模糊集合

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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
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。
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。
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。
Redis工具集合
Redis工具集合 此中包含Redis服务端 (64位) 和图形化界面工具,助您高效管理和使用Redis。
字库全集合
本字库收录了丰富的字库,欢迎免费使用和下载
MongoDB 创建集合
使用 MongoDB 语句创建集合。
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。
模糊PID模型
利用Simulink建模,编写M函数,实现模糊PID控制,对PID控制参数进行调整。
基于模糊并行约简的模糊概念漂移探测方法
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。