模糊数学中有一个研究的热点问题就是“模糊决策”，它就是研究在模糊环境下或者 模糊系统中进行决策的数学理论和方法。模糊决策的目标是把决策论域中的对象在模糊 环境下进行排序，或按某些模糊限制条件从决策域中选择出最优对象。目录1 模糊综合评价法 &nbs
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2023-08-21 15:55:43
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1. 基本原理从原始的样本数据出发，先虚拟模糊正理想和模糊负理想，其中模糊正理想是由每一个指标中模糊指标值的极大值构成；模糊负理想是由 每一个指标中模糊指标值的极小值构成。然后采用加权欧氏距离的测度工具来计算各备选对象与模糊正理想和模糊负理想之间的距离。在此基础上，再计算各备选对象属于模 糊正理想的隶属度，其方案优选的原则是，隶属度越大，该方案越理想。2. 折衷型模糊决策的基本步骤Step1：指标
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2024-05-30 09:19:07
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# 模糊决策结合机器学习入门指南
在当今的数据驱动时代，模糊决策与机器学习的结合越来越受到重视。如你是一名刚入行的小白，以下内容将会为你梳理出实现这一目标的流程，并对每一步进行详细说明。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
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# 模糊决策树Python实现
## 1. 概述
在本文中，将介绍如何使用Python实现模糊决策树。模糊决策树是一种对不确定性数据进行决策的方法，它将模糊逻辑与决策树结合起来，能够处理模糊的输入和输出。
本文将按照以下步骤进行讲解：
1. 数据预处理
2. 特征选择
3. 模糊集合建模
4. 模糊决策树的构建
5. 模糊决策树的评估
## 2. 数据预处理
在实现模糊决策树之前，首先
原创
2023-09-09 11:08:43
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模糊决策通常有意见集中决策、二元排序决策和综合评判决策（又称模糊综合决策）等方法。其中意见集中决策较为简单，即是得票最多的方案作为决策结果，二元排序决策则是将评价对象的得分进行两两对比，最终得到最优的决策结果。相对而言，模糊综合决策在生活和工作中使用最多，在相关文献中也最常见到。1、基本思想模糊综合决策的基本思路非常简单，即根据评判对象列出评价项目，对每个项目定出评价的等级，并用分数表示。将所得分
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2023-09-20 11:58:27
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# 实现模糊决策树算法的指南
在机器学习和数据挖掘领域，模糊决策树是一种引入模糊逻辑的决策树算法，它可以处理不确定性和模糊性。在这篇文章中，我们将一步一步教你如何用Python实现模糊决策树算法。首先，我们需要了解整个实现的流程。
## 实现流程
下面是实现模糊决策树的基本步骤，呈现为一个表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-09 05:58:36
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# 模糊决策与预测：基于Python的应用
模糊决策是一种处理不确定性和模糊性的方法，在许多领域得到了广泛应用，如经济学、管理科学和人工智能等。与传统的二值决策不同，模糊决策允许多个值之间的模糊区分，使决策过程更加灵活。本文章将带您了解模糊决策，并通过Python代码示例来演示如何实现相关预测。
## 什么是模糊决策？
模糊决策的核心在于模糊逻辑。传统的逻辑运算仅存在真假，而模糊逻辑允许“部
# 如何实现模糊决策树算法
在机器学习领域，模糊决策树是一种基于决策树的模型，专门用于处理不确定性和模糊性。随着你对机器学习的理解不断加深，学习如何实现模糊决策树将会非常有益。在这篇文章中，我将逐步教会你如何使用Python实现模糊决策树算法，并提供代码示例和解释。
## 流程概述
首先，我们需要明确实现模糊决策树的基本步骤。以下是一个概要流程表：
| 步骤 | 描述
本文目录0. 前言1. 概述2. 模糊集合2.1 集合和论域2.2 模糊集合的概念2.3 模糊集合的表示方式2.4 模糊集合的运算3. 模糊关系与模糊关系合成3.1 笛卡尔积3.2 关系与模糊关系3.3 模糊关系的运算3.4 模糊关系合成3.5 模糊变换4. 模糊推理4.1 模糊推理规则【重要！】4.2 模糊推理合成5. 模糊控制5.1 基本思路5.2 输入模糊化5.3 模糊决策5.3.1 综合
# 如何在Python中实现模糊决策
模糊决策是处理不确定性和模糊性的有效方法，广泛应用于管理、经济和工程等领域。对于刚入行的小白来说，了解如何在Python中实现模糊决策是一个很好的学习项目。本文将详细介绍实现这一目标的步骤。
## 整体流程
我们可以将整个模糊决策的实现流程分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
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本文内容为浙江工业大学王万良慕课课程的课程讲义,将其整理为OneNote笔记同时添加了本人上课时的课堂笔记,且主页中的思维导图就是根据课件内容整理而来,为了方便大家和自己查看，特将此上传到CSDN博文中, 源文件已经上传到我的资源中,有需要的可以去看看,我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来,相应技巧可在笔记中查找原题, 有兴趣的可以去 我的主页了解更多计算机学科的精品思维导图整理本文可以转载，但请注明来处，觉得整理的不错的小伙伴可以点赞关注支持一下哦！博客中思维导图的高清P...
原创
2021-05-20 18:57:11
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一. 决策树简介决策树（Decision Tree），它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型，作为一种归纳学习算法，其重点是将看似无序、杂乱的已知数据，通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知数据的树状模型，每一条从根结点（对最终分类结果贡献最大的属性）到叶子结点（最终分类结果）的路径都代表一条决策的规则。决策树就是形如下图的结构（机器学习西瓜书的图）：二. 决策树的基本流程话不多说
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2024-04-09 19:48:59
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本文主要是代码的实现代码包含了传统三角形模糊识别，指数型三角形模糊识别，以及由本人改进的基于正态分布的三角形模糊识别对于正态分布函数做了一定的改进，幂次的分母项我将它称之为敏感度，此外对于等腰直角三角形的识别还是比较困难，所以我还设置了阈值，这两个参数是由我自己主观给出，也可通过训练集计算得出，本人不会机器学习就不细讲，以下是代码实现clear
clc
disp('三角形模糊识别')
disp('
本文章的主要目的是全面且深入地研究大模型在模糊控制推理中的决策能力。随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域都展现出了强大的潜力，而模糊控制推理作为一种处理不确定性和模糊信息的有效方法，在工业控制、智能交通、机器人等众多领域有着广泛的应用。研究大模型在模糊控制推理中的决策能力，有助于更好地发挥大模
ID3决策树也是决策树的一种，其作用在于根据已有数据训练决策树，并通过决策树的分支实现对新数据的分类，是一种有监督的学习。 在生成决策树的过程中，ID3使用的信息熵增益对子节点类别进行确定。根据信息熵越是有序的数据熵值越低，信息熵增益越大表示当前属性对于数据的分类结果越好。 信息熵计算公式: Info=−∑i=1nP(xi)∗log2P(xi)信息增益:
Gain(A)=Info(D)−In
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2023-10-19 00:11:34
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ID3就不介绍了，最终的决策树保存在了XML中，使用了Dom4J，注意如果要让Dom4J支持按XPath选择节点，还得引入包jaxen.jar。程序代码要求输入文件满足ARFF格式，并且属性都是标称变量。 001 package dt;
002
003 import java.io.BufferedReader;
004 import java.io.File;
005 import java.
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2024-05-22 17:46:03
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一、决策树简介决策树（DecisionTree），又称为判定树，是另一种特殊的根树，它最初是运筹学中的常用工具之一；之后应用范围不断扩展，目前是人工智能中常见的机器学习方法之一。决策树是一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果，决策树模型构建成功后，对样本的分类效率也非常高。二、决策树的优缺
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2024-05-29 20:12:39
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## 实现Java模糊匹配之左模糊右模糊
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你实现Java模糊匹配之左模糊右模糊。在这篇文章中，我将向你展示整个实现流程，并提供每一步所需的代码，并注释这些代码的意思。
### 实现流程
首先，我们需要了解模糊匹配的概念。在Java中，模糊匹配是通过使用正则表达式来实现的。左模糊匹配表示字符串以某个模式开头，而右模糊匹配表示字符串以某个模式结尾。对于左模糊匹配
原创
2023-12-18 11:02:29
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先上效果图：动态调节高斯模糊模糊dialog相机弹框实时高斯模糊原理：在我们洗澡的时候，透过厕所雾蒙蒙的玻璃看过去，是不是很漂亮。这就是现实中的毛玻璃效果。原理很简单，你把眼镜儿取了，你看到到处都是高斯模糊。就是做算法，将原本清晰的图像加入放大镜，让你的眼镜不能聚焦。做法原理：将每一个正在处理的像素，取周围若干个像素的RGB值的平均数，来作为该点的RGB。用正太分布函数，越靠近中心，计算的权重越大
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2023-10-25 10:26:32
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人们对决策树的使用 决策树常常被应用于数据挖掘之中，是最基础的算法之一，几乎每一个学习过数据挖掘的朋友都知道决策树。但还原决策树本来的用途，它被用于一些决策或决定时，还是比较实用和直观的。其树型结构指导人们进行在面对某个决策时，先关注其中几个最重要的方向，这几方向定下来后，再细分下去。近年来泳道路，思维导向图之类的图形/办公自动化工具慢慢兴起，得到大家的广泛好评，也就是决策树的一个很好的
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2023-07-13 10:35:28
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