【摘 要】
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阐述了洗衣机洗涤度及与之关联密切的衣服脏污程度和性质等参数的模糊识别方法。采用长期学习和短期学习、有教师学习和无教师学习相结合的方法，实现了对洗衣机洗净度等参数比
【机 构】
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金华市浙江师大数理与信息科学学院!321004,金华市浙江师大数理与信息科学学院!321004
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阐述了洗衣机洗涤度及与之关联密切的衣服脏污程度和性质等参数的模糊识别方法。采用长期学习和短期学习、有教师学习和无教师学习相结合的方法，实现了对洗衣机洗净度等参数比例因子在模糊化过程中的自适应修正，以提高洗衣机的模糊控制品质。
The method of fuzzy identification of parameters such as the degree of washing and the degree of washing and the properties of the clothes, which are closely related to the washing degree of the washing machine, is expounded. Using long-term learning and short-term learning, there is a combination of teacher learning and non-teacher learning to realize the adaptive correction of the scale factor of washing machine washing degree in the fuzzification process, in order to improve the fuzzy control quality of the washing machine.
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