单片机模糊模糊控制是目前在控制领域所采用的三种智能控制方法中最具实际意义的方法。模糊控制的采用解决了大量过去人们无法解决的问题，并且在工业控制、家用电器和各个领域已取得了令人触目的成效。本书是一本系统地介绍模糊控制的理论、技术、方法和应用的著作；内容包括模糊控制基础、模糊控制器、模糊控制系统、模糊控制系统的稳定性、模糊控制系统的开发软件，用单片微型机实现模糊控制的技术和方法，模糊控制在家用电器和工业上应用的实际例子；反映了模糊控制目前的水平。 单片机模糊模糊控制目录 ： 第一章 模糊逻辑、神经网络集成电路的发展 1.1 模糊逻辑及其集成电路的发展1.1.1 模糊逻辑的诞生和发展1.1.2 模糊集成电路的发展进程1.2 神经网络及其集成电路的发展1.2.1 神经网络的形成历史1.2.2 神经网络集成电路的发展1.3 模糊逻辑和神经网络的结合1.3.1 模糊逻辑和神经网络结合的意义1.3.2 模糊逻辑和神经网络结合的前景第二章 模糊逻辑及其理论基础 2.1 模糊集合与隶属函数2.1.1 模糊集合概念2.1.2 隶属函数2.1.3 分解定理与扩张定理2.1.4 模糊数2.2 模糊关系、模糊矩阵与模糊变换2.2.1 模糊关系2.2.2 模糊矩阵2.2.3 模糊变换2.3模糊逻辑和函数2.3.1模糊命题2.3.2模糊逻辑2.3.3模糊逻辑函数2.4模糊语言2.4.1 语言及语言的模糊性2.4.2 模糊语言2.4.3 语法规则和算子2.4.4 模糊条件语句2.5 模糊推理2.5.1 模糊推理的CRI法2.5.2 模糊推理的TVR法2.5.3 模糊推理的直接法2.5.4 模糊推理的精确值法2.5.5 模糊推理的强度转移法第三章 模糊控制基础 3.1 模糊控制的系统结构3.2 精确量的模糊化3.2.1 语言变量的分档3.2.2 语言变量值的表示方法3.2.3 精确量转换成模糊量3.3 模糊量的精确化3.3.1 最大隶属度法3.3.2 中位数法3.3.3 重心法3.4 模糊控制规则及控制算法3.4.1 模糊控制规则的格式3.4.2 模糊控制规则的生成3.4.3 模糊控制规则的优化3.4.4 模糊控制算法3.5 模糊控制的神经网络方法3.5.1 神经元和神经网络3.5.2 神经网络的分布存储和容错性3.5.3 神经网络的学习算法3.5.4 神经网络实现的模糊控制3.5.5 神经网络构造隶属函数3.5.6 神经网络存储控制规则3.5.7 神经网络实现模糊化、反模糊化第四章 模糊控制器 4.1 模糊控制器结构4.2 模糊控制器设计4.2.1 常规模糊控制器设计4.2.2 变结构模糊控制器设计4.2.3 自组织模糊控制器设计4.2.4 自适应模糊控制器设计4.3 模糊控制器的数学模型4.3.1 常规模糊控制器的数学模型4.3.2 模糊控制器数学模型的建立第五章 模糊控制系统 5.1 模糊系统的辨识和建模5.1.1 模糊系统辨识的数学基础5.1.2 基于模糊关系方程的模糊模型辨识5.1.3 基于语言控制规则的模糊模型辨识5.2 模糊控制系统的设计5.2.1 模糊控制系统的一般设计过程5.2.2 模糊控制系统的典型设计5.3 模糊控制系统的稳定性5.3.1 稳定性分析的Lyapunov直接法5.3.2 语言规则描述的模糊控制系统的稳定性5.3.3 关系方程描述的模糊控制系统的稳定性第六章 数字单片机与模糊控制6.1 数字单片机MC68HC705P96.1.1 MC68HC705P9单片机性能概论6.1.2 MC68HC705P9单片机基本结构6.1.3 MC68HC705P9指令系统6.2 数字单片机模糊控制方式6.2.1 数字单片机与模糊控制关系6.2.2 数字单片机模糊控制方式第七章 模糊单片机与模糊控制7.1 模糊单片机NLX2307.1.1 模糊单片机NLX230性能概况7.1.2 NLX230的结构及引脚7.1.3 NLX230的模糊推理方式7.1.4 NLX230的内部寄存器7.1.5 NLX230的操作及接口技术7.2 NLX230开发系统7.3 NLX230应用例子第八章 模糊控制的开发软件8.1 模糊推理机原理8.2 模糊推理机的算法8.3 模糊推理机结构和清单8.4 模糊逻辑知识基发生器8.5 模糊推理开发环境8.5.1 FIDE的工作条件8.5.2 FIDE的结构8.5.3 FIDE的工作过程第九章 模糊控制在家用电器中的应用9.1 模糊控制的电冰箱9.1.1 电冰箱模糊控制系统结构9.1.2 模糊控制规则和模糊量9.1.3 控制系统的电路结构9.1.4 控制规则的自调整9.2 模糊控制的电饭锅9.2.1 煮饭的工艺过程曲线9.2.2 模糊控制的逻辑结构9.2.3 模糊量和模糊推理9.2.4 控制软件框图9.3 模糊控制的微波炉9.3.1 控制电路的结构框图9.3.2 微波炉的模糊量与推理9.3.3 微波炉控制电路结构原理9.3.4 控制软件原理及框图9.4 模糊控制的洗衣机9.4.1 模糊洗衣机控制系统逻辑结构9.4.2 模糊洗衣机的模糊推理9.4.3 洗衣机物理量检测方法9.4.4 布质和布量的模糊推理第十章 模糊控制在工程上的应用10.1 模糊参数自适应PID控制器10.1.1 自校正PID控制器10.1.2 模糊参数自适应PID控制系统结构10.1.3 模糊控制规则的产生10.1.4 模糊推理机理及运行结果10.2 恒温炉模糊控制10.2.1 恒温炉模糊控制的系统结构10.2.2 模糊控制器及控制规则的形成10.2.3 模糊控制器的校正10.3 感应电机模糊矢量控制10.3.1 模糊矢量控制系统结构10.3.2 矢量控制的基本原理10.3.3 模糊电阻观测器10.3.4 模糊控制器及运行
上传时间： 2014-12-28
上传用户：semi1981
云计算（cloud computing）中涉及了分布式处理、并行处理和网格计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和网络技术。本文从云计算的体系架构和服务角度出发，对云计算中实现的访问控制管理、数据管理和虚拟化功能所使用加密算法和虚拟化等关键技术，用计算机和网络知识分析了这些技术存在的问题，提出了需要改进的方向。
上传时间： 2013-10-16
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镜像文件合并及恢复镜像方法，希望对网络存储学习者能有一定启示
上传时间： 2015-04-13
上传用户：dyctj
存储网络
上传时间： 2013-12-21
上传用户：marten
这个文档用于I/O管理器和基本文件系统之间的过滤驱动。文件系统可能是本地或者网络的。这个文档不涉及文件系统和存储设备之间的过滤驱动，比如FtDisk和DMIO. 我们将主要讨论一种新的文件系统过滤驱动模型，所谓的微过滤器（minfiter）
上传时间： 2015-04-29
上传用户：kikye
DM642上网络摄像机程序2 用主机控制摄像的录放和存储
上传时间： 2015-06-24
上传用户：jqy_china
Hamming 神经网络从功能上来看是最小Hamming 距离分类器．利用它能够完成不完整输入信息与所存储模式的最小汉明距离分类． Hamming 网络是一个双层神经网络，第一层网（即匹配子网络）是用来计算输入模式与该网络已经学习过的各样本之间的匹配测度．第二层网（即竞争子网络）接收从匹配子网络送来的未知模式与已存各样本的匹配测度，然后经过多次迭代运算就可以求得与输入模式相匹配的样本．
上传时间： 2015-07-04
上传用户：66666
技术性需求分析 3 一致的逻辑数据 3 优秀的网络环境适应性 3 系统的兼容性 3 开放的界面和接口 3 完备的数据存储、备份管理策略 3 高度的安全性 3 技术性设计思想和原则 3 安全性 4 易操作性 4 适应性及灵活性 4 基于组件的软件开发 4 数据共享 4 系统环境 5 数据库平台 5 数据库模型简介 5 选择数据库的准则 6 本系统数据库选择 9 网络操作系统 9 本系统网络操作系统选择 16 本系统环境 18 系统开发平台 18 .NET平台的基本组成 19 .NET框架（.NET Framework）概述 20 ADO.NET组件 23 .NET Framework 24 .NET 的新特性 24 .NET与J2EE的比较 25 开发语言C# 27
上传时间： 2014-01-21
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库存管理,有MSHflexgrid的使用和网络数据库存储
标签： MSHflexgrid 库存管理 存储 网络数据库
上传时间： 2014-02-16
上传用户：tonyshao
最大邻接点存储的单元最短路径算法,在一个网络中，各结点的邻接接点的最大值称为该网络的最大邻接结点数。取网络的最大邻接结点数作为矩阵的列，网络的结点总数作为矩阵的行，构造邻接结点矩阵M-PJ来描述网络结构，邻接结点矩阵的行按结点号从小到大顺序排列，与结点I邻接的结点号写在矩阵的第I行，如果结点I的邻接点数小于最大邻接点数，则以0填充，直到填满为止。对照邻接结点矩阵，把邻接结点矩阵中各元素邻接关系对应边的权值填在同一位置上，构造相应的初始判断矩阵M-PDJ。根据邻接结点矩阵和初始判断矩阵，就可以求网络中任意两点间的最短路径。
上传时间： 2014-01-13
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