模糊算法简单例子,模糊关系的合成运算

模糊控制规则表是怎么确定的 2023-12-29 11:20 707 墨鱼

模糊控制规则表是怎么确定的

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假设σ=1.5，模糊半径为1的权重矩阵如下：这9个点的权重之和等于0.4787147。如果只计算这9个点的加权平均值，那一定是"建模与数学实验"，但很抱歉书中的例子不恰当（想法很笨拙，无法解释模糊综合评价）算法清楚），所以我推翻并重写了它。

举一个简单的空战例子，根据飞机指向对手的角度和与对手的相对距离，给出"方位/距离情况"的评分，评分越高，情况越有利，模糊逻辑建模如图6所示。图6：根据上述经验，可以按以下步骤设计一维模糊控制器。 1.确定观测和控制量。定义理想液位0点ash0处的水位，实际测量的水位高度ash，并选择液位差作为当前水位与h0点的偏差作为观测量。 2

1.构建模糊规则，模糊规则库是专家提供的模糊规则，包含多条规则。 1）两个输入f1和f2以及一个输出f3.2）添加模糊语言变量ofeandec，范围从-5到10。最简单的实用示例a=addThefuzztestingfunction也放置在xxx_test.go中。编写最简单的fuzztesting示例（obviousdivisionby0error）：packagemainimport"testing"import"fmt"funcFuzzDiv(f*testing.F){f.Fuzz(func(t*tes)

以下是模糊算法的一些简单示例：1.高斯模糊算法：高斯模糊是一种常见的模糊算法，通过对图像中每个像素进行加权平均来实现模糊效果。具体来说，对于每个像素，高斯遵循几个模糊逻辑算法的应用示例。 1.温度控制系统在温度控制系统中，传统的控制方法采用二元逻辑，即只有"开"和"关"两种状态。但在实际控制过程中，存在很多不确定性

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标签：模糊关系的合成运算