模糊模型
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MATLAB实现基于经典模糊模型的图像去模糊系统
本项目提供完整的图像去模糊处理方案，可模拟图像模糊过程并实现经典非盲去模糊。支持自定义模糊核参数，适用于图像复原研究与实践。 -
基于T-S模型的模糊神经网络自适应反传算法
该项目实现了一个经典的模糊神经网络算法，采用Takagi-Sugeno（T-S）模型作为模糊推理架构。该模型通过多层网络结构将模糊逻辑的规则表达能力与神经网络的学习特性有机结合，旨在解决复杂非线性系统的建模与预测问题。 项目核心功能在于利用自适应反传算法（BP算法）动态调整网络内部的各项关键参数。在前提部计算中，算法能够根据误差反馈自动修正高斯隶属度函数的中心值和标准差，以实现对输入空间的最佳划分；在结论部计算中，算法通过梯度下降法迭代更新线性加权参数，确保系统输出能够无限逼近目标值。 此程序适用于非线性 -
基于T-S模糊卡尔曼滤波的非线性状态估计器
本项目主要实现了一种结合T-S模糊建模技术与Kalman滤波算法的非线性系统状态估计方案。由于许多实际工程系统具有高度的非线性，传统的线性Kalman滤波器难以直接应用，而该项目通过Takagi-Sugeno模糊结构，将复杂的非线性系统在不同工作点展开，构建出一系列局部的线性子系统。每一个子系统关联一个隶属度函数，用于描述当前系统状态属于该局部区域的概率或程度。在运行过程中，针对每个局部线性子系统分别进行Kalman滤波计算，得到局部的状态估计值。最终通过模糊逻辑的加权融合方法，将这些局部估计值聚合为全局
