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最大
隶属度
法-《智能控制》-刘金琨-第4章
(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
1
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).rar
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
1
matlab最大
隶属度
识别算法代码-maxfun-experiment:比较MAXFUN与其他特征池技术的实证研究
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
1
一种改进
隶属度
函数的FCM聚类算法
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.
2021-12-07 21:46:00
272KB
模糊??-均值|隶属度约束|噪声样本|有效性
1
yun_云模型
隶属度
_云模型_云模型
隶属度
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。
2021-12-07 09:49:04
1KB
云模型隶属度
云模型
云模型隶属度
基于空间信息及
隶属度
约束的FCM图像分割算法 (2012年)
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
1
一种基于模糊理论的AHP改进算法
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.
2021-11-15 20:41:49
92KB
层次分析法
隶属度
无条件模糊优越集
Gamma操作
1
用三角型
隶属度
函数表示如图所示。-模糊控制入门
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
1
隶属度
函数及其确定-模糊控制参考文档
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
1
matlab计算
隶属度
代码-KNN_breast_cancer_artificial_intelligence:KNN_breast_canc
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
1
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