模糊集理论起源参考
1965年，美国加利福尼亚大学控制论专家扎德(L. A. Zadeh)教授在《信息与 控制》杂志上发表了一篇开创性论文《模糊集合》,这标志着模糊数学的诞生.扎 德是世界公认的系统埋论及其应用领域最有贡献的人之一，被誉为“糊集之父“,在人类社会和各个科学领域中,人们所遇到的各种量大体上可以分成两大类：确定性的与不确定性的,而不确定性又可分为随机性和模糊性.人们正是用三种数学来分别
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2024-08-24 11:15:47
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python模糊聚类细节与实现前言数学逻辑代码框架Python实现数据预处理 preProcess获得相似矩阵 getSimilarityMatrix获取传递闭包 transitiveClosure模糊运算 fuzzMatrixProduct实现聚类 mergeProcess实例演示完整代码代码未完成部分 前言作为数学系的学生，我对于模糊数学并不是很认可，一方面确实是知识的缺失，并没有真正去接触
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2023-09-16 11:53:14
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# Python实现计算模糊集
## 概述
在本文中，我将教你如何使用Python计算模糊集。模糊集是一种数学概念，用于处理不确定性和模糊性的问题。通过使用模糊集，我们可以在处理模糊或不确定数据时获得更好的灵活性和可靠性。
## 流程
下面是实现"Python计算模糊集"的整个流程。我们将按照以下步骤进行操作：
Step 1: 定义模糊集的隶属函数
Step 2: 初始化模糊集
Step 3
原创
2023-09-19 11:06:02
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数据挖掘讲课任务梳理： 目录西大数据挖掘讲课任务梳理： 模糊集的历史模糊集基本概念模糊集定义隶属函数模糊集的表示方法模糊集的运算模糊集的特性模糊关系模糊逻辑与模糊推理数据挖掘中的模糊方法:模糊聚类模糊集的历史19世纪以前，是传统逻辑的时代，主要是就是亚里士多的的精确数学，后来柏拉图反对这种非此即彼的思维方法，他认为真假之间应该存在一种灰色地带，经过不
1 简介图像增强处理中常用的均值滤波和中值滤波等方法有较强的抑制噪声的能力,在一定程度上会导致图像模糊,影响图像处理的效果.直方图均衡化是目前地震图像增强的主要方法,但它存在着图像细节信息丢失和噪声放大的缺点.基于模糊集的图像增强方法逐渐被应用到实际的图像处理中,并且显示出它优于传统图像增强算法的特点.因此,将基于模糊集的图像增强方法应用到图像处理中,以克服传统图像增强方法的不足.2 完整代码x=
原创
2021-12-11 18:25:40
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模糊集的概念，用于描述这个元素有多么“属于”这个集合。
原创
2022-01-12 15:25:27
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模糊集的概念，用于描述这个元素有多么“属于”这个集合。
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2021-06-22 11:25:54
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概览 基于模糊集二值分割 对比ostu等其他方法 模糊集图像聚类 FCM 对比KMeans聚类 人脸美颜 总结 摘要 模糊集理论,也称为模糊集合论,或简单地称为模糊集,1965年美国学者扎德在数学上创立了一种描述模糊现象的方法—模糊集合论。这种方法把待考察的对象及反映它的模糊概念作为一定的模糊集合，
原创
2021-08-05 17:44:53
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。。。
原创
2022-04-30 17:50:21
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这是篇很古老的论文中的算法，发表与1994年，是清华大学黄良凯（Liang-kai Huang) 所写，因此国外一些论文里和代码里称之为Huang's fuzzy thresholding method。虽然古老也很简单，但是其算法的原理还是值得学习的。
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2021-08-23 17:24:26
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一、简介
基于模糊集的图像增强主要包括三个步骤：图像模糊特征提取、隶属函数值的修正和模糊域的逆变换。在实际应用当中，有时候需要进行图像增强来改善图像的视觉效果。在此问题处理当中，按照颜色可以分为灰度图像增强和彩色图像增强。按照作用域分类，可以分为空域处理和频域处理。图像空域处理方法通常有灰度变换，直方图均衡，图像平滑和锐化。频域处理有DFT变换，采用滤波的方法进行图像增强。现有的方法自适应的效果
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2021-07-09 15:47:09
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首先介绍基本粗糙集理论，之后介绍多粒度粗糙集，优势粗糙集，邻域粗糙集等1.基本概念信息系统：定义一个四元组称之为信息系统，表示为，其中：是对象集合，又称为论域，即x1,x2,x3…是属性集合（包括条件属性C和决策属性D）是属性的值域是一种映射，反应对象之间的值 如下面表格即为信息系统：UA1A2A3A41001021021311104021151210其中,,知识：粗糙集中，知识被认为是一种分类能
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2024-06-24 10:45:46
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一、简介基于模糊集的图像增强主要包括三个步骤：图像模糊特征提取、隶属函数值的修正和模糊域的逆变换。在实际应用当中，有时候需要进行图像增强来改善图像的视觉效果。在此问题处理当中，按照颜色可以分为灰度图像增强和彩色图像增强。按照作用域分类，可以分为空域处理和频域处理。图像空域处理方法通常有灰度变换，直方图均衡，图像平滑和锐化。频域处理有DFT变换，采用滤波的方法进行图像增强。现有的方法自适应的效果都比较差，这里提出一种模糊自适应的方法，利用遗传算法完成图像的增强。1，选着合适的评价函数，得到图像质量的适
原创
2021-11-08 12:46:17
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一、简介基于模糊集的图像增强主要包括三个步骤：图像模糊特征提取、隶属函数值的修正和模糊域的逆变换。在实际应用当中，有时候需要进行图像增强来改善图像的视觉效果。在此问题处理当中，按照颜色可以分为灰度图像增强和彩色图像增强。按照作用域分类，可以分为空域处理和频域处理。图像空域处理方法通常有灰度变换，直方图均衡，图像平滑和锐化。频域处理有DFT变换，采用滤波的方法进行图像增强。现有的方法自适应的效果都比较差，这里提出一种模糊自适应的方法，利用遗传算法完成图像的增强。1，选着合适的评价函数，得到图像质量的适
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2021-11-08 12:47:28
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一、简介基于模糊集的图像增强主要包括三个步骤：图像
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2022-04-08 13:33:34
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模糊逻辑介绍模糊集基本定义和术语模糊集合定义隶属度和模糊化模糊集合的表示模糊集合基本运算模糊集合的交并补运算模糊关系模糊关系矩阵模糊关系合成模糊关系扩展原理 介绍模糊逻辑是一种基于“真实度”而不是现代计算机所基于的“对或错”（1或0）布尔逻辑的计算方法。模糊逻辑思想最早由加州大学伯克利分校的Lotfi Zadeh博士首先提出。Zadeh博士在研究计算机对自然语言的理解问题时，理解自然语言（正如生
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2024-08-08 11:08:09
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目录经典集合定义子集运算并集交集补集模糊集理论定义运算模糊交集模糊并集模糊补集模糊关系及合成近似推理.去模糊化模糊-粗糙集理论模糊等价类模糊粗糙集模糊粗糙集数据降维模糊粗糙集快速约简
经典集合定义当前有n个元素，元素可以属于某个集合，也可以不属于某个集合，这样的属于关系为布尔型，要么完全属于，要么完全不属于。比如当前有四个人:小明，李丽，大红，李雷同时存在老年人集合：{李丽，大红，李雷}
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2023-11-13 17:37:27
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粗糙集理论1 粗糙集的特点与应用领域性质: 粗糙集理论是一种处理不精确、不确定与不完全数据的新的数学方法。应用领域 : 机器学习与知识发现、数据挖掘、决策支持与分析、专家系统、归纳推理、模式识别等方面的广泛应用，现已成为一个热门的研究领域。RS理论主要兴趣在于它恰好反映了人们用Rough集方法处理不分明问题的常规性,即以不完全信息或知识去处理一些不分明现象的能力。或依据观察，度量到的某些不确定的结
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2023-08-04 21:42:23
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前言：模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价。参考书籍：《python数学建模算法与应用》 司守奎 孙玺菁 具体代码书上有写我就没有再敲出来1、模糊综合评价优缺点（1）优点：·可以将定性指标定量化（2）缺点：·隶属函数的确定没有明确且系统的方法·权重、算子的确定具有主观性·当同一指标层级的指标个数较多时会导
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2024-04-27 11:59:40
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模糊粗糙集属性约简Python代码是一个复杂但有趣的主题。随着数据挖掘技术的发展，如何从大规模数据中提取有用信息成为了行业内的一个重要技术痛点。属性约简作为一种处理冗余和不必要信息的技术，正逐渐引起了越来越多的关注。在本博文中，我将详细阐述如何解决“模糊粗糙集属性约简”的问题。
在初始阶段，很多工程师面临以下技术挑战：
> “我们需要能够处理具有不确定性和模糊性的海量数据，在维持数据完整性的情
