Fuzzy C-Means

模糊C均值聚类算法可有效解决遥感信息的不确定性和混合像元的划分。文中基于MATLAB平台，采用模糊C均值聚类对遥感影像进行分类，并运用混淆矩阵对分类结果进行了精度评定。实验结果表明，基于模糊C均值聚类使得分类后的图像很好地区分了地物类别，取得了较好效果。

此代码用于基于自动直方图的模糊C均值(AHFCM)聚类，该聚类在以下文章中提出并解释： http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271614002056

将介绍在模式识别中使用K均值和C均值算法的MATLAB仿真。通过仿真，用户可以深入理解这两种算法的工作原理和应用。

使用回归树算法和 ANFIS 训练生成模糊推理系统 (FIS)。

在Java编程中，StringBuffer和JDBC（Java Database Connectivity）是两个非常重要的概念，特别是在处理大量数据和数据库操作时。将探讨如何结合StringBuffer来实现JDBC的模糊查询。 StringBuffer是Java中的一个类，提供了字符串操作的功能，尤其在多线程环境中。与String类不同，StringBuffer是线程安全的，因此在频繁修改字符串时，StringBuffer比String更高效。 在JDBC中，我们通常使用PreparedStatement来执行SQL语句，包括模糊查询。模糊查询通常涉及到SQL的LIKE关键字，配合通配符%来查找部分匹配的数据。PreparedStatement允许我们预编译SQL语句，提高执行效率并防止SQL注入攻击。 下面是一个结合StringBuffer和JDBC进行模糊查询的示例： import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; public class FuzzyQueryExample { public static void main(String[] args) { // 1. 加载数据库驱动 String url = \"jdbc:mysql://localhost:3306/mydb\"; String user = \"username\"; String password = \"password\"; // 2. 建立数据库连接 Connection conn = null; try { Class.forName(\"com.mysql.jdbc.Driver\"); conn = DriverManager.getConnection(url, user, password); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }

k-means算法是一种广泛应用的数据挖掘聚类方法，用于将数据集分成不同的群组或类别，确保同一群组内的数据相似度高，而不同群组间的数据相似度低。在这篇文章中，我们将深入探讨如何在C#中实现k-means算法，包括数据结构的选择、距离函数的应用以及关键的聚类步骤，例如初始化质心、数据分配、质心更新和收敛条件的检查。此外，我们还会讨论如何处理异常情况和优化算法性能。这个详细解析不仅适用于数据分析和机器学习爱好者，也可以帮助开发人员更好地理解和实现这一重要算法。

模糊自适应PID单级旋转倒立摆稳定控制Simulink

Matlab Development: Robot Target Tracking Control Using Fuzzy Logic. This project involves using fuzzy logic with MatlabhW2K16 to develop a two-degree-of-freedom robotic arm for precise target tracking using image processing techniques.

该工具箱解决了安装 Octave 时出现的代码问题，可直接安装使用。

这是我自己编写的模糊数学工具箱，与坛友分享。此工具箱包含了多种模糊数学相关算法与实现，适用于MATLAB环境，便于处理模糊系统的建模与分析。