SVG绘制椭圆

圆和圆形有点像，但是又不一样。圆形只有一个半径，而椭圆 x 轴和 y 轴上的半径不同，所以椭圆就是一个不规则的圆。

绘制一个椭圆

在绘制椭圆时，可以通过 cx 和 cy 属性确定椭圆的圆心，rx 设置椭圆的 x 轴的半径，ry 设置 y 轴的半径。

示例：

<!DOCTYPE html>
<html>
    <head>
        <meta charset="utf-8">
        <title>SVG学习(9xkd.com)</title>
        <link rel="styleSheet" type="text/css" href="./style.css">
    </head>
    <body>
        <svg>
            <ellipse  cx="100" cy="50" rx="50" ry="30" style="fill:red;"/>
        </svg>
    </body>
</html>

在浏览器中的演示效果：

上述代码中，我们设置了椭圆的圆心为 (100,50)，水平半径为50，垂直半径为 30。如果将 rx 和 ry 的值设置为相同的值，则会绘制一个规则的圆。

给椭圆设置透明度

如果我们要设置椭圆的透明度，可以使用 opacity 属性，这个属性的取值范围为 0 到 1 之间的小数。

示例：

<!DOCTYPE html>
<html>
    <head>
        <meta charset="utf-8">
        <title>SVG学习(9xkd.com)</title>
        <link rel="styleSheet" type="text/css" href="./style.css">
    </head>
    <body>
        <svg>
            <ellipse  cx="100" cy="50" rx="50" ry="30" style="fill:none; stroke-width: 3; stroke:#b276be; "></ellipse>
            <ellipse  cx="150" cy="50" rx="50" ry="30" style="fill:#26c3df; opacity: 0.5;"></ellipse>
        </svg>
    </body>
</html>

在浏览器中的演示效果：

我们绘制了两个椭圆，其中左边的椭圆没有设置填充颜色，而右边的椭圆填充颜色为蓝色，透明度为 0.5。如果要改变椭圆的位置，只需要改变椭圆的圆心坐标，即 cx 和 cy 属性的值即可。

链接：https://www.9xkd.com/

SS3用于控制网页的样式和布局，CSS3是最新的CSS标准，也是CSS的升级版，目前，用CSS实现的效果还是挺多挺炫的，在开发的过程中，避免不了使用CSS3，原本需要用JS或者Jquery完成的事，现在CSS3就可以完成了，而且不费事，省时省力，在开发过程中，学习着用CSS3去开发页面将会是前端人员必须要做的一件事。

【引言】

前面呢，我们把所有的CSS语法都讲解完了，之后接下里的文章里我们将会由浅入深的讲解CSS3，其中包含了边框、圆角、背景、渐变、文本效果、字体、2D转换、3D转化、过度、动画、多列、界面、按钮、分页，多媒体等等一系列的CSS3知识，我将会在接下来的课程分批次来讲解，跟我学CSS3，让页面动起来。

CSS3浏览器支持

学习CSS3之前呢，我们一定要知道浏览器的兼容性，这一点是非常重要的，对CSS3是没有一个W3C标准的，但是全部主流的服务器已经全部支持许多新功能，几乎所有的CSS3属性都支持IE8以上、前缀-moz-的火狐浏览器、前缀-webkit-的Google Chrome浏览器、前缀-webkit-的Safari浏览器、Opera12.1以上的浏览器，所以基本上在兼容性这方面不存太大的问题。不过大家写完以后为避免出现问题一定要测试哦。

接下我我们从基本的一些CSS3属性开始学起

CSS3边框

在这里呢，我们主要学习三个边框属性：

border-radius
box-shadow
border-image

1、CSS3圆角

在CSS3中，我们很容易创建圆角，用 border-radius 就可以创建，值可以是像素（px），也可以是百分比（%），也可单独给某个角添加，例如：

2、CSS3盒阴影

CSS3中用 box-shadow 属性被用来添加阴影，在平时的开发中此效果也是经常的用，包括单边阴影，多边阴影等。例如：

3、CSS3边界图片

我们可以用 border-image 属性用图像创建一个边框，让我们的边框更加形色多姿，例如：

CSS3圆角

使用 CSS3 border-radius 属性，你可以给任何元素制作 "圆角"。可同时设置，例如：

还可以创建椭圆边角，例如：

CSS3背景

CSS3包含了几个新的背景属性，提供了更大背景元素控制，如下：

background-image
background-size
background-origin
background-clip

我们可以通过 background-image 来添加背景图片，不同的背景图像和图像用逗号隔开，所有的图片中显示在最顶端的为第一张。

然后给不同的图片设置多个不同的属性。例如：

background-size指定背景图像的大小。

background-repeat指定图片重复填充还是不重复填充

background-Origin属性指定了背景图像的位置区域

background-clip背景剪裁属性是从指定位置开始绘制。

例如：

其中，background-Origin属性、background-clip属性的值有content-box, padding-box,和 border-box，例如下图中那么存放或剪裁：

CSS3渐变

CSS3 渐变（gradients）可以让你在两个或多个指定的颜色之间显示平稳的过渡。它定义了两种类型的渐变：

线性渐变（Linear Gradients）- 向下/向上/向左/向右/对角方向
径向渐变（Radial Gradients）- 由它们的中心定义

1、线性渐变

为了创建一个线性渐变，你必须至少定义两种颜色结点。颜色结点即你想要呈现平稳过渡的颜色。同时，你也可以设置一个起点和一个方向（或一个角度）。例如，下面是一个从上到下的线性渐变：

同时，你也可以尝试这线性渐变 - 从左到右，线性渐变 - 对角，例如：

下面的实例演示了如何创建一个带有彩虹颜色和文本的线性渐变：

使用透明度（transparent），例如：

重复的线性渐变，例如：

2、径向渐变

径向渐变由它的中心定义。

为了创建一个径向渐变，你也必须至少定义两种颜色结点。颜色结点即你想要呈现平稳过渡的颜色。同时，你也可以指定渐变的中心、形状（圆形或椭圆形）、大小。默认情况下，渐变的中心是 center（表示在中心点），渐变的形状是 ellipse（表示椭圆形），渐变的大小是 farthest-corner（表示到最远的角落）。

例如,设置形状为圆形的径向渐变：

shape 参数定义了形状。它可以是值 circle 或 ellipse。其中，circle 表示圆形，ellipse 表示椭圆形。默认值是 ellipse。

size 参数定义了渐变的大小。它可以是以下四个值：

closest-side
farthest-side
closest-corner
farthest-corner

3、重复的径向渐变

repeating-radial-gradient() 函数用于重复径向渐变。

例如：

CSS3文本效果

在这呢，我主要说明下面几个文本属性：

text-shadow
text-overflow
word-wrap
word-break

1、CSS3文本阴影

也是由四个属性值完成的，指定了水平阴影、垂直阴影、模糊的距离、以及阴影的颜色。例如：

2、CSS3 Text Overflow属性

这个属性用的也是比较多的，主要限制溢出的内容，不过的配合其它属性使用。例如：

3、CSS3的换行

CSS3 单词拆分换行属性指定换行规则：

p.test1 {
 word-break: keep-all;
}
p.test2 {
 word-break: break-all;
}

注意: word-break 属性不兼容 Opera.

4、新文本属性

hanging-punctuation：规定标点字符是否位于线框之外。

punctuation-trim：规定是否对标点字符进行修剪。

text-align-last：设置如何对齐最后一行或紧挨着强制换行符之前的行。

text-emphasis：向元素的文本应用重点标记以及重点标记的前景色。

text-justify：规定当 text-align 设置为 "justify" 时所使用的对齐方法。

text-outline：规定文本的轮廓。

CSS3字体

使用 CSS3，网页设计师可以使用他/她喜欢的任何字体。当你发现您要使用的字体文件时，只需简单的将字体文件包含在网站中，它会自动下载给需要的用户。

如何使用呢？在新的@font-face规则中，你必须先定义字体的名称，然后指向该字体文件，例如：

今天的CSS3就说到这里了，下一篇继续往深里挖掘CSS3，希望大家不要放弃学习哦！

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糊系统在理论和应用两方面取得了长足进步，为包括模糊控制在内的先进技术提供了有力的理论支撑，模糊系统理论在运筹分析、社会科学、模糊控制、人工智能等领域得以广泛应用。推荐IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica和自动化学报发表的相关文章。

The Need for Fuzzy AI

Jonathan M. Garibaldi 教授提出了一个不可区分的概念框架，作为计算机化决策支持系统评估的关键组成部分。案例研究表明，人类专家的表现并不完美，还有一些技术可以使模糊系统模拟包括可变性在内的人类水平的表现。

该文从两个方面论证了 “模糊人工智能” 的必要性:

(一) 模糊方法学 (在扎德模糊集和系统的技术意义上) 作为以知识为基础的系统来表示和推理不确定性的必要性；

(二)在评估人工智能系统时，需要模糊性(在非技术意义上)，并接受不完美的性能。

图灵测试的表示

Jonathan M. Garibaldi, "The Need for Fuzzy AI," IEEE/CAA J. Autom. Sinica, vol. 6, no. 3, pp. 610-622, May 2019.

http://www.ieee-jas.org/en/article/doi/10.1109/JAS.2019.1911465

Granular Computing for Data Analytics: A Manifesto of Human-Centric Computing

该文指出，粒计算是一种重要的人本计算，通过粒计算可以方便地实现并灵活调整抽象化水平。粒计算与信息粒的发展与处理紧密相关。针对可用的数据及其数据间的关系，利用信息粒可形成一种便利的知识组织方式。Pedrycz教授在该文中明确了粒计算的基本原则，归纳出信息粒构造的方式，并展示了如何利用信息粒刻画数据的内在关系。

从数值型数据到粒模型建立的范式转换流程

Witold Pedrycz, "Granular Computing for Data Analytics: A Manifesto of Human-Centric Computing," IEEE/CAA J. Autom. Sinica, vol. 5, no. 6, pp. 1025-1034, Nov. 2018.

http://www.ieee-jas.org/en/article/doi/10.1109/JAS.2018.7511213

Adaptive Fuzzy Dynamic Surface Control of Flexible-Joint Robot Systems With Input Saturation

This paper proposes an adaptive fuzzy dynamic surface control scheme for single-link flexible-joint robotic systems with input saturation. A smooth function is utilized with the mean-value theorem to deal with the difficulties associated with input saturation.

Trajectories of the link position qq and the desir

Song Ling, Huanqing Wang and Peter X. Liu, "Adaptive Fuzzy Dynamic Surface Control of Flexible-Joint Robot Systems With Input Saturation," IEEE/CAA J. Autom. Sinica, vol. 6, no. 1, pp. 97-107, Jan. 2019.

http://www.ieee-jas.org/en/article/doi/10.1109/JAS.2019.1911330

Finite Frequency Fuzzy H∞ Control for Uncertain Active Suspension Systems With Sensor Failure

This paper investigates the problem of finite frequency fuzzy H∞ control for uncertain active vehicle suspension systems, in which sensor failure is taken into account. TakagiSugeno (T-S) fuzzy model is established for considered suspension systems.

Zhenxing Zhang, Hongyi Li, Chengwei Wu and Qi Zhou, "Finite Frequency Fuzzy H∞ Control for Uncertain Active Suspension Systems With Sensor Failure," IEEE/CAA J. Autom. Sinica, vol. 5, no. 4, pp. 777-786, July 2018.

http://www.ieee-jas.org/en/article/doi/10.1109/JAS.2018.7511132

Modeling of Energy Consumption and Effluent Quality Using Density Peaks-based Adaptive Fuzzy Neural Network

To obtain suitable fuzzy rules, a DP-based clustering method is applied to fit the cluster centers to process nonlinearity. The parameters of the extracted fuzzy rules are fine-tuned based on the improved Levenberg-Marquardt algorithm during the training process. Furthermore, the analysis of convergence is performed to guarantee the successful application of the DPAFNN.

Architecture of the FNN

Junfei Qiao and Hongbiao Zhou, "Modeling of Energy Consumption and Effluent Quality Using Density Peaks-based Adaptive Fuzzy Neural Network," IEEE/CAA J. Autom. Sinica, vol. 5, no. 5, pp. 968-976, Sep. 2018.

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Parameter Optimization of Interval Type-2 Fuzzy Neural Networks Based on PSO and BBBC Methods

Big bang-big crunch (BBBC) optimization and particle swarm optimization are applied in the parameter optimization for Takagi-Sugeno-Kang (TSK) type IT2FNNs.

Three types of the IT2FMFs

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Pythagorean Uncertain Linguistic Variable Hamy Mean Operator and Its Application to Multi-attribute Group Decision Making

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A Mode-Switching Motion Control System for Reactive Interaction and Surface Following Using Industrial Robots

This work proposes a sensor-based control system for fully automated object detection and exploration (surface following) with a redundant industrial robot. The control system utilizes both offline and online trajectory planning for reactive interaction with objects of different shapes and color using RGBD vision and proximity/contact sensors feedback where no prior knowledge of the objects is available.

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基于区间二型模糊摩擦补偿的鲁棒自适应控制

本文提出基于自适应区间二型（Type-2）模糊逻辑系统对系统摩擦进行补偿建模，并在该摩擦补偿方法的基础上设计出鲁棒自适应控制器，保证系统输出精度，且对摩擦环境的变化具有较强自适应性.区间二型模糊逻辑系统相对于传统一型模糊逻辑系统具有较强的处理不确定性问题的能力，在本文中使用自适应区间二型模糊逻辑系统不断逼近摩擦力，根据李雅普诺夫稳定性理论求出自适应律并证明系统跟踪误差的有界性.

二型模糊集合的各元素

罗刚, 王永富, 柴天佑, 张化锴. 基于区间二型模糊摩擦补偿的鲁棒自适应控制. 自动化学报, 2019, 45(7): 1298-1306.

http://html.rhhz.net/ZDHXBZWB/html/2019-7-1298.htm

含齿隙弹载舵机的全局反步模糊自适应控制

针对制导弹药电动舵机伺服系统中存在的齿隙、不确定参数及外部干扰，提出一种基于反步法的全局模糊自适应控制方法.首先，综合考虑上述非线性因素，分析描述齿隙的近似死区模型，建立含齿隙弹载舵机的双惯量机电模型，并将其引入采用"三闭环"结构的伺服系统中，构建非线性系统的状态空间；然后，采用模糊逻辑系统对齿隙等非线性因素进行自适应逼近与补偿控制，通过反步递推构造全系统Lyapunov函数，并运用Lyapunov第二法证明了整个闭环系统最终一致有界.

二型模糊集合的各元素

田福庆, 姜尚, 梁伟阁. 含齿隙弹载舵机的全局反步模糊自适应控制. 自动化学报, 2019, 45(6): 1177-1185.

http://html.rhhz.net/ZDHXBZWB/html/2019-6-1177.htm

基于区间二型T-S模糊模型的网络控制系统的输出反馈预测控制

针对干扰作用下的非线性网络控制系统，给出了带一个自由控制作用的输出反馈预测控制方法.首先，利用区间二型T-S模糊模型描述具有参数不确定性的非线性对象，采用马尔科夫链描述系统中的随机丢包过程，由此建立了丢包网络环境下的非线性网络控制系统的数学模型.然后，通过引入二次有界技术得到了干扰作用下网络控制系统的稳定性描述方法，并在此基础上给出了状态观测器的线性矩阵不等式条件.最后，基于估计状态，通过将无穷时域控制作用参数化为一个自由控制作用加一个线性反馈律得到了输出反馈预测控制方法.论文的特色在于构建了在线更新误差椭圆集合的基本方法，满足了约束条件下输出反馈预测控制保证稳定性的要求.仿真例子验证了所提方法的有效性.

网络控制系统框图

唐晓铭, 邓梨, 虞继敏, 屈洪春. 基于区间二型T-S模糊模型的网络控制系统的输出反馈预测控制. 自动化学报, 2019, 45(3): 604-616.

http://html.rhhz.net/ZDHXBZWB/html/2019-3-604.htm

基于多维时态关联规则的演化模糊推理预测算法

本文提出了一个基于多维时态关联规则的演化模糊推理预测建模算法（Evolving fuzzy inference model based on multidimensional temporal association rules，EFI-MTAR），主要优势是构建了一种基于多维时态关联规则的模糊推理建模算法（Fuzzy inference modeling algorithm based on multidimensional temporal association rules，FI-MTAR），实现了对时间序列的定量预测.此外，为了降低规则更新的代价和加快规则预测的速度，提出了概念漂移检测策略来处理时间序列数据以适应数据库的动态更新.

网络控制系统框图

王玲, 孟建瑶, 李俊飞, 彭开香. 基于多维时态关联规则的演化模糊推理预测算法. 自动化学报, 2018, 44(8): 1446-1459.

http://html.rhhz.net/ZDHXBZWB/html/2018-8-1446.htm

模糊灰色认知网络的建模方法及应用

针对具有不确定性非线性系统的机理模型难以建立的问题，提出了基于模糊灰色认知网络（Fuzzy grey cognitive networks，FGCN）的非线性系统建模方法.该方法将模糊认知网络和灰色系统理论相结合，把模糊认知网络的节点状态值和权值扩展为灰色区间，引入灰度来评判可靠性.采用一种带终端约束的非线性Hebbian学习算法（Nonlinear hebbian learning，NHL）辨识FGCN的模型参数，引入了与FGCN模型中节点的系统实际测量值对应的灰数值，在更新机制中增加了包含系统测量值与预测值之差的修正项，对权值进行有监督的修正.

水箱控制过程

陈宁, 彭俊洁, 王磊, 郭宇骞, 桂卫华. 模糊灰色认知网络的建模方法及应用. 自动化学报, 2018, 44(7): 1227-1236.

http://html.rhhz.net/ZDHXBZWB/html/2018-7-1227.htm

基于模糊不确定观测器的四旋翼飞行器自适应动态面轨迹跟踪控制

针对具有未知外界扰动和系统不确定性的四旋翼飞行器，提出了一种基于模糊不确定观测器（Fuzzy uncertainty observer，FUO）的自适应动态面轨迹跟踪控制方法.通过将四旋翼飞行器系统分解为位置、姿态角和角速率三个动态子系统，使得各子系统虚拟控制器能够充分考虑欠驱动约束；采用一阶低通滤波器重构虚拟控制信号及其一阶导数，实现四旋翼跟踪控制设计的迭代解耦；设计了一种模糊不确定观测器，用以估计和补偿未知外界扰动与系统不确定性，从而确保闭环系统的稳定性和跟踪误差与其他系统信号的一致有界性.

四旋翼飞行器结构图

王宁, 王永. 基于模糊不确定观测器的四旋翼飞行器自适应动态面轨迹跟踪控制. 自动化学报, 2018, 44(4): 685-695.

http://html.rhhz.net/ZDHXBZWB/html/2018-4-685.htm

基于深度学习和模糊C均值的心电信号分类方法

针对长时海量心电信号自动分类系统中，心电专家诊断费时、费力和成本高，心电信号形态复杂导致特征提取困难，异常诊断模型适应性差、准确度低等问题，本文提出一种基于深度学习和模糊C均值的心电信号分类方法.该方法主要包括心电信号降噪预处理、心电信号分段和采样点统一化、无监督心跳特征学习、模糊C均值分类4个步骤，给出了模糊C均值深度信念网络FCMDBN模型结构和学习分类算法.

心电信号自动分类系统流程

吴志勇, 丁香乾, 许晓伟, 鞠传香. 基于深度学习和模糊C均值的心电信号分类方法. 自动化学报, 2018, 44(10): 1913-1920.

http://html.rhhz.net/ZDHXBZWB/html/2018-10-1913.htm

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