https://www.myziyuan.com/
- dfgj
- [神经网络]人工神经网络，多发网络，也称为神经网络（NNS）或连接模型，其是对动物神经网络行为特性的模仿，算法的分布式并行信息数学模型。该网络依赖于系统的复杂性，通过调整内部大数字节点之间的互连来实现处理信息的目的。最常用的是BP神经网络，您做数据挖掘SVM也很常见。 [模糊]模糊逻辑是指人类大脑的不确定性概念的判断，推理方式和模型未知或无法形容的描述系统，以及强大的非线性，高可选控制对象，应用模糊收集和模糊Y推理规则，表达过渡界限或定性知识，模拟人类大脑，实施模糊综合判断，在常规方法中难以处理的规则模糊信息问题。模糊逻辑擅长表达界限之间不清楚的关系，这是基于隶属函数的概念，区分模糊收集，模糊关系和模拟人脑实施规则类型推理，解决了各种类型的逻辑损伤造成的按“行”。确定问题。粗糙集（又称粗糙集）理论是波兰学者2.在1982年提出的Pawlak，为不成功提供了新的数学工具！不完整的信息提供了一种新的数学工具。这粗糙集理论基于分类机制，并且分类被理解为特定空间的等同关系，并且等同的关系构成了该空间的划分。该理论理解划分数据的知识，每个分割收集都称为概念。粗糙集理论的主要思想是使用知识库来保持信息系统的分类能力，使用知识库来利用知识库，通过知识的补充，在知识库中大约刻上刻。决策或分类规则为激烈，出口问题。粗糙集理论与其他处理不确定性和不正确问题之间最显着的差异是粗糙集理论没有T必须提供除问题所需的数据集以外的任何先前信息，更客观更具目标。然而，该理论不包含未准确或不确定原始数据的机制，理论和概率理论！模糊数学！证据理论对处理不准确或不确定的问题具有强大的互补性。粗糙集理论不仅为信息科学和认知提供了新的研究方法，还为智能信息处理提供了有效的处理技术。目前，粗糙集理论一直是人工智能领域的研究热点，已成为数据挖掘应用的主要技术之一，并附上学者的高度关注。
- 2021-08-08 23:21:40
- 好牛通
- 模糊控制系统主要具有以下四个部分（1）模糊控制器;它是模糊控制系统的核心，这是模糊逻辑的主要成分，也具有模糊和贫困的控制器。根据控制系统的需求，可以使用系统机器，以及板机或单片机：（2）输入/输出接口装置;通过输入/输出接口从受控对象获取数字信号，将其发送到模糊控制器，并且模糊控制器决策的输出数字信号被转换为模拟信号，并转换为模拟信号，并给出致动器控制受控对象：（3）广义对象;包括受控对象和执行器，控制对象可以是我S线性或非线性，规则或时变等（4）传感器;传感器将被控制或转换成电信号，这在模糊控制系统中非常占据。熏制的位置，所以其精度影响整个控制系统的准确性。其基本工作原理是微计算机通过中断受到控制量的确切值，然后将量与给定值进行比较到偏差信号。通常，偏差信号E用作模糊控制器的输入量，并且偏差信号E的精度量变得模糊，并且偏差E可以由相应的模糊语言表示，以获得模糊语言偏差收集E.一个子集。模糊的决定是perfo根据模糊推理的合成规则，而模糊控制量是u = e，r.增加玫瑰，有香味，如果我觉得我的答案对你有帮助，请选择赞美，谢谢，谢谢，赞美，祝你好运，你经常
- 2021-08-08 23:20:34
- 免注册用户
- 模糊逻辑系统和模糊推理系统的区别,1965年,Zadeh教授提出了模糊集的概念。从那时起,模糊推理理论得到了迅猛的发展,在理论与应用两方面的研究成果层出不穷。现在,已经诞生了几百种模糊推理方法,它们都从不同方面不同程度地改进和改善了模糊推理理论,却很难改变模糊推理的逻辑基础不严格的现状。究其原因,这与模糊推理理论发展至今却还没有一个公认的系统化的评价标准不无关系。但由于模糊推理的多样性和复杂性,一个公认标准的制定不可能一蹴而就,而是需要长期的探索和研究。 模糊推理方法的重要性质有很多,其中,还原性是对模糊推理方法最基本的要求,也是研究得最多的模糊推理方法的重要性质之一。虽然在还原性方面已有诸多研究成果,但至今为止仍没有对模糊推理方法还原性的系统性研究成果。作为模糊推理方法最重要的性质和公认的基本要求,有必要对常用模糊推理方法在各种情况下的还原性进行全面系统的研究,再根据研究结果,改进现有模糊推理方法,或是提出新的性能更好的模糊推理方法。这对制定一个合理的评价模糊推理方法的统一标准,完善模糊推理方法的逻辑基础,都是相当重要的。在另一方面,逻辑与推理密不可分,模糊逻辑自身价值的体现主要取决于模糊逻辑系统所具有的推理能力。因此,除了对模糊推理方法的研究,研究其相应的模糊逻辑形式系统也是十分必要的。 本论文的主要研究内容是,以几种最具代表性的模糊推理方法:CRI方法、三I算法、真值流推理方法和AARS算法为例,对模糊推理方法的还原性进行了全面系统的研究,并总结了影响模糊推理方法还原性的因素,再根据系统研究还原性的结论,提出一种具有还原性的模糊推理方法。首先,介绍了模糊推理中重要的模糊集合运算和蕴涵算子的性质,总结了模糊推理模型的类型和多种解决方法。其次,以几种常见模糊推理方法为代表,对各种模糊推理方法的是否具有还原性进行了系统研究,并总结了影响模糊推理方法还原性的因素。然后,根据前面的研究成果,提出一种新的具有还原性的相似度算法,证明了该新算法的还原性,还提供了比较新算法与CRI方法、AARS算法推理结果和模糊系统逼近性的实验图像。最后,建立了一个与新算法相对应的模糊逻辑形式系统。 基于目前模糊逻辑与模糊推理的亟待解决的问题,本论文在模糊逻辑已经取得诸多成果的大背景下,结合经典逻辑和非经典逻辑研究的一般方法,对模糊逻辑的演算和推理进行深入研究,希望能为今后的研究工作奠定坚实的基础。
- 2021-08-08 23:20:34
开通会员