Fuzzy-SLIC

本项目提供了一个基于C语言实现的模糊SLIC图像分割算法 (Fuzzy-SLIC0) ，并包含Matlab接口。Fuzzy-SLIC0算法能够根据图像内容自适应地选择紧密度系数，提高分割精度。 主要特点: C语言实现，高效快速 自适应选择紧密度系数 提供Matlab接口，方便调用 使用说明: 使用本代码前，请确保已安装Matlab和C编译器。 输入: 8位彩色或灰度图像 版权声明: 版权所有(c) 2019, Chong WU 保留所有权利。 许可证: 本项目遵循开源协议，允许用户在满足以下条件的情况下以源代码和二进制形式重新分发和使用，无论是否修改： 源代码的重新分发必须保留上述版权声

MATLAB SLIC代码下载，获取最新的SLIC算法实现。

使用回归树算法和 ANFIS 训练生成模糊推理系统 (FIS)。

在Java编程中，StringBuffer和JDBC（Java Database Connectivity）是两个非常重要的概念，特别是在处理大量数据和数据库操作时。将探讨如何结合StringBuffer来实现JDBC的模糊查询。 StringBuffer是Java中的一个类，提供了字符串操作的功能，尤其在多线程环境中。与String类不同，StringBuffer是线程安全的，因此在频繁修改字符串时，StringBuffer比String更高效。 在JDBC中，我们通常使用PreparedStatement来执行SQL语句，包括模糊查询。模糊查询通常涉及到SQL的LIKE关键字，配合通配符%

使用超像素进行图像分割的MATLAB代码，如果您对体验满意，请考虑给予好评。

模糊 C 均值聚类的 MATLAB 实现，功能还挺全的，打包了 10 个函数，适合搞聚类的朋友直接上手。尤其你要那种数据边界模糊、不太好一刀切的分类问题，用Fuzzy C-Means就比 K 均值更合适。这个资源的代码结构也比较清晰，变量命名还不错，不至于看不懂。 里面的核心函数像fcm.m、initfcm.m、distfcm.m这些，基本都是围绕聚类中心更新、隶属度矩阵迭代来的，跑一套流程也就几秒，效率还行。你想换数据格式、加点可视化，都比较容易扩展。 如果你想搞清楚原理，也可以顺着这些函数调试看。对了，FCM在图像分割、医疗数据里挺常见的，这套实现放在那种项目里也能用。 顺手也给你贴几个相

模糊自适应PID单级旋转倒立摆稳定控制Simulink

该工具箱解决了安装 Octave 时出现的代码问题，可直接安装使用。

模糊数据挖掘里头的 Fuzzy SVM 算法，真挺有意思的。它不是那种一板一眼的传统模型，而是考虑到了现实场景中常见的“不确定性”，像用户满意度那种模棱两可的，它都能应对得还不错。 Fuzzy 支持向量机的思路，是给每个训练样本加个“模糊度”，你可以简单理解为：这个点到底有多靠谱。靠谱就让它影响决策边界多点，不靠谱就轻点带过。嗯，逻辑上挺顺的，复杂数据的时候，效果还蛮稳定的。 你要是熟过普通的支持向量机（SVM），会发现这玩意儿就是在经典 SVM 的基础上做了个小升级。原本 SVM 就挺能打，尤其对小样本分类问题。现在加上模糊信息的适配，适用场景直接拓宽一大截。 算法构建上，核心是个模糊机会约

模糊C均值聚类算法可有效解决遥感信息的不确定性和混合像元的划分。文中基于MATLAB平台，采用模糊C均值聚类对遥感影像进行分类，并运用混淆矩阵对分类结果进行了精度评定。实验结果表明，基于模糊C均值聚类使得分类后的图像很好地区分了地物类别，取得了较好效果。