Fuzzy ARTMAP

该软件由波士顿大学计算机神经科学技术实验室团队实现，提供了 Fuzzy ARTMAP 神经网络的 MATLAB 实现。它包括图形用户界面 (GUI) 和命令行实用程序，用于模拟网络训练和测试。

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(); } } }

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。

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。

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。

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

本项目提供了一个基于C语言实现的模糊SLIC图像分割算法 (Fuzzy-SLIC0) ，并包含Matlab接口。Fuzzy-SLIC0算法能够根据图像内容自适应地选择紧密度系数，提高分割精度。 主要特点: C语言实现，高效快速 自适应选择紧密度系数 提供Matlab接口，方便调用 使用说明: 使用本代码前，请确保已安装Matlab和C编译器。 输入: 8位彩色或灰度图像 版权声明: 版权所有(c) 2019, Chong WU 保留所有权利。 许可证: 本项目遵循开源协议，允许用户在满足以下条件的情况下以源代码和二进制形式重新分发和使用，无论是否修改： 源代码的重新分发必须保留上述版权声明、此条件列表和以下免责声明。 以二进制形式重新分发必须在随分发提供的文档和/或其他材料中复制上述版权声明、此条件列表和以下免责声明。 未经特别事先书面许可，不得使用香港城市大学的名称或其贡献者的名称来认可或推广源自本软件的产品。 免责声明: 本软件由版权所有者和贡献者“按原样”提供，并提供任何明示或暗示的保证，包括但不限于适销性和针对特定用途的适用性的暗示保证。在任何情况下，版权持有人或贡献者均不对任何直接、间接、附带、特殊、惩戒性或后果性损害（包括但不限于购买替代品、商品、资源；或或业务中断），无论是基于任何责任理论，无论是合同、严格责任或侵权行为（包括疏忽或其他原因）因使用本软件而以任何方式引起的，即使是P.S. 备注: 在使用之前，您需要Matlab和C编译器来编译此代码。