文件名称：matlab高功率微波代码-Intelligent-Systems:共有三个智能系统项目，包括进化计算、模糊系统和反向传播神经网络
文件大小：82.48MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-27 19:01:42
系统开源
matlab高功率微波代码智能系统 概述 NTOU-NCE 硕士课程。 三个项目使用了三种不同的智能系统理论，包括模糊理论、进化算法和反向传播神经网络。 这些项目不是靠Matlab工具箱完成的，而是靠我自己的编程能力。 思维导图 课程内容 模糊理论 进化算法 反向传播神经网络 (BPNN) 混合系统 项目01：模糊理论 目标 ： 微波炉的完全模糊控制。 这个微波炉有一些有趣的功能。 安装在此微波炉上的传感器可以检测温度和重量。 利用模糊理论，自动计算，得出适中的功率和运行时间，并根据计算结果对食物进行加热。 这些功能可以减少我们用它来加热食物的时间。 我们只需按一下按钮，食物就会被正确加热。 根据模糊规则和隶属函数，使用COG去模糊，并根据去模糊，绘制两个图表。 模糊规则： R^1：如果温度低而重量重。 然后操作时间长且功率高。 R^2：如果温度低，重量中等。 然后运行时间中等，功率高。 R^3：如果温度低，重量轻。 然后操作时间短且功率高。 R^4：如果温度中等，重量较重。 然后运行时间长，功率中等。 R^5：如果温度中等，重量中等。 然后运行时间中等，功率中等。 R^6：如果温度中
【文件预览】：
Intelligent-Systems-master
----智慧型系統概論.png(2.46MB)
----Neural Networks()
--------Result.PNG(260KB)
--------getTrainAndTest.m(131B)
--------Function of this Problem.png(46KB)
--------arrayChange.m(157B)
--------nonlinearEquationTraining_BatchMode.m(14KB)
--------nonlinearEquationTraining_SequentialMode.m(16KB)
----Evolutionary Computation()
--------tournamentSelection.m(425B)
--------binaryValue_crossover.m(854B)
--------xFind.m(314B)
--------realValue_crossover.m(468B)
--------rouletteWheelSelection.m(1KB)
--------findFitness.m(253B)
--------EA_mutation.m(308B)
--------findTheMaxValue.m(14KB)
--------Function of this Problem.png(17KB)
--------evoAlgorithm_crossover.m(358B)
--------Result.png(58KB)
--------binaryValue_encode.m(297B)
--------wheel_percent.m(335B)
--------R_mutation.m(398B)
----README.md(3KB)
----Fuzzy System()
--------RealAlphaCut.m(263B)
--------Power_Ans.m(568B)
--------Result.PNG(427KB)
--------OperationTime_Ans.m(367B)
--------microwaveSimulation.m(9KB)
----Notes()
--------Mixed systems.pdf(2.02MB)
--------Part3_Neural networks.pdf(19.69MB)
--------Part1_fuzzy system.pdf(46.59MB)
--------Part2_Evolutionary Computation.pdf(11.78MB)