说明:模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)。在众多模糊聚类算法中,模糊C-均值( FCM) 算法应用最广泛且较成功,它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度,从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。
说明:模糊综合评判的过程: 1、灰色关联分析,求权重(程序见Relation); 2、模糊聚类分析,划分等级(程序见F_class); 3、隶属度计算,求隶属函数(程序见Subjection和subject); 4、模糊综合评判,计算各单元等级(程序见F_judge)。
说明:LFM信号及回波的生成,时域及频谱分析,模糊度函数分析,时频分析,匹配滤波器能量检测、循环相关检测、及fmusic参数估计
说明:被控对象为二阶函数,采样时间为1ms,采用z变换进行离散化。利用所设计的模糊系统进行PI控制参数的整定。取Kp、Ki的初始值为零。
说明:线性二次最优控制加权阵遗传算法优化适应度函数m文件;模糊控制器量化比例因子遗传算法优化适应度函数m文件
ga-fuzzy-controller fuzzy-controller-ga 模糊-遗传 optimal-controller 遗传-算法