單片機(jī)模糊模糊控制是目前在控制領(lǐng)域所采用的三種智能控制方法中最具實(shí)際意義的方法。模糊控制的采用解決了大量過去人們無法解決的問題，并且在工業(yè)控制、家用電器和各個(gè)領(lǐng)域已取得了令人觸目的成效。本書是一本系統(tǒng)地介紹模糊控制的理論、技術(shù)、方法和應(yīng)用的著作；內(nèi)容包括模糊控制基礎(chǔ)、模糊控制器、模糊控制系統(tǒng)、模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性、模糊控制系統(tǒng)的開發(fā)軟件，用單片微型機(jī)實(shí)現(xiàn)模糊控制的技術(shù)和方法，模糊控制在家用電器和工業(yè)上應(yīng)用的實(shí)際例子；反映了模糊控制目前的水平。 單片機(jī)模糊模糊控制目錄 ： 第一章 模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成電路的發(fā)展 1.1 模糊邏輯及其集成電路的發(fā)展1.1.1 模糊邏輯的誕生和發(fā)展1.1.2 模糊集成電路的發(fā)展進(jìn)程1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其集成電路的發(fā)展1.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形成歷史1.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成電路的發(fā)展1.3 模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合1.3.1 模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的意義1.3.2 模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的前景第二章 模糊邏輯及其理論基礎(chǔ) 2.1 模糊集合與隸屬函數(shù)2.1.1 模糊集合概念2.1.2 隸屬函數(shù)2.1.3 分解定理與擴(kuò)張定理2.1.4 模糊數(shù)2.2 模糊關(guān)系、模糊矩陣與模糊變換2.2.1 模糊關(guān)系2.2.2 模糊矩陣2.2.3 模糊變換2.3模糊邏輯和函數(shù)2.3.1模糊命題2.3.2模糊邏輯2.3.3模糊邏輯函數(shù)2.4模糊語言2.4.1 語言及語言的模糊性2.4.2 模糊語言2.4.3 語法規(guī)則和算子2.4.4 模糊條件語句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 模糊推理的精確值法2.5.5 模糊推理的強(qiáng)度轉(zhuǎn)移法第三章 模糊控制基礎(chǔ) 3.1 模糊控制的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)3.2 精確量的模糊化3.2.1 語言變量的分檔3.2.2 語言變量值的表示方法3.2.3 精確量轉(zhuǎn)換成模糊量3.3 模糊量的精確化3.3.1 最大隸屬度法3.3.2 中位數(shù)法3.3.3 重心法3.4 模糊控制規(guī)則及控制算法3.4.1 模糊控制規(guī)則的格式3.4.2 模糊控制規(guī)則的生成3.4.3 模糊控制規(guī)則的優(yōu)化3.4.4 模糊控制算法3.5 模糊控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法3.5.1 神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布存儲(chǔ)和容錯(cuò)性3.5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法3.5.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的模糊控制3.5.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造隸屬函數(shù)3.5.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)控制規(guī)則3.5.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)模糊化、反模糊化第四章 模糊控制器 4.1 模糊控制器結(jié)構(gòu)4.2 模糊控制器設(shè)計(jì)4.2.1 常規(guī)模糊控制器設(shè)計(jì)4.2.2 變結(jié)構(gòu)模糊控制器設(shè)計(jì)4.2.3 自組織模糊控制器設(shè)計(jì)4.2.4 自適應(yīng)模糊控制器設(shè)計(jì)4.3 模糊控制器的數(shù)學(xué)模型4.3.1 常規(guī)模糊控制器的數(shù)學(xué)模型4.3.2 模糊控制器數(shù)學(xué)模型的建立第五章 模糊控制系統(tǒng) 5.1 模糊系統(tǒng)的辨識(shí)和建模5.1.1 模糊系統(tǒng)辨識(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)5.1.2 基于模糊關(guān)系方程的模糊模型辨識(shí)5.1.3 基于語言控制規(guī)則的模糊模型辨識(shí)5.2 模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)5.2.1 模糊控制系統(tǒng)的一般設(shè)計(jì)過程5.2.2 模糊控制系統(tǒng)的典型設(shè)計(jì)5.3 模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性5.3.1 穩(wěn)定性分析的Lyapunov直接法5.3.2 語言規(guī)則描述的模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性5.3.3 關(guān)系方程描述的模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性第六章 數(shù)字單片機(jī)與模糊控制6.1 數(shù)字單片機(jī)MC68HC705P96.1.1 MC68HC705P9單片機(jī)性能概論6.1.2 MC68HC705P9單片機(jī)基本結(jié)構(gòu)6.1.3 MC68HC705P9指令系統(tǒng)6.2 數(shù)字單片機(jī)模糊控制方式6.2.1 數(shù)字單片機(jī)與模糊控制關(guān)系6.2.2 數(shù)字單片機(jī)模糊控制方式第七章 模糊單片機(jī)與模糊控制7.1 模糊單片機(jī)NLX2307.1.1 模糊單片機(jī)NLX230性能概況7.1.2 NLX230的結(jié)構(gòu)及引腳7.1.3 NLX230的模糊推理方式7.1.4 NLX230的內(nèi)部寄存器7.1.5 NLX230的操作及接口技術(shù)7.2 NLX230開發(fā)系統(tǒng)7.3 NLX230應(yīng)用例子第八章 模糊控制的開發(fā)軟件8.1 模糊推理機(jī)原理8.2 模糊推理機(jī)的算法8.3 模糊推理機(jī)結(jié)構(gòu)和清單8.4 模糊邏輯知識(shí)基發(fā)生器8.5 模糊推理開發(fā)環(huán)境8.5.1 FIDE的工作條件8.5.2 FIDE的結(jié)構(gòu)8.5.3 FIDE的工作過程第九章 模糊控制在家用電器中的應(yīng)用9.1 模糊控制的電冰箱9.1.1 電冰箱模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)9.1.2 模糊控制規(guī)則和模糊量9.1.3 控制系統(tǒng)的電路結(jié)構(gòu)9.1.4 控制規(guī)則的自調(diào)整9.2 模糊控制的電飯鍋9.2.1 煮飯的工藝過程曲線9.2.2 模糊控制的邏輯結(jié)構(gòu)9.2.3 模糊量和模糊推理9.2.4 控制軟件框圖9.3 模糊控制的微波爐9.3.1 控制電路的結(jié)構(gòu)框圖9.3.2 微波爐的模糊量與推理9.3.3 微波爐控制電路結(jié)構(gòu)原理9.3.4 控制軟件原理及框圖9.4 模糊控制的洗衣機(jī)9.4.1 模糊洗衣機(jī)控制系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)9.4.2 模糊洗衣機(jī)的模糊推理9.4.3 洗衣機(jī)物理量檢測方法9.4.4 布質(zhì)和布量的模糊推理第十章 模糊控制在工程上的應(yīng)用10.1 模糊參數(shù)自適應(yīng)PID控制器10.1.1 自校正PID控制器10.1.2 模糊參數(shù)自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)10.1.3 模糊控制規(guī)則的產(chǎn)生10.1.4 模糊推理機(jī)理及運(yùn)行結(jié)果10.2 恒溫爐模糊控制10.2.1 恒溫爐模糊控制的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)10.2.2 模糊控制器及控制規(guī)則的形成10.2.3 模糊控制器的校正10.3 感應(yīng)電機(jī)模糊矢量控制10.3.1 模糊矢量控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)10.3.2 矢量控制的基本原理10.3.3 模糊電阻觀測器10.3.4 模糊控制器及運(yùn)行
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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)網(wǎng)絡(luò)層構(gòu)成，通常包括一個(gè)輸入層、若干個(gè)中間層和一個(gè)輸出層。BP網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是：各層神經(jīng)元僅與相鄰層神經(jīng)元之間有連接；各層內(nèi)神經(jīng)元之間沒有任何連接；各層神經(jīng)元之間也沒有反饋連接。BP網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性映射能力，根據(jù)Kolrnogorov定理，一個(gè)3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)任意非線性函數(shù)進(jìn)行逼近。
標(biāo)簽： BP網(wǎng)絡(luò)
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第一章 虛擬儀器及l(fā)abview入門 １．１ 虛擬儀器概述 １．２ labview是什么？ １．３ labview的運(yùn)行機(jī)制 １．３．１ labview應(yīng)用程序的構(gòu)成 １．３．２ labview的操作模板 １．４ labview的初步操作 １．４．１ 創(chuàng)建VI和調(diào)用子VI １．４．２ 程序調(diào)試技術(shù) １．４．３ 子VI的建立 １．５ 圖表（Chart）入門 第二章 程序結(jié)構(gòu) ２．１ 循環(huán)結(jié)構(gòu) ２．１．１ While 循環(huán) ２．１．２ 移位寄存器 ２．１．３ For循環(huán) ２．２ 分支結(jié)構(gòu)：Case ２．３ 順序結(jié)構(gòu)和公式節(jié)點(diǎn) ２．３．１ 順序結(jié)構(gòu) ２．３．２ 公式節(jié)點(diǎn) 第三章 數(shù)據(jù)類型：數(shù)組、簇和波形（Waveform） ３．１ 數(shù)組和簇 ３．２ 數(shù)組的創(chuàng)建及自動(dòng)索引 ３．２．１ 創(chuàng)建數(shù)組 ３．２．２ 數(shù)組控制對(duì)象、常數(shù)對(duì)象和顯示對(duì)象 ３．２．３ 自動(dòng)索引 ３．３ 數(shù)組功能函數(shù) ３．４ 什么是多態(tài)化（Polymorphism）? ３．５ 簇 ３．５．１ 創(chuàng)建簇控制和顯示 ３．５．２ 使用簇與子VI傳遞數(shù)據(jù) ３．５．３ 用名稱捆綁與分解簇 ３．５．４ 數(shù)組和簇的互換 ３．６ 波形（Waveform）類型 第四章 圖形顯示 ４．１ 概述 ４．２ Graph控件 ４．３ Chart的獨(dú)有控件 ４．４ XY圖形控件（XY Graph） ４．５ 強(qiáng)度圖形控件（Intensity Graph） ４．６ 數(shù)字波形圖控件（Digital Waveform Graph） ４．７ 3D圖形顯示控件（3D Graph） 第五章 字符串和文件I/ ５．１ 字符串 ５．２ 文件的輸入/輸出（I/O） ５．２．１ 文件 I/O 功能函數(shù) ５．２．２ 將數(shù)據(jù)寫入電子表格文 ５．３ 數(shù)據(jù)記錄文件（datalog file） 第六章 數(shù)據(jù)采集 ６．１ 概述 ６．１．１ 采樣定理與抗混疊濾波器 ６．１．２ 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的構(gòu)成 ６．１．３ 模入信號(hào)類型與連接方式 ６．１．４ 信號(hào)調(diào)理 ６．１．５ 數(shù)據(jù)采集問題的復(fù)雜程度評(píng)估 ６．２ 緩沖與觸發(fā) ６．２．１ 緩沖（Buffers） ６．２．２ 觸發(fā)（Triggering） ６．３ 模擬I/O（Analog I/O） ６．３．１ 基本概念 ６．３．２ 簡單 Analog I/O ６．３．３ 中級(jí)Analog I/O ６．４ 數(shù)字I/O（Digital I/O） ６．５ 采樣注意事項(xiàng) ６．５．１ 采樣頻率的選擇 ６．５．２ ６．５．３ 多任務(wù)環(huán)境 ６．６ 附：PCI-MIO-16E-4數(shù)據(jù)采集卡簡介 第七章 信號(hào)分析與處理 ７．１ 概述 ７．２ 信號(hào)的產(chǎn)生 ７．３ 標(biāo)準(zhǔn)頻率 ７．４ 數(shù)字信號(hào)處理 ７．４．１ FFT變換 ７．４．２ 窗函數(shù) ７．４．３ 頻譜分析 ７．４．４ 數(shù)字濾波 ７．４．５ 曲線擬合 第八章 labview程序設(shè)計(jì)技巧 ８．１ 局部變量和全局變量 ８．２ 屬性節(jié)點(diǎn) ８．３ VI選項(xiàng)設(shè)置 第九章 測量專題 ９．１ 概述 ９．１．１ 模入信號(hào)類型與連接方式 ９．１．２ 信號(hào)調(diào)理 ９．２ 電壓測量 ９．３ 頻率測量 ９．４ 相位測量 ９．５ 功率測量 ９．６ 阻抗測量 ９．７ 示波器 ９．８ 波形記錄與回放 ９．９ 元件伏安特性的自動(dòng)測試 ９．１０ 掃頻儀 ９．１１ 函數(shù)發(fā)生器 ９．１２ 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理 ９．１３ 頻域分析 ９．１４ 時(shí)域分析 第十章 網(wǎng)絡(luò)與通訊 第十一章 儀器控制
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量子密鑰分配是密碼學(xué)與量子力學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物，它是以量子態(tài)為信息載體，利用量子力學(xué)的一些原理來傳輸和保護(hù)信息。通常把通信雙方以量子態(tài)為信息載體，利用量子力學(xué)原理，通過量子信道傳輸，在保密通信雙方之間建立共享密鑰的方法，稱為量子密鑰分配，其安全性是由量子力學(xué)中的“海森堡測不準(zhǔn)關(guān)系”（測不準(zhǔn)原理）及“量子不可復(fù)制定理”(非克隆定理)或糾纏粒子的相干性和非定域性等量子特性來保證的。量子密鑰分配不是用于傳輸密文，而是用于建立、傳輸密碼本，即在保密通信雙方分配密鑰，俗稱量子密碼通信。
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李學(xué)武提交的C語言源代碼，包括Hilbert曲線，高精度計(jì)算，π值計(jì)算公式，取石子游戲，趣味等式填數(shù)游戲3則，驗(yàn)證四色定理等
上傳時(shí)間： 2013-12-27
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霍夫曼編碼是可變字長編碼(VLC)的一種，是消除編碼冗余最常用的方法。 它是Huffman于1952年提出一種編碼方法，它的基本原理是頻繁使用的數(shù)據(jù)用較短的代碼代替，較少使用的數(shù)據(jù)用較長的代碼代替，每個(gè)數(shù)據(jù)的代碼個(gè)不相同。有時(shí)稱之為最佳編碼，一般就叫作Huffman編碼。下面引證一個(gè)定理，該定理保證了按字符出現(xiàn)概率分配碼長，可使平均碼長最短。
上傳時(shí)間： 2014-11-23
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RSA算法的VC實(shí)現(xiàn)，其中包括超長整數(shù)類，素?cái)?shù)檢驗(yàn)算法，大素?cái)?shù)生成器和一般的數(shù)論算法，例如中國剩余定理解密RSA密文
上傳時(shí)間： 2014-01-02
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介紹了編碼的基本理論，重點(diǎn)介紹了香濃第一、第二定理。
標(biāo)簽： 編碼
上傳時(shí)間： 2014-01-04
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UML中的經(jīng)典之作， 不是編程語言 工具可以提供 至各種編程語言的代碼生成 以及可以從現(xiàn)有 的程序逆向構(gòu)筑模型 不是用于定理證明的高度正式的語言 實(shí)際上有很多正式的語 言 但它們不易理解或不適用于多種用途 是通用性的建模語言 對(duì)于特定的領(lǐng)域 如 設(shè)計(jì) .! 電路設(shè)計(jì)或基于規(guī)則的人工智能 更特定的語言和工具可能更加合適 是離散的建模語言 它不打算對(duì)如工程和物理的連續(xù)系統(tǒng)建模 是對(duì)諸如軟件 硬件或數(shù)字邏輯的離散系統(tǒng)建模的通用語言
標(biāo)簽： UML
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這是關(guān)于最有控制和魯棒控制幾乎最好的書，內(nèi)容自包含，非常經(jīng)典。 本書闡述了當(dāng)代魯棒與最優(yōu)控制的主要和基本的內(nèi)容，其中包含了作者對(duì)該理論作出的重要貢獻(xiàn)。 全書共為二十一章。第一章為緒論；第二章是閱讀本書的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；第三章為線性系統(tǒng)理論基礎(chǔ)；第四章定義了信號(hào)的范數(shù)以及穩(wěn)定系統(tǒng)的輸入——輸出增益；第五章論述了反饋結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性和性能特征；第六章引入了Bode敏感積分關(guān)系和Poisson積分公式在多變量時(shí)的形式；第七章討論了用平衡截?cái)喾▽?duì)線性多變量系統(tǒng)進(jìn)行降階；第八章研究Hankel范數(shù)近似及其在范數(shù)模型降階中的應(yīng)用；第九章采用小增益定理對(duì)不同模型假設(shè)下的系統(tǒng)推導(dǎo)魯棒穩(wěn)定性檢驗(yàn)；第十章引入線性分式變換（LFT）；第十一章研究了有多個(gè)不確定性源的系統(tǒng)魯棒穩(wěn)定性及性能。
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