㈠ 模糊PID控制演算法
模糊PID控制演算法是一種在C++實現中廣泛應用的智能控制手段，尤其當系統的模型不易精確掌握時。它的核心思想在於處理非線性、不可預測的系統，通過模糊演算法的靈活性來適應各種復雜條件。模糊演算法屬於非模型演算法，當系統超出了線性范圍，它可以作為有效解決方案，如專家系統、模糊演算法、遺傳演算法和神經網路等與PID結合使用，選擇的關鍵在於處理速度與復雜度之間的權衡。
以倒立擺系統為例，模糊演算法通過模糊化語言描述狀態，如「小」、「中」、「大」，並用隸屬函數量化這些狀態的精確程度。例如，當擺針偏差為6°，我們可以定義為「很小」，隸屬度為0.3；7°則為「中」偏「小」，隸屬度為0.7。通過計算隸屬度，可以指導電機以適當的速度和方向進行調節，最終控制目標是讓擺針偏差從「大」狀態向「小」狀態過渡。
在實際的PID控制中，除了偏差角度外，比例、積分、微分等參數也需要根據系統的實際性能參數，如超調量、調節時間和震盪情況等來調整。模糊PID的調整需要深入理解各參數間的邏輯聯系，這是設計工作的關鍵部分。後續內容會詳細探討這些變數與系統性能參數的具體聯系。
模糊演算法的實現依賴於隸屬函數，它是模糊集合中用於量化元素與集合關系的重要工具，不同元素的隸屬度可以介於0和1之間，反映了其在模糊集合中的「真實性」程度。確定隸屬函數的方法多種多樣，如模糊統計、指派法、專家經驗、對比排序和利用已有客觀尺度等，每種方法都有其適用的場景。
㈡ pl/sql中如何實現兩個欄位的模糊查詢
在PL/SQL中，實現兩個欄位的模糊查詢通常不是直接通過資料庫內建的模糊匹配功能來比較兩個欄位的相似度，而是需要採用其他方法，比如字元串的編輯距離演算法。不過，針對某些特定場景，可以使用簡單的字元串截取和比較來得到近似的結果。以下是一些實現方法：
1. 使用字元串截取和比較
其中，edit_distance是自定義的編輯距離函數，threshold是設定的相似度閾值。
總結：
㈢ 評價類演算法——模糊綜合評價法(附matlab代碼)
模糊綜合評價法是一種藉助模糊數學理論進行多因素事物評價的實用工具。其核心在於將定性評價轉化為定量，通過構建模糊判斷矩陣和權重矩陣，對事物進行綜合評估。具體實現步驟如下：
首先，明確評價目標，如對員工的綜合評價，包括工作業績、態度、溝通和政治表現等。接著，構建指標體系，確定評價的三個層次：總目標、准則因素和具體指標，遵循目的性、系統性等原則。
因素集由影響評價的因素組成，例如員工表現的評價因素可能包括[公式]。評語集則包含了可能的評價結果，如優秀、良好等，用[公式]表示。權重設計是關鍵，確定每個因素的重要性，可以採用主觀或客觀方法，如層次分析法或熵權法。
多級模糊評價模型處理有層級的因素，如u23運行費用可能受下級因素影響。評價矩陣是單因素評價的集合，每個因素在每個評語下都有對應的值，通過隸屬度函數確定。
實現過程中，需要收集專家打分或其他定量數據，形成模糊綜合評價矩陣，然後通過各種運算元（如Zadeh、加權平均等）進行運算。選擇合適的運算元對結果有直接影響，比如主因素決定型和加權平均型需根據實際問題調整。
最後，根據得到的模糊評價向量，通過最大隸屬度或加權平均原則得出最終評價。例如，服裝評判問題或學生評獎，可通過代碼進行模擬計算，例如參考鏈接所示。