① 把圖像變模糊的演算法一般是怎樣實現的
第一步：先復制背景圖層。第二步：濾鏡——模糊——高斯模糊（數值大小跟據你想要的效果定）第三步：為復制北影圖層添加蒙版，再用畫筆工具擦出你想要的清楚的地方！
② 關於圖像去模糊演算法，重賞
1 從沒聽過IBD演算法
2 NAS-RIF不是很難可以自己編
3 但是 模擬退火，不是機器學習中的嗎？也能做去模糊嗎？
我以前做過維納濾波去運動模糊的。
對樓主的這個課題比較感興趣，可以繼續討論。
③ 什麼叫模糊PID演算法
說實話不是一兩句能說清楚，簡單說就是用模糊控制加PID控制。PID控制是通過P I D即比例積分微分三個參數控制的策略。這個估計樓主肯定懂。模糊PID演算法就是通過模糊控制來控制這三個參數，實時改變參數以便達到更好的控制策略。具體的，內容樓主找本資料慢慢研究。
④ 什麼是模糊演算法
通過對現實對象的分析，處理數據並構建模糊型數學模型。用隸屬關系將數據元素集合靈活成模糊集合，確定隸屬函數，進行模糊統計多依據經驗和人的心理過程，它往往是通過心理測量來進行的，它研究的是事物本身的模糊性
⑤ 什麼叫模糊控制演算法
模糊控制技術是利用模糊控制演算法控制變頻器的電壓和頻率的一種技術，通過模糊控制技術可使被控電動機的升速時間得到控制，以避免升速過快對電動機使用壽命的影響以及升速過慢而影響工作效率。
⑥ 有誰知道模糊演算法
模糊查詢？
⑦ 什麼是模糊預測演算法啊
模糊預測控制演算法
Fuzzy Prediction Control Algorithm
翟春艷 李書臣
摘 要：模糊預測控制(FPC)是近年來發展起來的新型控制演算法,是模糊控制與預測控制相結合的產物.文章在預測控制的模型預測、滾動優化、反饋校正機理下,對模糊預測控制模型及其優化控制演算法作了歸納,並對模糊預測控制今後的發展進行了展望.
模糊表的一部分，就是個數組，多少個輸入就做個幾維數組就可以了(3514字)liyu2005[28次]2004-3-20 18:16:07
unsigned char outputs[MF_TOT], // 模糊輸出mu值
fuzzy_out; // 模糊控制值
unsigned char input[INPUT_TOT] ={ // 模糊輸入
0, 0
};
unsigned char code input_memf[INPUT_TOT][MF_TOT][256]={
// 輸入功能函數
{
{ // velocity: VSLOW
0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF,
0xFF,
0xFF, 0xFF,
0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF,
0xFF,
0xFF, 0xF6,
0xED, 0xE4, 0xDB, 0xD2, 0xC9, 0xC0, 0xB7, 0xAE, 0xA5, 0x9C, 0x93, 0x8A, 0x81,
0x78,
173
0x6F, 0x66,
0x5D, 0x54, 0x4B, 0x42, 0x39, 0x30, 0x27, 0x1E, 0x15, 0x0C, 0x03, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00
}
http://www.newcyber3d.com/cds/ch_cd05/intro_cga.htm
⑧ 神經網路演算法 遺傳演算法 模糊演算法 哪個好
沒有哪種演算法更好的說法，因為每種演算法都有自己的優勢。只能說某種演算法在處理某種問題時，效果更好更合適。
神經網路不能說是一種演算法，它是一種數學網路結構，各神經元的權值、閾值是用某種訓練演算法計算出來的。神經網路適用於非線性系統，可用於難以用數學表達式來描述的系統。
遺傳演算法在全局尋優問題上效果很好，因其收斂速度較快，且不易陷入局部極小點。其中實數編碼法適合與神經網路結合，例如GA-BP神經網路。
模糊演算法可將一些難以量化的參數模糊處理，並且演算法較簡單，尤其是適用於專家經驗佔主要地位的系統，因為添加一條專家經驗只需往規則庫里添加一條語句即可。用這種演算法要注意區間不能劃得太寬，否則演算法太不精確。