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推理

  • 模糊pid仿真

    模糊pid仿真,先运行模糊推理系统设计程序a.m,并调入内存,然后运行模糊控制程序b.m,对pid控制参数进行整定。

    标签: pid 模糊 仿真

    上传时间: 2013-12-23

    上传用户:yzy6007

  • 利用Matlab工具箱设计模糊控制器 49条模糊控制规则形成一个模糊控制规则矩阵

    利用Matlab工具箱设计模糊控制器 49条模糊控制规则形成一个模糊控制规则矩阵,然后根据模糊输入量按照相应的模糊推理算法完成计算,并决策出模糊输出量。 输出模糊量的解模糊方法选取重心法。

    标签: Matlab 模糊控制 工具箱 模糊控制器

    上传时间: 2014-01-05

    上传用户:ommshaggar

  • 贝叶斯网络的算法

    贝叶斯网络的算法,它具有结构学习,参数学习,和推理的功能。

    标签: 贝叶斯 网络 算法

    上传时间: 2013-12-24

    上传用户:qw12

  • 电动舵机模糊自适应PID控制研究

    电动舵机(EMA)由于具有结构简单、重量轻、负载特性好和可靠性高等优点,因而在 无人驾驶飞机(UAV)、导弹、航天器等飞行器中得到越来越广泛的应用。 传统 PID 控制以其实时性好、易于实现等特点广泛应用于控制系统,只要正确设定参 数,PID 控制器便可实现其作用,但由于舵机系统存在着非线性、时变性等不确定因素,此 时,PID 的控制效果将难于达到预期的目标。而模糊控制对控制对象的非线性、时变性等具 有较强的适应能力,其灵活性和鲁棒性较好,并且控制简单,在电机控制领域应用非常广 泛。但在模糊控制的系统中很难完全消除稳态误差,一般情况下,控制精度不太理想。 针对上述两种控制器的特点,为了提高舵机位置伺服系统的控制性能,本文设计了一 种模糊自适应 PID 控制器,兼顾了两种控制方法的优点,通过模糊规则进行推理和决策, 在线整定 PID 控制器的三个参数,实验结果表明,该控制器结构简单,效果良好。 

    标签: PID 电动舵机 模糊自适应 控制研究

    上传时间: 2016-04-27

    上传用户:547453159

  • 无线网络物理层安全的研究

    无线网络物理层安全的研究    对物理层密钥提取的被动推理攻击

    标签: 无线网络 物理层

    上传时间: 2016-05-16

    上传用户:lizhuo

  • 多传感器数据融合理论及应用(第二版)

    本教材在“对潜在目标的跟踪和识别中多传感器多目标数据融合技术”这门短期课程,做了一些新的数据融合算法进行解释和举例说明。许多读者对其中三个领域特别感兴趣,即贝叶斯推理、人工神经网络和模糊逻辑。本书正是包含了这些新发展起来的内容,满足了对这些知识有需求的读者。

    标签: 多传感器 数据融合

    上传时间: 2017-05-20

    上传用户:dahui83

  • 模糊程序三角隶属度函数仿真

    适合模糊学习初学者,模糊学习分为: 模糊化、模糊规则、模糊推理、反模糊这几个过程。

    标签: 模糊 函数 仿真 程序

    上传时间: 2018-08-09

    上传用户:kinghannah

  • 淋浴器温度

    淋浴器温度控制调节采用MAT LAB 的附加组件Simulink, 仿真系 统的框图如图1 所示。图中的虚线为模糊控制器, 作为二维模糊控制器机构以水的温度偏差temp 和 流量偏差f low 为输入量, 采用模糊推理方法对水 的温度偏差和流量偏差进行整定, 用来确定冷水阀 门和热水阀门的开口大小cold 和hot 以便控制冷 热水的流量, 构成2 输入2 输出的一阶模糊控制系 统; 模糊推理与去模糊化采用MIN - MAX 法及重 心法, 并用MA TLAB 模糊推理工具箱来编辑模糊 控制器。 图1

    标签: 淋浴器 温度

    上传时间: 2018-10-12

    上传用户:一只虫虫

  • 吕金虎《 混沌时间序列分析及其应用》

    混沌时间序列分析的不错入门教程,书中对于推理和算法实现都进行了详述。

    标签: 混沌 时间序列

    上传时间: 2020-03-07

    上传用户:晨阳沐土

  • 无线传感器网络中基于模糊理论的决策级数据融合技术的分析

    摘要:无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,wSN是由许多具有低功率无线收发装置的传感器节点组成,它们监测采集周边环境信息并传送到基站进行处理在某一时刻通过wSN采集的数据量非常大,如何正确、高效地处理这些数据成为当前WSN研究中的一个热点。传感器节点一般部署在恶劣环境中,一些偶然因素会使采集的数据中出现不准确的数据,用户依据这样的数据很难准确判断出被测对象的真实状态。基于模糊理论的决策级数据融合算法能够很好的解决这个问题本文以国家863研究项目《基于无线传感器网络的铁路危险货物在途安全状态监测技术研究》为背景,结合铁路运输中棉花在途状态监测系统的开发,在分析了当前有效的决策级数据融合技术基础上,提出了基于模糊理论的决策级数据融合算法,该算法通过对采集数据进行处理和分析,以获得准确的被测对象状态的描述。本文的主要工作包括:(1)分析了WSN中传统的决策级数据融合算法,如自适应加权数据融合算法和算术平均数数据融合算法,总结这两种算法的优缺点和检测系统的需求,进步明确理想算法应达到的目标。(2)提出了基于模糊理论的两阶段数据融合算法:该算法第一阶段利用基于贴近度的数据融合算法进行同类数据的融合校准,这一阶段的目的是剔除错误的和可信度较差的数据,得到相对更加准确的数据,第二阶段利用模糊推理对第个阶段得到的异类数据进行融合推理,得到被测对象当前状态的描述,为决策提供支持(3)结合实测数据仿真本文所提出的算法,结果证明与传统的融合算法相比,可以更加准确的描述被测对象状态

    标签: 无线传感器

    上传时间: 2022-03-17

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