基于回归的模糊推理系统,MATLABR2020a

以深度学习为代表的智能感知技术已经取得了突破性进展，并已在各行各业产生了巨大的价值。目前，人工智能的研究领域已经逐渐从感知智能向认知智能领域过渡，其中，深度学习无法解决的一个主要问题是常识推理问题。常识知识是人类智能的重要体现，在计算机中通常以符号逻辑的知识表示形式存储和处理。

腾讯优图在工业 AI 领域的推理部署实践.pdf

TensorRT+Triton 在云端追求 AI 推理的极致性能.pdf

pybn （下架）：请尝试 一个用于贝叶斯网络建模和推理的简单 python 库 特点： 具有以下功能的有向无环图 (DAG) 类：父母、孩子、祖先、后代、所有 v 结构、道德化。 无向图实现。 用于测试独立性的 a-Separation 类。 i-Separation，一种在 DAG 中测试独立性的替代方法，它考虑了初始变量及其后代，并且在更大的网络中速度更快。 具有乘法、除法、边缘化等操作的条件概率表 (CPT) 实现。 消除排序（最小邻居、最小权重、最小填充、加权最小填充） 变量消除（删除贫变量，独立于证据变量，创建一张新的根变量表，等等）。 实用程序： 从 BIF 文件加载网络。

本推理系统可用于命题、谓词、注解命题和注解谓词的自动推理，系统自动识别是何种类型推理。

注解命题和注解谓词的推理可以解决一般的推理中的不协调问题（即系统中存在矛盾）。

因果推理缺失 该存储库包含Mayer等人的文章“的相关的代码和管道。 （2020）。 一般使用 在缺少的属性，即，不完全的混杂因素和协变量的存在估计治疗效果的充分的管道，在提供 。 该管道可以直接应用于自定义数据集（默认为模拟玩具示例），前提是它适合以下格式： X.na ：混杂因素。 大小为#observations x #covariates 。 有或没有缺失值。 W ：治疗分配。 用{0,1}或{FALSE,TRUE}编码的二进制向量（表示{control,treatment} ）。 没有缺失的价值。 Y ：观察到的结果。 数值或二进制向量（如果是二进制，则用{0,1}进行编码）。 没有缺失的价值。 应用：氨甲环酸在颅脑外伤中的作用 该方法已应用于医学问题，即药物氨甲环酸对创伤性脑损伤患者死亡率的影响。 该应用程序使用的数据是从提取的。 该注册表仅应要求提供。 但是，我们在提供了

matlab加噪声代码来源数量未知的PCA和MUSIC算法的贝叶斯推断 给定Y = VA + Z，如何在不过度拟合的情况下最佳估计V，A的未知维？ 对于流行的PCA模型，这是50年前的挑战（例如，因子分析，降维等） 第一次，我通过贝叶斯方法中的最大后验（MAP）估计（即，估计速度快，且具有线性复杂度）找到了针对该挑战的封闭式解决方案。 为了解决这个问题，我最终在附录中得出了全新的概率分布（即Double-gamma和Double-inverse-gamma分布）。 在仿真中，我们发现SNR = -10（dB）是对独立信号源进行准确估算（即，不过度拟合）的极限。 通过中心极限定理，我们知道三个标准差是所有平均随机变量的极值。 因此，可以通过信号加噪声百分比\ tau（Y）（即SNR> -10（dB）<=> \ tau（Y）<90> -10（dB）<=>“噪声偏差<3 *源的偏差” PS：我们将MAP方法与标准MATLAB软件包（音乐和aictest）进行了比较。 代码中的所有内容都应该清楚。 非常欢迎所有反馈！ 参考： V

所有恐惧源于未知，亲眼所见亦非真实。史上最烧脑的侦探推理题目，快来挑战你的智商吧! 模块更新 版本号：1.0.9 – 基础版 1、修复：题库导入后题目与解析错位问题; 2、修复：修复其他已知BUG。

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