㈠ 模糊PID控制算法
模糊PID控制算法是一种在C++实现中广泛应用的智能控制手段，尤其当系统的模型不易精确掌握时。它的核心思想在于处理非线性、不可预测的系统，通过模糊算法的灵活性来适应各种复杂条件。模糊算法属于非模型算法，当系统超出了线性范围，它可以作为有效解决方案，如专家系统、模糊算法、遗传算法和神经网络等与PID结合使用，选择的关键在于处理速度与复杂度之间的权衡。
以倒立摆系统为例，模糊算法通过模糊化语言描述状态，如“小”、“中”、“大”，并用隶属函数量化这些状态的精确程度。例如，当摆针偏差为6°，我们可以定义为“很小”，隶属度为0.3；7°则为“中”偏“小”，隶属度为0.7。通过计算隶属度，可以指导电机以适当的速度和方向进行调节，最终控制目标是让摆针偏差从“大”状态向“小”状态过渡。
在实际的PID控制中，除了偏差角度外，比例、积分、微分等参数也需要根据系统的实际性能参数，如超调量、调节时间和震荡情况等来调整。模糊PID的调整需要深入理解各参数间的逻辑联系，这是设计工作的关键部分。后续内容会详细探讨这些变量与系统性能参数的具体联系。
模糊算法的实现依赖于隶属函数，它是模糊集合中用于量化元素与集合关系的重要工具，不同元素的隶属度可以介于0和1之间，反映了其在模糊集合中的“真实性”程度。确定隶属函数的方法多种多样，如模糊统计、指派法、专家经验、对比排序和利用已有客观尺度等，每种方法都有其适用的场景。
㈡ pl/sql中如何实现两个字段的模糊查询
在PL/SQL中，实现两个字段的模糊查询通常不是直接通过数据库内建的模糊匹配功能来比较两个字段的相似度，而是需要采用其他方法，比如字符串的编辑距离算法。不过，针对某些特定场景，可以使用简单的字符串截取和比较来得到近似的结果。以下是一些实现方法：
1. 使用字符串截取和比较
其中，edit_distance是自定义的编辑距离函数，threshold是设定的相似度阈值。
总结：
㈢ 评价类算法——模糊综合评价法(附matlab代码)
模糊综合评价法是一种借助模糊数学理论进行多因素事物评价的实用工具。其核心在于将定性评价转化为定量，通过构建模糊判断矩阵和权重矩阵，对事物进行综合评估。具体实现步骤如下：
首先，明确评价目标，如对员工的综合评价，包括工作业绩、态度、沟通和政治表现等。接着，构建指标体系，确定评价的三个层次：总目标、准则因素和具体指标，遵循目的性、系统性等原则。
因素集由影响评价的因素组成，例如员工表现的评价因素可能包括[公式]。评语集则包含了可能的评价结果，如优秀、良好等，用[公式]表示。权重设计是关键，确定每个因素的重要性，可以采用主观或客观方法，如层次分析法或熵权法。
多级模糊评价模型处理有层级的因素，如u23运行费用可能受下级因素影响。评价矩阵是单因素评价的集合，每个因素在每个评语下都有对应的值，通过隶属度函数确定。
实现过程中，需要收集专家打分或其他定量数据，形成模糊综合评价矩阵，然后通过各种算子（如Zadeh、加权平均等）进行运算。选择合适的算子对结果有直接影响，比如主因素决定型和加权平均型需根据实际问题调整。
最后，根据得到的模糊评价向量，通过最大隶属度或加权平均原则得出最终评价。例如，服装评判问题或学生评奖，可通过代码进行仿真计算，例如参考链接所示。