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提出了基于多对象模糊决策的路由协议,将网络中的节点以簇为单位进行聚类，每个簇内的各个节点和聚簇头领间建立多条路由；通过基于模糊逻辑的方法对不同路由中的能量、服务质量和可靠性等多个目标进行模糊决
采用模糊神经网络结构，提出一种复合式控制方案，以解决传统自适应控制中模型的在线辨识和控制器的在线设计问题，达到对不确定非线性系统的高精度输出跟踪控制；同时，利用一个鲁棒反馈控制器，来保证模糊神
基于动作的评价值函数的再励学习方法主要有三种：Q-学习、R-学习和优胜学习。一般地,这些学习方法只能接受离散化的状态输入,产生离散值的控制动作。但是,智能体所处的环境通常是空间连续的,对连续的状态空间
为了解决不确定性变化的网络时延对工业过程控制非线性系统性能影响的问题，将模糊控制与网络化控制思想相结合，设计了一种智能网络化模糊控制器。根据网络时延和远程被控对象的特性在线调整量化因子和比例因子，并对
车辆牌照的自动识别是目标自动识别的一种重要形式。针对车牌识别的后期技术,即牌照识别技术做了研究并提出了一种新的车牌识别方法，该网络由BP 神经网络识别模块和模糊控制器构成，为了便于硬件实现，各模块相互
针对电动汽车中无刷直流电机负载波动较大的特点，提出了4 层模糊神经网络模型，该模型融合了模糊逻辑和神经网络的长处，模糊推理和解模糊化均通过神经网络来实现。模糊化层将输入特征量转化为模糊量，选取
应用仿人智能鲁棒性高、能对付难控对象的控制特点，结合模糊RBF 神经网络控制技术，提出仿人模糊神经网络控制方法，对PID 控制器参数进行优化调节。该方法采用仿人智能的多模态控制思想，对PID
基于8051的模糊控制程序 程序为模糊控制程序，基于8位单片机，为模糊控制算法程序，实现简单的模糊控制，经实践总结得出，当调整幅度较大时，会出现振荡，系统难以达到稳定，这就需要更高一级的算法控制调整，当调整幅度较小时，系统可以很快达到稳...