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本文提出了一种新的神经模糊系统的结构和学习方法，该方法能自动确定神经元的数目、成员函数的中心位置以及在线模式下处理速度快的接收场参数。这种方法的基本思想是在有监督学习和自学习范式的帮助下调整突触权重和成员函数。解决这个问题的方法与在线神经模糊系统的发展有关，该系统可以在不确定条件下处理数据。结果证明

自动驾驶汽车引入具有挑战性的研究领域学科。一个挑战是用双传感器探测障碍物信息的组合，以生成环境，可用于路径规划和决策。利用两个Velodyne多光束激光扫描仪演示传感器融合。但是可以扩展所提出的双租金传感器的传感器融合框架类型。传感器融合方法高度依赖于精确的姿态估计，在任何情况下都不能保证。基于考虑

对比度增强是一种新兴的图像增强方法，在特定的应用中，对图像进行更清晰的分析，以便在空间领域进行解释和分析。对比度增强的目标是为输入图像提供服务，以便生成的图像更适合特定的应用程序。黑白灰度阶跃较好的图像通常是人类感知的最佳图像，本文提出了一种基于模糊逻辑的新方法。为了提高基于不同隶属度函数（MFS）

摘要边缘检测在图像处理中起着重要的作用，有助于对目标进行分类和识别等操作。这是提高图像清晰度的唯一方法。常用的边缘检测技术如Sobel、Prewitt、Canny、Laplacian of Gaussian（对数）、Roberts和Zero Crossing等都吸引了研究者的注意，对这些技术进行了比