线性模糊微分方程的新算法，张璐，，本文利用模糊值函数分析学的结构元表述方法，讨论了线性模糊微分方程的求解问题，对于一类线性模糊微分方程的通解给出了基于模糊

C#中调用GDI+1.1的函数实现高斯模糊，USM锐化等特效

改进动态窗口DWA算法，模糊控制自适应调整评价因子权重，matlab代码，完全自己编写 这段代码是一个基于动态窗口法（Dynamic Window Approach，DWA）的路径规划算法的实现。下面我将对代码进行分析，并解释算法的优势、需要注意的地方以及独特算法所用到的内容。 首先，代码开始时定义了一个地图map0，表示机器人的运动环境。地图中的0表示可通行的区域，1表示障碍物。接着，代码对地图进行了旋转，以保证地图和预期设置的地图一致。然后，获取了地图的高度和宽度。 接下来，代码设置了绘图的参数，并绘制了地图中的障碍物。障碍物的坐标保存在obstacle数组中。然后，代码定义了起始点和目标点，并在图中绘制了起始点和目标点。 接着，代码计算了机器人的初始航向角，使其朝向目标点，以防止陷入局部最优。然后，定义了机器人的状态，包括位置、航向、线速度和角速度。 代码中的dt表示仿真步长，predictT表示前向模拟时间。obs表示障碍物的坐标数组，collisionR表示碰撞半径。 接下来，代码定义了运动学的限制，包括最高速度、角速度、加速度、角加速度以及线速度和角速度的分辨率

确定隶属函数应遵守的一些基本原则： 1、表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合 例:适中速度的集合是模糊集合。可表示为: “适中速度”= 0/30+0.5/40+1/50+0.5/60+0/70 从最大隶属度函数点向两边延伸时,其隶属函数的值是必须是单调递减的,而不允许有波浪形。 凸模糊集合：隶属函数呈单峰馒头形。

OSS-FuzzOSS-Fuzz 能够针对开源软件进行持续的模糊测试，它的目的是利用更新的模糊测试技术与可拓展的分布式执行相结合，提高一般软件基础架构的安全性与稳定性。OSS-Fuzz 结合了多种模糊测试技术/漏洞捕捉技术（即原来的libfuzzer）与清洗技术（即原来的 AddressSanitizer），并且通过 ClusterFuzz 为大规模可分布式执行提供了测试环境。过程概述以下过程用于 OSS-Fuzz 中的项目：开源项目或外部志愿者的维护者创建一个或多个模糊目标，并将它们与项目的构建和测试系统集成。该项目被 OSS-Fuzz 接受。当 ClusterFuzz 发现错误时，OSS-Fuzz 问题跟踪器中会自动报告问题（示例）。 （为什么有不同的跟踪？）。 项目所有者对错误报告负责。Bug 修复。ClusterFuzz自动验证修复，添加注释并关闭问题（示例）。问题会公开（指南） 标签：OSSFuzz

西安电子科技大学模糊控制应用示例课件，其中有PID控制和二阶模糊控制的应用举例及matlab程序

本实验设计一个含有模糊控制器的控制系统，并对该系统进行仿真，研究模糊控制器的设计方法。在此基础上自己设计5个语言变量的模糊控制器，控制系统的方框图如下：

模糊推理是蓬勃发展中的模糊控制技术的数学核心,二型模糊集的模糊推理是研究二型模糊逻辑系 统的基础。研究并给出了基于 Mamdani方法下二型模糊集的各种模糊推理模型,包括单输入单输出模糊推理模型,多输入单输出模糊推理模型,多规则、多输入单输出模糊推理模型等。

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用PLC实现模糊控制的两种程序设计方法,需要的请去知网下载阅读器