矿业投资是一种风险投资,评价过程中存在很多不确定性和模糊性。采用基于熵的数据挖掘方法,通过挖掘隐藏在各指标隶属度中关于目标分类的知识信息,厘清目标分类与指标隶属度之间的关系,通过定义指标区分权清除指标隶属度中对目标分类的冗余值,提取有效值计算目标隶属度。新的隶属度转换算法经过"一有效、二可比、三合成"三个计算步骤,简记为M(1,2,3),由此构建隶属度转换新算法并用于矿业投资决策模糊评价中。实例分析表明,判定结果较为理想,具有较高的置信度。

matlab隶属度代码用于贝叶斯估计（MBE）的Matlab工具箱 概要 这是用于贝叶斯估计的Matlab工具箱。 该代码的基础是在以下论文（Kruschke，2013），书籍（Kruschke，2014）和网站（）中描述的Kruschke R代码的Matlab实现。 该工具箱旨在为用户提供与Kruschke的代码类似的可能分析，但仍使其可在仅Matlab的环境中使用。 另外，将来我将尝试添加其他功能，以使其不仅适用于组比较，而且还适用于其他功能。 程式码范例 本示例使用Kruschke的BEST论文（2013年）中提供的数据。 运行脚本mbe_2gr_example.m。 %% Load some data % EXAMPLE DATA (see Kruschke, 2013) % see http://www.indiana.edu/~kruschke/BEST/ for R code y1 = [101,100,102,104,102,97,105,105,98,101,100,123,105,103,100,95,102,106,... 109,102,82,102,100,1

matlab 生成模糊控制表，最大隶属度法和重心加权法，手把手教你搭建模糊控制表。

模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的

模糊控制之隶属度选择规则笔记、参考资料。

针对城市交通具有不确定性、随机性和模糊性的特点，本文运用两输入单输出的模糊控制模型，对被控对象的输入量进行了具体的模糊化，并根据模糊集合理论计算结果得出了精确的模糊控制表，在此基础上进行绿灯延时的实时控制。

为了解决煤矿井下复杂光照条件导致人脸识别率低的问题, 提出了一种适用于煤矿井下复杂光照条件下的人脸识别方法。首先利用小波分解将人脸图像分解为低频和高频部分, 对低频部分利用直方图均衡化处理, 增强图像对比度; 然后采用引入模糊隶属度因子的小波去噪模型对高频部分进行滤波处理, 并通过新的PAL模糊增强算法对高频部分进行模糊增强, 在不同阈值下的非线性变换得到不同尺度、不同方向的特征图像, 并进行反模糊处理; 最后对处理后的低频和高频部分进行小波重构。实验表明, 在井下复杂光照条件下, 本文提出的人脸识别方法能有效改善人脸图像的整体效果, 增强图像的细节信息, 且平均识别率能够达到94.45%, 显著提高了井下复杂光照下的人脸识别率。

为了更好的对航空发动机整机振动进行故障诊断和识别，提出了改良的FSVM隶属度和多类隶属度与信息熵的融合定量分析方法，并且和传统的FSVM隶属度分析方法进行比较。对传统的FSVM的模糊隶属度函数改良后建立了多类模糊隶属度计算模型。通过实验实例验证了该多类模糊隶属度与信息熵相结合的技术对于航空发动机整机振动状态评估和故障诊断识别非常有效，计算出振动故障模式与故障原因之间的权值，建立了一个多参数的发动机振动状态分析模型；并对各类振动原因对发动机整体状态的影响进行定量分析，为发动机的振动抑制提供量化参考指标。

若对论域（研究的范围）U中的任一元素x，都有一个数A(x)∈[0，1]与之对应，则称A为U上的模糊集，A(x )称为x对A的隶属度。当x在U中变动时，A( x)就是一个函数，称为A的隶属函数。隶属度A(x)越接近于1，表示x属于A的程度越高，A(x)越接近于0表示x属于A的程度越低。用取值于区间(0，1)的隶属函数A(x)表征x 属于A的程度高低。隶属度属于模糊评价函数里的概念：模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定，而是以一个模糊集合来表示。

模糊控制中，隶属度函数基本图形分为三大类： 1.左大右小的偏小型下降函数（Z函数）：适用于输入值比较小时的隶属度函数确定。 0 x 1.0 (x) 矩形分布 0 x 1.0 (x) 梯形分布 0 x 1.0 (x) 曲线分布