像中的模式进行分类和识别，是图像处理领域的高阶应用，广泛应用于OCR文字识别、人脸识别、医学影像分析等领域。
8.**OCR文字识别**：光学字符识别技术是模式识别的一个实例，通过识别图像中的文字并转化为可编辑文本，该技术在文档自动化处理、图书数字化等方面有着广泛的应用。
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通常，这种分卷压缩格式是为了便于大文件的传输和存储，用户需要下载所有部分并使用合适的解压工具（如WinRAR或7-Zip）合并解压，才能获得完整的PDF文件。
《数字图像处理——应用篇》是一本涵盖广泛、深度适中的教材，适合计算机视觉、图像处理、模式识别等相关领域的学生和研究人员。
通过学习本书，读者不仅可以掌握基本的图像处理技术，还能了解其在实际应用中的策略和方法，为进入这个领域的深入研究打下坚实基础。

基于模糊系统逼近的自适应控制的Matlab源代码，模糊系统逼近未知函数

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。