模糊数学是以前较为有争议的一个领域，因为和数学的严谨性统计规律性相悖，但是由于现实中模糊现象较多，使得它在短暂的时间内就迅速发展起来了，现在在社会众多领域都有渗透，可以称为是一次变革。所谓模糊是指处于中间过渡状态的不分明性和辩证性，区别于随机，随机是指一个事件要么发生要么不发生(取决于发生的可能性)，比如硬币就只有正反两个可能，基本事件总数总是一定的，而模糊则不一样，比如形容一个人很高，那多高算高？如果他1.8我们就说他比较高，这里的比较高是一个模糊概念，很难用确定性的数学描述，类似的还有老年人与年轻人的划分、污染严重与不严重的界限等，这些都是模糊概念。
腾讯会议参加人数上限为300人 打赏后的小伙伴，将会被邀请进入讲座临时腾讯会议群 打赏方式见文章末尾处 打赏后请联系“数据魔术师小助手（见文末二维码）”进群 数据魔术师 运筹优化及人工智能系列讲座第36期 【活动信息】 题目：决策相关模糊集下的多阶段分布式鲁棒优化 主 讲 人: 于弦 俄亥俄州立大学系统工程系助理教授 主 持 人: 程春 东北财经大学助理教授 活动时间: 2022年8月27日 上午9:00 - 11:00 讲座语言：中文 主办单位：数据魔术师 直播平台：通过数据魔术师粉
什么是秃头？ 掉一根头发，不是秃头； 再掉一根头发，不是秃头； … 掉最后一根头发，也不是秃头； 这种反常识的推论就是秃头悖论。
在我们的日常生活中，我们可能会面临无法确定状态是真还是假的情况。Fuzzy 指的是不清楚或模糊的东西。AI 中的模糊逻辑为推理提供了宝贵的灵活性。在本文中，我们将按以下顺序了解此逻辑及其在人工智能中的实现：
车辆在倒车的过程中是一定的低速度运动，在这一过程中，车辆的后轮运动轨迹与倒车速度无关，倒车速度只对倒车过程中在固定时间内车辆行驶的距离有影响，而不对行驶路线有影响。车辆的轨迹可以用(xr, yr, θ)表示，为了方便在此用（x, y, θ）来表示。此时，车辆的轨迹 变化控制量为（x, y, θ），直接输出量为 φ。选取 x、y、θ 作为模糊控制的输入变量，φ为输出变量。其中设定输入变量x的模糊集合数为 4，语言变量表示为 LB、LM、LS、XCE;输入变量 y 的模糊集合数为 4，语言变量表示为 FAR、MD、CL、YCE；输入变量
Q A 用户 今天发布什么呢？？？ 📷 📷 HHY 今天讲决策树算法哦，不同于清晰决策树，利用了模糊逻辑的模糊决策树算法哦！ 模糊隶属度 📷 (a)三角形隶属度函数 (b)高斯隶属度函数 (c)梯形隶属度函数 （1）三角形模糊隶属度函数 📷 （2）高斯模糊隶属度函数 （3）梯形模糊隶属度函数 📷 （4）Sigmoid模糊隶属度函数 📷 存在很多的隶属度函数，可以提供我们选择，我们可以根据不同的实际情况选择不同的隶属度函数，FID3算法中，由用户为每个特征提供隶属度函数，这是在算法执行之前需要处理的 ，可以归
模糊神经网络就是模糊理论同神经网络相结合的产物，它汇集了神经网络与模糊理论的优点，集学习、联想、识别、信息处理于一体。
Matlab模糊控制工具箱为模糊控制器的设计提供了一种非常便捷的途径，通过它我们不需要进行复杂的模糊化、模糊推理及反模糊化运算，只需要设定相应参数，就可以很快得到我们所需要的控制器，而且修改也非常方便。下面将根据模糊控制器设计步骤，一步步利用Matlab工具箱设计模糊控制器。
这里我们可以选取标准的二维控制结构，即输入为误差e和误差变化ec，输出为控制量u。注意这里的变量还都是精确量。相应的模糊量为E，EC和U，我们可以选择增加输入(Add Variable)来实现双入单出控制结构。
工业控制系统在现代工业中扮演着重要角色，实现了自动化生产和优化生产过程。闭环控制系统是一种常见的控制方法，除了传统的比例-积分-微分（PID）控制器外，还存在许多其他闭环控制方法和技术。本文将重点介绍这些闭环控制系统，并提供实际应用案例，以增加文章的实用性。
聚类分析是一种重要的人类行为，早在孩提时代，一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用，如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等[1]。 聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。 聚类技术[2]正在蓬勃发展，对此有贡献的研究领域包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等。各种聚类方法也被不断提出和改进，而不同的方法适合于不同类型的数据，因此对各种聚类方法、聚类效果的比较成为值得研究的课题。 1 聚类算法的分类 目前，有大量的聚类算法[3]。而对于具体应用，聚类算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的。如果聚类分析被用作描述或探查的工具，可以对同样的数据尝试多种算法，以发现数据可能揭示的结果。 主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法[4-6]。 每一类中都存在着得到广泛应用的算法，例如：划分方法中的k-means[7]聚类算法、层次方法中的凝聚型层次聚类算法[8]、基于模型方法中的神经网络[9]聚类算法等。 目前,聚类问题的研究不仅仅局限于上述的硬聚类，即每一个数据只能被归为一类，模糊聚类[10]也是聚类分析中研究较为广泛的一个分支。模糊聚类通过隶 属函数来确定每个数据隶属于各个簇的程度，而不是将一个数据对象硬性地归类到某一簇中。目前已有很多关于模糊聚类的算法被提出，如著名的FCM算法等。 本文主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。 2 四种常用聚类算法研究 2.1 k-means聚类算法 k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高，所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。 k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下：首先，随机地 选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。 这个过程不断重复，直到准则函数收敛。通常，采用平方误差准则，其定义如下：
目前，有大量的聚类算法。而对于具体应用，聚类算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的。如果聚类分析被用作描述或探查的工具，可以对同样的数据尝试多种算法，以发现数据可能揭示的结果。
PPV课大数据学习社区如果你对大数据感兴趣；如果你想转行做大数据；如果你想了解大数据是怎么改变我们生活，请点标题下蓝字关注PPV课大数据 问题1：空间数据挖掘有哪些常用方法，举例说明一种方法的原理及应
接上文。 ⑦ 第六章 近邻法 三种近邻法 近邻法是模板匹配 全部样本作为代表点 近邻法的计算量 近邻法的错误率 两个样本集搜索规则 压缩近邻法的步骤 ⑧ 第七章 主成分分析（PCA） 主
聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。
k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定 （同上）在聚类分析中，我们常用的聚类方法有快速聚类（迭代聚类）和层次聚类。其中层次聚类容易受到极值的影响，并且计算复杂速度慢不适合大样本聚类；快速聚类虽然速度快，但是其分类指标要求是定距变量，而实际研究中，有很多的定类变量，如性别、学历、职业、重复购买的可能性等多个与研究
k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定
区块链技术不依赖额外的第三方管理机构或硬件设 施，没有中心管制，除了自成一体的区块链本身，通 过分布式核算和存储，各个节点实现了信息自我验证、传递和管理。去中心化是区块链最突出最本质的
聚类分析将关系密切的研究对象聚合到一个小的分类单位，关系疏远的聚合到一个大的分类单位，直到把所有的聚合完毕，并形成一个分群图（谱系图）描绘不同研究对象之间的类似程度差异。其中，对样品的分类称为Q型聚类分析，对变量的分类称为R型聚类分析。
原文链接 / https://thegradient.pub/a-visual-history-of-interpretation-for-image-recognition/
引言 空间数据挖掘（Spatial Data Mining，SDM）即找出开始并不知道但是却隐藏在空间数据中潜在的、有价值的规则的过程。具体来说，空间数据挖掘就是在海量空间数据集中，结合确定集、模糊集、仿生学等理论，利用人工智能、模式识别等科学技术，提取出令人相信的、潜在有用的知识，发现空间数据集背后隐藏的规律、联系，为空间决策提供理论技术上的依据[1]。 1.空间数据挖掘的一般步骤 空间数据挖掘系统大致可以分为以下步骤： （1）空间数据准备：选择合适的多种数据来源，包括地图数据、影像数据、地形数据、属性数
概述：比赛中用的比较少，要设计发放问卷，可能来不及，但实际上做研究用的比较多。 原理： 找多个人对同一个模糊概念进行描述，用隶属频率去定义隶属度 例子：
在现实控制中，被控系统并非是线性时不变的，往往需要动态调整PID的参数，而模糊控制正好能够满足这一需求，所以在接下来的这一节我们将讨论模糊PID控制器的相关问题。模糊PID控制器是将模糊算法与PID控制参数的自整定相结合的一种控制算法。可以说是模糊算法在PID参数整定上的应用。
大数据已经逐渐普及，大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
道法自然，久藏玄冥：神经网络的生理学背景 ---- 人工神经网络的生理学背景，也对人类认知的物理基础与工作机制做了简单的介绍，其要点如下： 思维过程是神经元的连接活动过程，由大量突触相互动态联系着的众
作者介绍：苗枫，华中科技大学管理学院18级博士研究生，本科时全国大学生数学建模国赛一等奖，并多次带队获得美国数学建模竞赛一等奖
如何才能提高监控软件的性能呢？其实，咱们可以通过模糊算法从各个角度着手，让监控系统变得更聪明更高效。模糊逻辑就是那种对付那些有点儿模糊不太确定信息的法宝，它在解决一些莫名其妙的情况时可是大显身手。在监控软件的世界里，模糊逻辑也是个大明星，可以帮助我们做出更明智的决策和更敏捷的响应，然后整个系统就会变得特别厉害！
在今年的CCF-GAIR大会上，来自清华、加州大学伯克利、斯坦福、哈工大等多所国内外顶级理工科院校的院士齐聚深圳，分享了自己最新的研究。虽然各自研究的细分领域有所不同，但是透过贯穿始终的技术讲演，避不开的事实是，多位院士都在或直接或间接地去“批判”深度学习算法。
我们生活在信息爆炸的时代，每时每刻都在产生海量的数椐。我们在微博、微信、社交网站、门户网站、移动终端等众多的设备商产生的海量数据，面临着无法处理数据的困境。例如电商行业，每天客户的注册、建议、投诉、订单以及喜好等行为都会被记录下来，几乎每一个大公司都拥有自己庞大的客户数据信息。如何从海量的数据中提取有用的知识或者模式来改善企业的管理或提高团队运行效率，已成为如今亟待解决的问题，数据挖掘技术正是解决这一难题的有效方法。
针对当下深度学习的技术瓶颈，包括清华大学张钹在内的多位院士、教授给出了自己的研究思路。
小编邀请您，先思考： 1 有哪些算法可以聚类？各自有什么特点？ 2 聚类算法的效果如何评价？ 1 定义 聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。 2 聚类过程 数据准备：包括特征标准化和降维； 特征选择：从最初的特征中选择最有效的特征,并将其存储于向量中； 特征提取：通过对所选择的特征进行转换形成新的突出特征；
模糊算法在局域网管理软件中可以发挥一定的优势，在局域网管理软件中可以有一些应用场景，主要用于处理模糊信息和不确定性问题。下面是模糊算法在局域网管理软件中的优势、误区和可扩展性的讨论。
借助于深度神经网络，俄罗斯国立高等经济大学的人研究人员已经提出了一种新方法，能够从视频中识别出人的身份。该方法不需要大量的照片，并且与现有方法相比具有明显更高的识别准确度——即使只有某个人的一张照片可用。
模糊逻辑推理是以模糊集合论为基础描述工具，对以一般集合论为基础描述工具的数理逻辑进行扩展，从而建立了模糊推理理论。是不确定推理的一种。在人工智能技术开发中有重大意义。今天我们就给大家介绍下在R语言中如何实现模糊推理理论模型。首先我们需要安装R包FuzzyR。
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导读：人类文明已迈入大数据时代，得“数据”者得天下，而数据处理技术是必不可少的，那么说到大数据分析中的应用，最常用的经典算法之一就是聚类法，这是数据挖掘采用的起步技术，也是数据挖掘入门的一项关键技术。
常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：
例：有两个外形完全相同的箱子，1号箱有99只白球，1只黑球；2号箱子有1只白球，99只黑球。在一次实验中，取出的是黑球，请问从哪个箱子中取出的？
在开发过程中，我们经常遇到各种各样的错误。这篇文章将介绍如何解决一种常见的编译错误：[ERROR] /Users/jack/book/lightsword/src/main/scala/com/springboot/in/action/filter/LoginFilter.scala:28: error: ambiguous reference to overloaded definition。这种错误通常意味着在某个方法调用中存在重载定义的引用模糊问题。下面是一些解决该错误的常见方法。
（本文转自网上，具体出处忘了是哪里的，好像是上海一位女士在网上的博文，此处转载，用以备查，请原作者见谅） 聚类算法总结： --------------------------------------------------------- 聚类算法的种类： 基于划分聚类算法（partition clustering)
数据聚类算法可以分为划分法、层次法、密度算法、图论聚类算法、网格算法、模型算法，通过对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别 ，图像分析以及生物信息。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。
文 | 传感器技术（WW_CGQJS） 12月15日，工信部正式印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》，为2018年到2020年人工智能发展指明了前进的方向。计划中的重点内容是培育八项智能产品和四项核心基础，而智能传感器正排在核心基础的第一位，处于最基础最重要的地位。 万物相连技术链 传感器、大数据、机器学习、人工智能和机器人是怎样拧在一起了呢？在人工智能时代硬件和软件是共生演化的，彼此影响的呢？ “物联网”、“大数据”和“机器人”等,其实这些趋势是相互联系在一起的，拧成一个大趋势， 在这个链条里
文本挖掘是指从大量文本的集合C中发现隐含的模式p。如果将C看作输入,将p看作输出,那么文本挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射ξ:C→ p。
1. 聚类的基本概念 1.1 定义 聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。 1.2 聚类与分类的区别 Clustering (聚类)，简单地说就是把相似的东西分到一组，聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起。因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开
Scala中的模式匹配类似Java中的switch语句，且更加稳健，本文就将针对Scala中模式匹配的一些基本实例进行介绍：
本期作者：Khan Saad Bin Hasan 本期编辑：axuan 正文 许多经济学家认为股票市场是随机的，因为它受随机事件的支配，有效市场假说和随机游走理论中对此也有所说明。但是这是真的吗? 研
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