将模糊隶属度概念引入最小二乘支持向量机, 提出一种基于支持向量数据域描述的模糊隶属度函数模型, 将输入空间中的样本映射到一个高维的特征空间; 然后根据其偏离数据域的程度赋予不同的隶属度. 该方法提高了 最小二乘支持向量机的抗噪声能力, 尤其适用于未能完全揭示输入样本特性的情况. 将提出的方法用于催化裂化分 馏塔轻柴油凝固点的软测量建模, 仿真结果表明, 该模糊隶属度函数模型能够提高最小二乘支持向量机的预测精度.

三角形 A、B 和 C 定义在X = {-5，-4，-3，-2，-1,0,1,2,3,4,5}，其参数分别为A（-4，-2,0），B（-2， 0,2) 和 C(0,2,4)。 分别使用图 2.5 和图 2.6 中给出的 MATLAB 和 Simulink 函数，绘制 X 的全域中的三角形 A、B 和 C

使用内置函数和不使用内置函数绘制梯形隶属函数

【优化求解】遗传优化隶属度函数matlab源码.md

基于组合隶属度的快速模糊聚类算法.pdf

该递归模糊神经网络（RFNN）是基于隶属度层的递归，阅读者可以根据自己的需要在此基础上改为其它层的递归模糊神经网络。

matlab隶属度代码埃德莫特 ⠀ “ EdMot：用于Motif感知社区检测的边缘增强方法” （KDD 2019）的NetworkX实现。 抽象的 网络社区检测是网络分析中的一个热门研究主题。 尽管已提出了许多用于社区检测的方法，但大多数方法仅考虑了单个节点和边缘级别的网络的低阶结构。 因此，它们无法在小的密集子图图案（例如主题）的水平上捕获高阶特征。 近来，已经开发了一些更高阶的方法，但是它们通常集中在基于基元的超图上，该图被假定为连通图。 但是，在某些现实世界的网络中无法确保这种假设。 特别是，超图可能会变得碎片化。 也就是说，尽管原始网络是一个连接图，但它可能由大量连接的组件和孤立的节点组成。 因此，现有的高阶方法将遭受上述碎片问题的严重困扰，因为在这些方法中，即使超图中没有连接的节点属于同一社区，也无法将它们分组在一起。 为了解决上述碎片问题，我们提出了一种用于Motif感知社区检测（EdMot）的Edge增强方法。 主要思想如下。 首先，构建基于主题的超图，并将超图中的前K个最大的连接组件划分为模块。 之后，通过构造边缘集以从每个模块派生集团来增强每个模块内的连通性结构。

对于统一的查询频率或隶属度，在滑动窗口上的数据流中接近最优的近似重复检测

研究了经济学中广泛应用的决策模糊理论中模糊集覆盖系数的性质,并据此提出了无须通过繁杂的统计实验就能够计算覆盖系数的实用方法,进而提出了模糊集交并运算算子.用两个算例说明了该方法和算子与实际情形相符,具有可行性.

      针对当前模糊隶属函数构造方法中存在的问题，提出一种构造模糊隶属函数方法．采用最小二乘法拟合离散数据来获得隶属函数．为减小拟合误差，采用了3项措施以达到预期目标．所构建的隶属函数，对任意输入物理量可直接得到其对应模糊语言变量的隶属度，从而有效避免专家指定隶属度的主观臆断性及不一致性．该方法简单、求解精度高，具有广泛适用性和较强的应用价值．仿真结果证实了该方法的有效性．