Department of Air-conditioning and Refrigeration Engineering/ National Taipei University of Technology 模糊控制設計使用 MATLAB 李達生.

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Section 1.2 Describing Distributions with Numbers 用數字描述分配.
第九章 如何寫結果 HOW to Write the Results CONTENT OF THE RESULTS 結果的內容 – 1. 將實驗大致的描述 並不需要重複實驗細節 2. 呈現數據 並以過去時態重現 3. 在文稿裡應呈現 ” 代表數據 ” 而不是一再的重 複資料.
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Integrated single vendor single buyer model with stochastic demand and variable lead time 指導教授:林燦煌 博士 指導教授:林燦煌 博士 研 究 生:黃笙源 研 究 生:黃笙源 M. Ben-Daya, M. Hariga.
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© The McGraw-Hill Companies, Inc., 2008 第 6 章 製造流程的選擇與設計.
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公用品.  該物品的數量不會因一人的消費而受到 影響,它可以同時地被多人享用。 角色分配  兩位同學當我的助手,負責:  其餘各人是投資者,每人擁有 $100 , 可以投資在兩種資產上。  記錄  計算  協助同學討論.
Section 4.2 Probability Models 機率模式. 由實驗看機率 實驗前先列出所有可能的實驗結果。 – 擲銅板:正面或反面。 – 擲骰子: 1~6 點。 – 擲骰子兩顆: (1,1),(1,2),(1,3),… 等 36 種。 決定每一個可能的實驗結果發生機率。 – 實驗後所有的實驗結果整理得到。
Analyzing Case Study Evidence
演算法 8-1 最大數及最小數找法 8-2 排序 8-3 二元搜尋法.
Chapter 6 線性規劃 緒言 如何在有限的經濟資源下進行最有效的調配與 選用,以求發揮資源的最高效能。此問題愈來 愈受到重視,也就是以最低的代價,獲取最大 的效益。 茲列舉如下: – 決定緊急設備與人員的地點,使反應時間最短化。 – 決定飛機、飛行員、地勤人員的飛航最佳日程安排。
Chapter 3 Entropy : An Additional Balance Equation
845: Gas Station Numbers ★★★ 題組: Problem Set Archive with Online Judge 題號: 845: Gas Station Numbers. 解題者:張維珊 解題日期: 2006 年 2 月 題意: 將輸入的數字,經過重新排列組合或旋轉數字,得到比原先的數字大,
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Department of Air-conditioning and Refrigeration Engineering/ National Taipei University of Technology 模糊控制設計使用 MATLAB 李達生

Department of Air-conditioning and Refrigeration Engineering/ National Taipei University of Technology 模糊控制 模糊控制建立在使用者的操作經驗上,以 適當對策進行控制 模糊控制對策以 If … then…. 之高階語言制 定規則庫 模糊控制的變數均以模糊量,如多、適量、 少表示 對應於模糊量的輸入與對策,需有一解模 糊器 (Defuzzifier) 換算為精確的定量輸出至 控制平台上

Department of Air-conditioning and Refrigeration Engineering/ National Taipei University of Technology Fuzzy Controller System Y u Fuzzifier Fuzzy Inference Defuzzifer Fuzzy Knowledge BaseExpert SystemNeruo Network Training

Department of Air-conditioning and Refrigeration Engineering/ National Taipei University of Technology 模糊控制的優點 由於模糊控制不需深入了解受控系統的系統模型, 因此對於複雜系統的控制適用度高,甚至可將系 統以 Black Box 看待 模糊控制基於使用者的經驗建立資料庫進行系統 控制,對於控制器設計不需複雜的公式計算,甚 至可以利用類神經網路學習其控制手段,而不需 控制器設計 模糊控制演算法基於高階程式語言,因此其控制 程式設計簡單,但由於需對控制建立資料庫,因 此對控制器記憶體容量需求高

Department of Air-conditioning and Refrigeration Engineering/ National Taipei University of Technology 模糊控制設計實例 目前應用模糊控制成熟商品的代表即為 洗衣機 其輸入變數來自於衣物量多少、洗衣機機械水 洗強度 輸出變數為 洗衣時間 若衣物多但洗衣力量大者,需求洗衣時間較長 但由於其力量大故可減少其洗衣時間;而衣物 少但洗衣力量小者,則洗衣時間仍需較長,因 此系統模型的不確定度大,洗衣時間決定完全 仰賴操作者經驗

Department of Air-conditioning and Refrigeration Engineering/ National Taipei University of Technology 模糊控制設計實例步驟一 決定系統輸入變數 衣物量 X – 可由系統偵測衣物重量得知,此變 數為模糊量,有大、中、小歸屬集定量 洗衣水量 Y – 依其衣物材質決定可接受的洗衣強 度,經測量後輸出描述亦為一模糊量 計算系統輸出變數 洗衣時間 T - 需由解模糊器,計算一精確的設 定數值

Department of Air-conditioning and Refrigeration Engineering/ National Taipei University of Technology 模糊控制設計實例步驟二 決定歸屬函數 衣物量洗衣水量 洗衣時間

Department of Air-conditioning and Refrigeration Engineering/ National Taipei University of Technology 模糊控制設計實例步驟三 決定策略 洗衣時間 T 衣物量 X 小中大 洗衣水量 Y 小中大大 中小中大 大小小大

Department of Air-conditioning and Refrigeration Engineering/ National Taipei University of Technology 模糊控制設計實例步驟四 若測量衣物量 X=30 ,水流量實際出水 Y =32

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Department of Air-conditioning and Refrigeration Engineering/ National Taipei University of Technology Rule Surface The rule surface of the water leveling control can be described as