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基于回归的模糊推理系统,MATLABR2020a
基于回归的模糊推理系统,MATLABR2020a
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基于回归的模糊推理系统,MATLABR2020a
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基于回归的模糊推理系统
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基于回归的模糊推理系统 关注基于线性和非线性回归的模糊系统训练。这些系统使用高斯模糊集作为输入,线性和非线性参数化系统函数获得输出。线性回归由岭回归实现,非线性回归由Levenberg-Marquardt算法实现。输入模糊集由多目标遗传算法和特征选择方法确定。对于线性参数化系统函数,考虑以下方法:F检验和回归树。在非线性参数化系统函数的情况下,来自所谓术语矩阵的术语被编码在一个个体中,并使用遗传算
基于回归的模糊推理系统_matlab
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简单的模糊推理系统,没有明确定义的模糊规则,基于线性和非线性回归。 a novel simple fuzzy inference system without explicitly defined fuzzy rules based on linear and nonlinear regressions.
基于2型回归的模糊推理系统_matlab_回归
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新型的基于岭回归的简单模糊推理系统,具有2类模糊集,没有明确定义的模糊规则。 在岭回归的基础上训练模糊系统。这些系统使用高斯2型模糊集作为输入,使用线性参数化系统函数获得输出。输入模糊集由多目标遗传算法和特征选择方法确定。多准则目标函数允许从帕累托前沿选择模型,同时考虑模型精度和简化之间的折衷。 该软件包包含一个使用此方法预测汽车燃油消耗量的示例
基于回归的模糊推理系统matlab代码.zip
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1.版本:matlab2014/2019a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作
Matlab R2020a Win64 download_and_Crack.rar
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MathWorks MATLAB R2020a v9.8.0.1323502 x64 win-x64 only download and crack
RFIS:基于回归的模糊推理系统附matlab代码.zip
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基于Matlab工具箱设计模糊洗衣机推理系统.pdf
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模糊推理是以模糊集合论为基础描述工具,对以一般集合论为基础描述工具的数理逻辑进行扩展,从而建立的推理理论,是不确定推理的一种,在人工...本实验中,本实验采用MATLAB 模糊工具箱设计一个洗衣机模糊控制系统。
matlab_R2020a_win64.zip
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MATLAB是著名商业数学软件,由MathWorks公司出品,主要用于算法开发、数据分析、数据可视化,提供包括矩阵计算、绘制函数及数据图像等功能。 matlab_R2020a_win64找了好久,需要的自行下载吧
T2RFIS:基于二型回归的模糊推理系统Type-2_Regression-based_Fuzzy_Inference S
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T2RFIS是一种基于岭回归的新型简单模糊推理系统, 关于在岭回归的基础上训练模糊系统。这些系统使用高斯2型模糊集作为输入,并使用线性参数化系统函数来获得输出。输入模糊集由多目标遗传算法和特征选择方法确定。多准则目标函数使得能够从帕累托前沿选择模型,同时考虑到模型精度及其简化之间的折衷。 包含一个使用T2RFIS方法预测汽车燃油消耗量的示例 数据可从以下网站下载:https://archive.i
基于数据挖掘技术的模糊推理系统设计.pdf
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基于数基于数据挖掘技术的模糊推理系统设计.pdf据挖掘技术的决策支持系统及其关键技.pdf
基于神经模糊推理系统的乳腺癌分类.zip
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自适应神经模糊推理系统(ANFIS)是一种能够进行函数逼近的计算工具,可以解决乳腺癌的分类问题。本实验设计了一种自适应神经模糊推理系统,用于乳腺癌分类问题。内附实验程序和实验报告,亲测完美运行。
模糊推理仿真MATLAB程序
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智能控制(第四版)刘金琨著,第三章的模糊推理仿真MATLAB程序
模糊推理系统的MATLAB仿真研究
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:本文对常用的模糊推理系统进行了阐述,介绍了一种在模糊控制系统设计中构建 Takagi-Sugeno 型模糊推理系统的方法,使用了 MATLAB 的模糊工具箱Simulink 工具进行了仿真,效果是令人满意的。
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matlab2020a是由美国MathWorks公司于2020年全新打造的一款超级强大的商业数学软件,也是MATLAB系列的最新产品,中文名称叫做矩阵工厂。该软件常用于机器人、数据分析、无线通信、深度学习、信号处理、计算机视觉等...
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基于自适应神经网络模糊推理系统的蓄电池SOH预测
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针对装甲车辆铅酸蓄电池健康状况影响因素复杂、难以准确预测的特点,提出了基于自适应神经网络模糊推理系统的蓄电池SOH预测模型。在确定模型的输入变量后,对其进行了MATLAB仿真和实测数据验证分析。结果表明,该模型具有很高的预测精度,在装甲车辆铅酸蓄电池SOH预测上具有很高的实用价值。
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基于模糊推理和MATLAB的直流变换器控制与仿真.zip
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