模糊关系

模糊矩阵和模糊关系的内容在实际工程应用中真挺实用，是在 Ansys Workbench 上玩仿真的朋友应该有所体会。无论是模型优化还是不确定性，模糊逻辑都能帮你那些看起来“说不清道不明”的问题。这篇文章讲的模糊矩阵相关内容比较通俗易懂，配了不少实际案例，比如工程结构的模糊，贴近工作中的需求。类似的资源也推荐看下《指派方法与模糊统计在 AnsysWorkbench 中的应用详解》，都是靠谱的参考材料。

讨论了使用Matlab开发运动模糊图像的方法。运动模糊是一种影响普通图像清晰度的现象，介绍了如何利用Matlab工具进行运动模糊处理。

SQL 中使用模糊查询来匹配可能包含未知或不完全信息的查询条件。

数据流挖掘作为热门研究领域，涵盖多种数据流类型。本研究借鉴模糊粗糙集和F-粗糙集原理，提出一种针对模糊型数据流的模糊并行约简方法。该方法通过删除冗余属性，利用属性重要性变化探测模糊概念漂移现象。区别于传统方法，该方法基于模糊数据内在特性进行漂移探测，并通过实例验证了其可行性和有效性。

实现模糊控制的洗衣机 MATLAB 程序。

利用Simulink建模，编写M函数，实现模糊PID控制，对PID控制参数进行调整。

SQLite 的中文模糊查询支持还挺不错的，适合你在做本地化搜索功能时用上。以前有朋友吐槽用LIKE '%中文%'查不出来东西，八成是编码没整对。现在的 SQLite 基本默认 UTF-8，中文一点也不含糊。只要你注意几点小细节，比如建库时加上PRAGMA encoding = 'UTF-8';，导入文件记得也是 UTF-8，中文就能查得飞起。你用 Python 的sqlite3模块也好，Java 的 JDBC 也行，中文数据响应都挺快的。如果你数据量多，还可以看看 SQLite 的 FTS 模块，做全文搜索，效率更高。

模糊系统里的模糊算子，真的是个实用的家伙。是在做模糊综合评价的时候，用它来那些模棱两可的输入信息，挺顺手的。像是评价指标多、因素影响又说不清的时候，模糊逻辑就派上用场了，推理过程也比传统的硬逻辑更灵活。

模糊遗传算法是一种结合模糊逻辑和遗传算法的优化方法，用于处理复杂和不确定的问题。 模糊逻辑 模糊逻辑是一种处理不精确或模糊信息的数学框架。它允许变量取值于0和1之间的范围，而不是传统的布尔逻辑中的0或1。 遗传算法 遗传算法是一种受生物进化启发的搜索和优化算法。它通过模拟自然选择和遗传操作来寻找问题的最佳解决方案。 模糊遗传算法 模糊遗传算法结合了模糊逻辑和遗传算法的优势，可以有效地解决涉及模糊性和不确定性的优化问题。其步骤通常包括： 种群初始化：随机生成一组候选解。 适应度评估：使用模糊逻辑评估每个候选解的适应度。 选择：根据适应度选择优秀的候选解。 交叉和变异：对选定的候选解进行交叉和变

使用IN查询把某一字段中内容与所列出的查询内容列表匹配的记录。 SELECT SName AS 学员姓名, SAddress As 地址FROM StudentsWHERE SAddress IN ('北京','广州','上海')