企业模糊集

模糊集合理论：大数据认知的新视角

李德毅院士从模糊集合、模糊逻辑、模糊规则、模糊推理、模糊控制、模糊信息处理以及模糊问题求解等多个维度，探讨了模糊集合理论在大数据认知中的应用。 经典论文：Zadeh L A. Fuzzy sets [J]. Information and Control, 1965,(8):338-353

算法与数据结构 2 2024-05-24

美国工程院院士-大数据与模糊集合李德毅院士与先锋同行

在大数据认知与模糊集合研究领域中，有几位杰出的科学家做出了开创性的贡献。首先，美国工程院院士Lotfi Zadeh（1921年2月生），是模糊集合理论的创始人。其次，波兰科学院院士Zdzislaw Pawlak（1926年11月10日 - 2006年4月7日），则提出了粗糙集理论，进一步推动了不确定性研究的进展。此外，美国南加州大学教授Jerry M. Mendel（1938年5月生），专注于二型模糊集合的研究，为模糊逻辑在大数据分析中的应用开辟了新的方向。这些科学家为模糊逻辑、粗糙集等技术奠定了基础，使大数据认知技术在复杂数据处理中取得了重大突破。

算法与数据结构 0 2024-10-25

基于模糊粗糙集的企业财务报告舞弊检测研究（2011年）

企业财务报告舞弊检测方法的研究一直是财务管理领域的热点问题，目前的研究方法包括统计学、数据挖掘技术和模糊神经网络等。利用模糊粗糙集方法对财务指标进行约简并赋予权重，建立综合评价体系，进而构建企业财务报告舞弊检测模型，为解决财务报告舞弊问题提供新的思路。

数据挖掘 1 2024-07-20

基于matlab的模糊控制程序集优化

这个资源提供了关于模糊控制程序及其在matlab中的模拟仿真的理论和应用。对于从事这一领域的人员来说，这些内容具有很好的参考价值。

Matlab 0 2024-08-09

Matlab开发基于紧致模糊模型的粗糙集与细糙集

Matlab开发：基于紧致模糊模型的粗糙集与细糙集，创建一种无需转换输入变量的易解释模型。

Matlab 2 2024-07-22

基于模糊等价类的频繁项集精简表示方法研究

频繁项集挖掘是数据挖掘的重要应用，但庞大的频繁项集数量限制了其实际应用。为减少频繁项集数量，使其更易于应用，提出一种基于格结构的频繁项集精简模型，并证明该方法产生的支持度误差范围。在此基础上，提出模糊等价类精简表示算法FEC。实验结果表明，该方法在显著减少频繁项集数量的同时，能有效控制支持度误差，与Index-Meta算法相比，产生的支持度误差更小。因此，基于模糊等价类的频繁项集精简表示模型及FEC算法具有较高应用价值。

数据挖掘 7 2024-05-12

Passware Kit 企业版：文件密码恢复工具集

Passware Kit 企业版是一款功能强大的密码恢复软件，恢复各种文件类型的密码。该工具集包含超过 32 种密码恢复工具，支持恢复多种应用程序和文件格式的密码，包括 Microsoft Office 套件、Windows 操作系统、压缩文件（如 ZIP 和 RAR）、财务软件（如 QuickBooks）以及网络浏览器（如 Internet Explorer）。

Access 4 2024-05-30

模糊控制模糊洗衣机 MATLAB 程序

实现模糊控制的洗衣机 MATLAB 程序。

Matlab 5 2024-04-30

运动模糊运动模糊图像的Matlab开发

讨论了使用Matlab开发运动模糊图像的方法。运动模糊是一种影响普通图像清晰度的现象，介绍了如何利用Matlab工具进行运动模糊处理。

Matlab 0 2024-09-29

SQL 模糊查询

SQL 中使用模糊查询来匹配可能包含未知或不完全信息的查询条件。

SQLServer 3 2024-05-12