模糊集

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

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。

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。

实现模糊控制的洗衣机 MATLAB 程序。

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。

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。

数据流挖掘作为热门研究领域，涵盖多种数据流类型。本研究借鉴模糊粗糙集和F-粗糙集原理，提出一种针对模糊型数据流的模糊并行约简方法。该方法通过删除冗余属性，利用属性重要性变化探测模糊概念漂移现象。区别于传统方法，该方法基于模糊数据内在特性进行漂移探测，并通过实例验证了其可行性和有效性。

上一部分概述了利用命令行实现模糊逻辑推理的方法。熟练使用命令行方式进行模糊推理需要对相关工具函数有深入的理解。接下来的内容将详细阐述这些工具函数的具体应用。

使用IN查询把某一字段中内容与所列出的查询内容列表匹配的记录。 SELECT SName AS 学员姓名, SAddress As 地址FROM StudentsWHERE SAddress IN ('北京','广州','上海')