利用MATLAB模糊逻辑工具箱改写的基于c++完成的模糊逻辑可供参考

《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

读取常见bmp格式图像应用k均值聚类模糊C均值聚类对遥感图像进行分类分析

具有绝对密度信息的模糊支持向量机，可对不平衡数据进行分类

基于PLC的发电机励磁零碎模糊控制器设计pdf,基于PLC的发电机励磁零碎模糊控制器设计

本源码实现了下面功能：1、支持读取残缺、污损、模糊的条码；
2、支持读取QRCode,AztecCode,DataMatrix,MaxiCode,USPSOneCode,IMBarcode;3、支持Code93,Code129,PDF417,Rss14,GS1,UPC-A,UPC-E,EAN-8,EAN-13,Codabar,ITF,MSI,Plessey等;4、不只可以读取条码，也支持将自定义数据生成条形码和QR二维码。
5、简单易用，只需一行代码即可完成读写，上手迅速，文档齐全.6、支持从jpg,png,tiff,gif,bmp,jpeg等格式图片，或pdf,Image和Bitmap类对象,Stream类族读取条码；
7、生成条码时，可将结果存为jpg,png,tiff,gif,bmp,jpeg等格式图片，或pdf,Image和Bitmap类对象,Stream类族；

提出了一种电加热温度控制方法，它采用Fuzzy-PID复合控制算法，通过对加热功率的调理进行闭环控制，实现了控制点温度的稳态控制。
在MATLAB环境中以中央空调末端电加热为例，进行模糊PID控制方法仿真。
结果表明该控制方法提高了温度稳定性、降低了能耗、抗扰动性好，控制精度达到±0.1℃。

在经典模糊C均值算法的基础上，用五种方法改进方法同时完成不同图形的分割，并且也附带硬C均值算法的完成。

整个设计过程包括建立小车的物理模型，建立相应的模糊控制零碎，以及整个小车的泊车零碎，并用VS2010对整个控制零碎进行编程实现仿真模型构建。

刘金琨智能控制课件附注项:本书较全面地叙述了智能控制的基本理论、方法和应用。
全书共11章。
次要内容为：专家控制的基本原理和应用；
模糊控制的基本原理和应用；
神经网络控制的基本原理和应用；
遗传算法及其应用和迭代学习控制方法及其应用。
本书系统性强，突出理论联系实际，叙述深入浅出，适合于初学者学习。
书中给出了一些智能算法的Matlab仿真程序，并配有一定数量的习题和上机操作题。
附注项:高等学校自动控制专业人员

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。