fuzzy-logic

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필자는 시맨틱 웹 응용 프로그램을 가지고 있으며 여기에 퍼지 규칙을 포함하고자합니다. 내 시맨틱 웹 응용 프로그램을 Fuzzy 시스템과 어떻게 통합 할 수 있는지 잘 모르겠습니다. Java 응용 프로그램 내에서 Fuzzy 시스템을 사용할 수있는 방법이 있습니까?

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퍼지 집합 및 matlab에 교차점

k = {1,2,3,4,5}; v = {0.1,0.3,0.2,0.2,0.6}; k1 = {1,5,6,7,8}; v1 = {0.8,0.6,0.2,0.2,0.6}; fset1 = containers.Map(k, v); fset2 = containers.Map(k1, v1); 위의 내 퍼지 집합입니다. 나는이 2 개의 퍼지 집합의 결합과 교

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Matlab (ANFIS) 교육 오류

Sugeno 2 입력 1 출력 퍼지 시스템이 있는데, 규칙 당 5mfs 및 출력 5mfs가 있습니다. 내가 훈련을하려고 할 때마다 그러나, 나는 다음과 같은 오류가 나타납니다 는 당신이 볼 수있는 바와 같이, 규칙의 수와 출력 소속 함수의 수는 동일하다. 아래 콘솔 출력도 게시하고 있습니다. ANFIS info: Number of nodes: 23 Nu

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유사점 계산을위한 vb 코드 실행시 약어 정의

Excel에서 다음과 같은 vb 코드를 사용하여 A 열과 B 열 간의 유사성을 계산합니다. 훌륭하게 실행됩니다. 나를위한 다음 단계는 계산 된 유사도가 영향을받지 않도록 두문자어를 정의하는 것입니다. IE : 컬럼 A, "ABC LLC"및 컬럼 B, "ABC 유한 책임 회사"에있는 경우, 현재 vb 코드는 두 컬럼이 유사하지 않음을 리턴합니다. 그러나 나는

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Accord.NET을 사용하는 적응 형 신경 퍼지 논리?

Accord.NET을 사용하여 신경 퍼지 시스템을 설계 할 수 있습니까? 나는 Accord 문서에서 신경 퍼지 시스템에 관한 어떤 것도 지을 수 없다. 아무도 이것을 전에 해본 적이 있습니까? 이것을 할 방법이 있습니까?

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Python pandas 퍼지 논리

현재 퍼지 논리가 결합되어야하는 데이터 집합이 있습니다. 데이터 프레임 df1은 약 10 회의 관측치가있는 더 작은 참조 테이블입니다. Dataframe df2는 퍼지 논리 조인 (fuzzy logic join)을 수행해야하는 약 2000 건의 관측이있는 주요 데이터 프레임입니다. 나는 아래의 예와 나의 시도를 제시한다. import difflib df1

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R의 세트 라이브러리를 사용하여 퍼지 표면을 효율적으로 플롯하는 방법

R에서는 퍼지 로직 세트 패키지를 사용하여 3D 플롯에서 퍼지 표면을 가장 잘 플로팅 할 수 있습니까? 서비스 변수와 푸드 변수는 x 축과 y 축이어야하며 z 축은 퍼지 추론 변수를 비 퍼징 (defuzzifying)하여 발견 된 중심 값이어야합니다. 저는 expand.grid를 사용하여 퍼지 표면의 4,000 개 점을 그려 본 R의 초보자입니다. 컴퓨터

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라디오 버튼 (shinyapp)에서 무엇을 선택 했느냐에 따라 함수의 값을 변경하는 방법 &

사용자가 영어를 선택하면 function fuz < - gset_defuzzify의 값을 2로, if를 선택하면 if 스페인어가 선택됩니다. 반응 형 표현을 사용하려고했지만 "shinyoutput 객체에서 객체를 읽을 수 없습니다."라는 오류가 발생했습니다. 감사 P.S : 나는`여전히 "fuzzy_inference"기능에 대한 입력 값을 얻을려고, 어쩌면

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Jar 파일을 실행할 때 봄 부팅시 java.lang.ClassNotFoundException이 발생 함 - 라이브러리가 추가됨

jfuzzylite-5.0.1.jar 라이브러리를 스프링 부트 프로젝트로 가져 오려고합니다. 내 라이브러리는 다음과 같은 방법으로 가져옵니다. <dependency> <groupId>com.fuzzylite</groupId> <artifactId>jfuzzylite</artifactId> <version>5.0.1</version

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R 퍼지 세트 - 퍼지 멀티 세트의 튜플을 그릴 수 없습니다.

저는 R의 퍼지 세트 기능을 사용하여 this example을 구현하려고합니다. 코드 : 나는 조금 난처한 상황에 빠진거야 > plot(system) Error in lines.tuple(as.tuple(x), ...) : Cannot plot tuple of fuzzy multisets. > fi <- fuzzy_inference(system