fuzzy专题
数学建模学习（121）：Python实现模糊AHP（Fuzzy AHP）——从原理到实践
模糊AHP为很多比赛中常用到的方法。以案例学习方法，大家要认真理解案例和代码，代码和思维是通用的。 文章目录 1. 引言2. 模糊层次分析法（FAHP）理论背景2.1 什么是模糊层次分析法？2.2 基本思想2.3 模糊AHP的步骤 3. 案例背景：供应商选择4. 成对比较矩阵的构建4.1 什么是成对比较矩阵？4.2 如何构建成对比较矩阵？4.2.1 判断准则之间的相对重要性4.2.2
数学建模学习（127）：基于Python的模糊最佳-最差法（Fuzzy BWM）在多准则决策中的应用
认真理解相关原理和代码，其中代码可以作为模板使用。 文章目录 1 引言2 模糊最佳-最差法的原理3 模糊数的定义4 案例：运输模式选择4.1 问题背景4.2 模糊BWM的应用过程4.2.1 确定准则与模糊比较矩阵4.2.2 使用模糊BWM计算权重 5 案例：汽车购买决策5.1 问题背景5.2 模糊BWM的应用过程5.2.1. 确定准则与模糊比较矩阵5.2.2. 使用模糊BWM计算权
A Fuzzy Background Modeling Approach for Motion
A Fuzzy Background Modeling Approach for Motion Detection in Dynamic Backgrounds(2012) 粗略地翻译了一下这边论文，貌似我没有看懂。 摘要 基于2型模糊高斯混合模型(t2-fgmm)和马尔可夫随机场(MRF)，我们提出了一个用于在动态场景中的运动检测的新的背景建模方法。方法的关键思想是通过一个贝叶斯框架成功地
UVA 1462 - Fuzzy Google Suggest(字典树+dfs)
UVA 1462 - Fuzzy Google Suggest 题目链接 题意：要模拟谷歌的模糊搜索，先有一些文本，然后每次输入一个单词查询，这个单词可以进行最多ti次操作，每次操作可以删除一个字符，修改一个字符，或增添一个字符，问这样这个单词最多可以匹配多少个前缀 思路：先建好字典树，每个结点保存经过的次数，然后每次查询，就在字典树上进行dfs，对于找到的结点标记为2，路径标记为1
Fuzzy C-Means (FCM) 聚类解析：为何它在某些场景下优于其他聚类算法
这里写目录标题 Fuzzy C-Means (FCM) 聚类解析：为何它在某些场景下优于其他聚类算法FCM聚类的基本原理**工作流程**：**数学表达**： 为何FCM优于其他聚类算法？**灵活的隶属度****鲁棒性****适用性广****优化空间** 应用实例结论 Fuzzy C-Means (FCM) 聚类解析：为何它在某些场景下优于其他聚类算法 聚类是数据分析中的一项基本
机器学习之模糊聚类（Fuzzy Clustering）附代码
概念 模糊聚类（Fuzzy Clustering）是一种聚类分析方法，与传统的硬聚类（Hard Clustering）不同，它允许样本属于多个聚类的成员关系程度不同。在模糊聚类中，每个数据点都被赋予属于每个聚类的隶属度（Membership Degree），而不是严格地归属于某一个聚类。这使得模糊聚类对于那些难以明确划分到某个特定聚类的数据更具有鲁棒性。 模糊聚类最常用的方法之一是模糊C均值（
【模糊逻辑】Type-1 Fuzzy Systems的设计方法和应用-1
【模糊逻辑】Type-1 Fuzzy Systems的设计方法和应用 4.1 时间序列预测4.2 提取规则的方法4.2.1 One-pass method（一次性方法）4.2.1.1数据赋值法例子1 4.2.1.1 WM方法 4.2.2 最小二乘法4.2.3 基于导数的方法4.2.4 SVD-QR方法4.2.6 迭代法 4.1 时间序列预测 设置现在有一个时间序列 s ( k
MATLAB - 模糊控制入门教程（Fuzzy Logic control）
系列文章目录 文章目录 系列文章目录一、什么是模糊控制？1.1 模糊逻辑描述1.2 为什么使用模糊逻辑？1.3 何时不使用模糊逻辑？1.4 模糊逻辑工具箱软件能做什么？ 二、模糊逻辑学基础2.1 概览2.2 模糊集合2.3 成员函数2.4 模糊逻辑工具箱软件中的成员函数2.5 逻辑运算2.6 If-Then 规则 三、模糊推理过程3.1 对输入进行模糊化处理3.2 应用模糊运算符
Journal of Intelligent Fuzzy Systems期刊的格式要求
摘要 摘要应该清晰、具有描述性，自说明，并且不超过200字。同时，它应该适合在文摘服务中发布。请在摘要中不要包含参考文献或公式。 关键词：关键词一，关键词二，关键词三，关键词四，关键词五。 1.介绍 本文提供了双栏期刊文章的样式和布局说明。这些说明旨在为在\LaTeX{}中准备印刷就绪和被接受的论文提供指导，并应该仔细阅读。请按照本示例PDF文件中使用的相同样式准备您的论文。不幸的是，IO
Journal of Intelligent Fuzzy Systems期刊的格式要求
摘要 摘要应该清晰、具有描述性，自说明，并且不超过200字。同时，它应该适合在文摘服务中发布。请在摘要中不要包含参考文献或公式。 关键词：关键词一，关键词二，关键词三，关键词四，关键词五。 1.介绍 本文提供了双栏期刊文章的样式和布局说明。这些说明旨在为在\LaTeX{}中准备印刷就绪和被接受的论文提供指导，并应该仔细阅读。请按照本示例PDF文件中使用的相同样式准备您的论文。不幸的是，IO
【issue-halcon例程学习】fuzzy_measure_pin.hdev
例程功能 检查IC的引线宽度和引线距离。 代码如下 dev_close_window ()read_image (Image, 'board/board-06')get_image_size (Image, Width, Height)dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)* * --- Fuzzy
模糊C均值聚类（Fuzzy C-means clustering，FCM）的基本概念，详细流程以及广泛应用！
文章目录 1.基本概念2. FCM的详细流程3.FCM的应用 1.基本概念 模糊C均值聚类（Fuzzy C-means clustering，FCM）是一种软聚类方法，它允许数据点属于多个聚类中心，每个聚类中心都有一个权重。与传统的硬聚类方法（如k-means）不同，模糊聚类允许数据点属于多个聚类，这使得聚类结果更加平滑和灵活。 FCM的基本思想是：对于给定的数据集，存
RBF、GMM、FUZZY
感觉这三种方法有联系，RBF用多个加权高斯拟合值函数，GMM用多个加权高斯拟合联合分布函数，GMM的加权相比于概率更像FUZZY里的隶属度，并且FUZZY的不同规则实现的就是一定程度的聚类。 一、RBF 资料：https://blog.csdn.net/weixin_40802676/article/details/100805545 1、模型描述 总共分为三层，第一层是输入层，第二层隐