We designed a NFS embedded under op

We designed a NFS embedded under open source terms13 on Raspbian OS through Qt-creator compiler, then, we
have tuned a fuzzy controller with fuzzylite17 library and a neural network to control the mixing of CMY colors
through the algorithm showed in the fig. 1, where, the first stage is to receive the start request, then read the
coordinates of a template with the desired color, after, the fuzzy controller calculates the CMY percentages, finally,
we interpret the color of paint with a neural network to be processed in an electro mechanic mixer (Eq. 1).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราออกแบบ NFS ฝังใต้ terms13 มาเปิดบนระบบปฏิบัติการ Raspbian ผ่านคอมไพเลอร์สร้าง Qt จากนั้น เรามีการปรับแต่งตัวควบคุมเลือน fuzzylite17 ไลบรารีและข่ายประสาทในการควบคุมการผสมของสี CMYผ่านแสดงในรูป 1 ที่ ระยะแรกจะได้รับการร้องขอการเริ่มต้น แล้วอ่านพิกัดของแม่แบบที่มีสีที่ต้องการ หลังจาก ควบคุมเลือนคำนวณเปอร์เซ็นต์ CMY สุดเราตีความสีของสีเครือข่ายประสาทดำเนินการผสมช่างไฟฟ้า (Eq. 1)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราได้ออกแบบ NFS ฝังภายใต้ terms13 โอเพนซอร์สใน Raspbian OS ผ่าน Qt สร้างคอมไพเลอร์แล้วเรา
ได้ปรับตัวควบคุมฟัซซี่กับ fuzzylite17 ห้องสมุดและเครือข่ายประสาทในการควบคุมการผสมของสี CMY
ผ่านขั้นตอนวิธีการแสดงให้เห็นว่าในมะเดื่อ 1 ซึ่งขั้นตอนแรกคือการได้รับการร้องขอการเริ่มต้นแล้วอ่าน
พิกัดของแม่แบบที่มีสีที่ต้องการหลังจากที่ตัวควบคุมเลือนคำนวณเปอร์เซ็นต์ CMY ที่ในที่สุด
เราตีความสีของสีที่มีเครือข่ายประสาทที่จะ การประมวลผลในเครื่องผสมไฟฟ้าช่าง (สม. 1)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราออกแบบ NFS ฝังตัวอยู่ภายใต้เปิดแหล่งที่มา terms13 บน raspbian OS ผ่านตัวแปลภาษา ผู้สร้าง Qt แล้วเราได้ติดตามความคืบหน้าตัวควบคุมแบบฟัซซี่กับห้องสมุด fuzzylite17 และโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อควบคุมการผสมของสี CMYผ่านขั้นตอนที่แสดงในรูปที่ 1 , ที่ , ขั้นตอนแรกคือการได้รับการร้องขอเริ่มแล้วอ่านพิกัดของแม่แบบด้วยสีที่ต้องการ หลังจากควบคุมฟัซซี่จะคำนวณค่า CMY ในที่สุดเราตีความสีของสีด้วยเครือข่ายประสาทจะถูกประมวลผลในโรงช่างผสม ( อีคิว 1 )