(1)最大隶属度法 选取推理结果模糊集合中隶属度最大的元素作为输出值,即 , 。 如果在输出论域V中,其最大隶属度对应的输出值多于一个,则取所有具有最大隶属度输出的平均值,即: N为具有相同最大隶属度输出的总数。
2022-03-03 13:16:59 1.31MB 智能控制
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利用MATLAB模糊控制器实现对水位高度调节SIMULINK仿真(隶属度3分级-7分级)
2022-01-10 09:08:09 35KB matlab simulink 模糊控制 水位调节
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matlab最大隶属度识别算法MAXFUN 池化实验 快速开始 下载 Caltech-101 数据。 您可以使用脚本或手动下载和解压存档。 编辑脚本以选择窗口和特征类型(例如gabor 边、二进边)。 主要关注的参数位于 PARAMETERS 部分中脚本的顶部。 运行 process_images.m 脚本(请注意,您必须在第一次调用脚本之前运行)。 图像处理脚本将生成一个 .mat 文件,其中包含所有图像的各种汇集特征。 如果使用 caltech-lean 数据集(默认),脚本也会缓存数据集,这样就不需要每次都从头开始重新创建(这个缓存版本也是生成可选 CNN 功能的过程) . 要评估分类性能,请运行脚本。 这将使用简单的 SVM 分类器“评估”池化策略。 变化 使用 CNN 衍生的特征 如果对于给定的实验,您更喜欢使用来自 CNN 的特征图,则这需要额外的中间处理步骤。 在上面的第 3 步中创建 Caltech 精益数据集后(另请参见下文了解有关此数据集的更多详细信息),您需要使用其中的代码来提取感兴趣的特征图。 然后,在 nets.py 创建的 .mat 文件上使用“原始”特征“
2021-12-27 10:30:36 134KB 系统开源
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传统模糊??-均值(FCM) 算法要求一个样本对于各个聚类的隶属度之和满足归一化条件, 从而导致算法对噪声和孤立点敏感, 对非均衡分布样本的聚类有效性降低. 针对该问题, 提出一种改进模糊隶属函数约束的FCM聚类算法, 通过放松归一化条件, 推导出新的隶属度划分公式, 并在聚类过程中不断进行隶属度修正, 从而达到消除噪声样本、提高聚类有效性的目的. 最后通过实验结果对比验证了改进算法的正确性.
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进行云模型生成,云模型隶属度计算,生成云图,数值自己替换即可。
针对传统的模糊C均值(FCM)算法在图像分割方面存在的缺点,提出一种基于空间信息及隶属度约束的FCM图像分割算法.该算法在传统FCM算法的目标函数中引入图像空间信息及对隶属度的约束,使得到的聚类中心更加合理,并且增强了算法对噪音的鲁棒性.实验结果表明,本算法可以有效地提高图像分割的质量.
2021-12-01 16:56:31 1.3MB 工程技术 论文
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针对AHP算法实际应用存在的不足 利用无条件模糊优越集理论和模糊代数理论对AHP做了进一步改进 减少了繁多的权数确定与一致性检验过程 使其更加便于操作和实际应用.
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用三角型隶属度函数表示如图所示。 图 模糊子集和模糊化等级
2021-11-15 17:55:22 2.96MB 模糊控制
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二、隶属度函数及其确定 (一)隶属度函数 经典集合的特征函数只能取0和1两种值,与二值逻辑相对应。 模糊集合的特征函数取值范围从{0,1}集合扩大到[0,1]区间 ,与连续逻辑相对应。 *
2021-11-15 17:48:09 3MB 模糊控制
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matlab计算隶属度代码KNN算法检测乳腺癌 K-最近邻分类 k-最近邻域 (KNN) 算法是一种易于实现的监督学习算法。 它用于解决分类和回归问题,在工业中用于解决工业中的分类问题。 在模式识别中,K-最近邻算法(K-NN)是一种用于分类和回归的非参数方法。 在这两种情况下,输入都由特征空间中的 K 个最接近的训练示例组成。 K-NN 是一种基于实例的学习。 在 K-NN 分类中,输出是一个类成员。 分类是由邻居的多数票完成的。 如果 K = 1,则该类是单个最近邻 [6]。 KNN 算法是由 TM Cover 和 PE Hart 在 1967 年提出的。该算法是通过使用来自已知类别的样本集的数据来使用的。 根据现有数据计算新数据要包含在样本数据集中的距离,并检查k个近邻域。 通常,距离计算使用 3 种距离函数: “欧几里得”距离 到“曼哈顿”的距离 “闵可夫斯基”是距离。 神经网络; 它是最流行的机器学习算法之一,因为它可以抵抗旧的、简单的和嘈杂的训练数据。 然而,它也有一个缺点。 例如,当用于大数据时,它需要大量的内存空间,因为它在计算距离时存储所有状态。 KNN算法的步骤:
2021-11-01 11:38:27 1.98MB 系统开源
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