根据xxx的特性和生产工艺，选用更适合xxx的模糊控制进行研究。用模糊控制理论建立输入、输出模糊控制规则表，通过模糊推理获得模糊控制决策表，利用决策表对xxx进行模糊控制。并利用 MATLAB 软件对xxx进行了仿真验证，取得了较好的效果。目前控制方案主要有两种:①专家系统: 根据人们在某一领域内的知识、经验和技术而建立的解决问题和做决策的计算机软件系统，它能对复杂问题给出专家水平的结果。但是在实
# Python模糊逻辑分类入门
## 引言
模糊逻辑（Fuzzy Logic）是由洛特菲·扎德（Lotfi Zadeh）在20世纪60年代提出的一种处理不确定性和模糊性的数学方法。与传统二值逻辑（真或假）不同，模糊逻辑允许部分真值，这使得它非常适合处理复杂系统、图像处理、控制系统和分类问题。在这篇文章中，我们将一起探索Python中的模糊逻辑分类，了解其基本原理，并通过代码示例来展示如何实现
目录1）开始之前：抽象2）模糊逻辑概念3）使用API3.1）核心流程3.2）设计模式3.3）依赖性下载最新的存档库下载本地副本此API通过C＃Plain旧CLR对象上的模糊逻辑概念执行推理，该对象关联本机.NET Framework中定义的Expression对象。1）开始之前：抽象如果您想深入研究模糊逻辑理论（如数学定理，假设和摩根定律），强烈建议您寻找其他参考资料以满足您的好奇心和/或您的研究
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2024-01-14 23:49:22
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文章目录模糊聚类应用简介安装环境demo：运行结果 模糊聚类应用简介模糊聚类即通过模糊数学（处理模糊或不确定性信息的数学方法）的相关算法进行聚类分析任务。 常用的模糊聚类算法包括模糊C均值聚类（FCM，Fuzzy-c means）、模糊谱聚类（FSC）、模糊层次聚类（FHC）等。这些算法都是基于模糊理论的，可以处理数据集中存在的噪声和不确定性。 其中，cmeans是最常用的一种算法，它可以将数据
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2023-10-24 05:36:19
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文章目录1.模糊操作基本原理1.1.均值模糊1.2.中值模糊1.3.自定义模糊2.相对应的代码2.1.均值模糊2.2.中值模糊2.3.自定义模糊完整代码 1.模糊操作基本原理图像在采集、传输的过程中，因为人为或者系统的因素难免会产生噪声。这时候就需要对图像进行预处理降低噪声。图像模糊降噪的数学原理是图像的卷积操作。 模糊操作：基于离散卷积，定义好每个卷积核，不同卷积核得到不同的卷积效果，模糊是卷
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2023-10-24 00:00:11
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模糊逻辑我们使用 模糊逻辑 (Fuzzy Logic) 描述具有模糊性的语言形式和思维. 在应用中, 我们通过 模糊控制系统 (Fuzzy Control System) 使 Agent 得以基于 模糊规则 利用具有模糊性的现实事实并以此为基准作出可靠的决策.标准的 模糊控制系统 架构如下图所示. 在接下来的数节中我们将详细介绍它:1. 隶属度 (Degree of Membership)和此前介
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2024-09-03 07:59:27
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文章目录前言一、什么是k-means聚类算法？1、软聚类2、硬聚类二、算法原理介绍1、损失函数2、算法流程3、时间复杂度三、举例计算参考文献 前言今天一起学习下机器学习的今典分类算法之k-means一、什么是k-means聚类算法？k均值聚类是基于样本集合划分的聚类算法。简而言之，k 均值聚类将样本划分为 k 个类，将 n 个样本划分到 k 个类中，每个样本到其所属类中心的距离最小。k-mean
模糊逻辑的描述近年来，模糊逻辑的应用数量和种类已大大增加。应用范围从消费产品（例如相机，便携式摄像机，洗衣机和微波炉）到工业过程控制，医疗仪器，决策支持系统和产品组合选择。要了解为什么增加了模糊逻辑的使用，您必须首先了解模糊逻辑的含义。模糊逻辑有两种不同的含义。从狭义上讲，模糊逻辑是一个逻辑系统，是多值逻辑的扩展。但是，从广义上讲，模糊逻辑（FL）几乎与模糊集理论同义，模糊集理论涉及具有不清晰边界
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2023-12-22 23:10:10
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关于Python模糊逻辑，能够帮助开发者在不精确的环境中进行合理推理和决策。它通过模糊集理论帮助我们处理真实世界中的不确定性，相比传统逻辑，它更贴合人类的思维方式。接下来，我将从环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦到生态集成为大家详细介绍。
### 环境配置
首先，确保你的开发环境准备就绪。通常我们需要一个虚拟环境，并安装一些依赖库。以下是简要的流程图，展示了设置过程。
```m
使用python设计并实现一个洗衣机模糊推理系统实验。已知人的操作经验是：污泥越多，油脂越多，洗涤时间越长污泥适中，油脂适中，洗涤时间适中污泥越少，油脂越少，洗涤时间越短洗衣机的模糊控制规则如表1所示：表1 洗衣机的模糊控制规则表污泥油脂NG(无油脂)MG（中等油脂）LG（油脂多）SD（污泥少）VSMLMD（中等污泥）SMLLD（污泥多）MLVL其中SD（污泥少）、MD（污泥中）、LD（污泥多）、
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2023-09-09 13:58:22
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这里推荐搭建先看这个ppt，再看后面matlab的实现，这样你会很清晰，为了赚点积分，这里设置一下积分，抱歉大家了。详细讲解模糊逻辑的ppt模糊逻辑的基础 总览模糊逻辑的重点是将输入空间映射到输出空间，而执行此操作的主要机制是一系列if-then语句（称为规则）。所有规则都是并行评估的，规则的顺序并不重要。规则本身很有用，因为它们引用变量和描述这些变量的形容词。在构建解释规则的系统之前，必须定义计
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2023-12-11 13:39:38
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# Python逻辑分类实现流程
## 引言
在数据分析和机器学习中，逻辑分类是一种常用的算法模型。它可以根据已有的训练数据，通过学习得到一个分类模型，然后利用该模型对新的数据进行分类。本文将介绍如何使用Python实现逻辑分类。
## 整体流程
下面是实现逻辑分类的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 特征工程 |
|
原创
2023-12-19 14:47:33
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1.什么是逻辑回归在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型： 而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量，比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均血压、疾病指数等指标，判断一个人是否换糖尿病，Y=0表示未患病，Y=
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2023-08-26 02:27:49
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使用标准的模糊集算子，我们可以对简单的问题进行推理，但是对于大多数实际问题，都比较复杂。比如，当一个控制器的行为由多个模糊规则确定的时候，模糊规则if-then描述了可能发生的情形，当然可能有多个情形被激活，但是控制器只能选择一个动作去操作，我们需要一个机制来找出一组激活状态中的一个动作。模糊逻辑就是一个比较正式的逻辑系统，模糊逻辑连同推断系统构成了模糊推理的工具，对不确定性进行推理得到可能正确的
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2024-03-15 09:20:34
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1.逻辑回归概念逻辑分类（Logistic Classification）是一种线性模型，可以表示为，w是训练得到的权重参数（Weight）；
x是样本特征数据(逻辑回归一般要求需要对x进行归一化处理，常见的做法有最大最小值归一化：(x-min(x))/(max(x)-min(x))，0均值标准化:(x-μ)/δ)；
y是对应的分类变量（注意这里的0、1、2、3只是表示对应的标称分类，并不表示具体
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2023-09-24 22:33:12
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算法结构 = 扫描线种子填充算法 + 模糊模板移动法 该算法的优点在于没有重复读取图像中的像素信息，使用的滤波模板是 m[3][3]={1,1,1,1,1,1,1,1,1}，主要用到了线扫描法和移动滤波法，用于封闭区域图形的快速模糊，线扫描法用于确定边界，移动滤波法大大提高了运行速度。1．扫描线种子填充法：扫描线种子填充算法的基本过程如下：当给定种子点(x, y)时，首先分别
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2024-07-01 04:49:32
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Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。 Python OpenCV基础知识铺垫函数原型介绍均值模糊中值模糊2D 卷积(图像滤波)，自定义模糊橡皮擦的小节推荐阅读 基础知识铺垫Python OpenCV 中模糊操作的原理是：基于离散卷积、定义好每个卷积核、不同卷积核得到不同的卷积效果、模糊是卷积的一种表象。橡皮擦表示没看懂，先在脑子中有个大概印象就行，毕竟才学习
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2024-02-02 09:21:16
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logistic逻辑回归分类算法及应用1.1 概述Lineage逻辑回归是一种简单而又效果不错的分类算法。 什么是回归：比如说我们有两类数据，各有50个点组成，当我们把这些点画出来，会有一条线区分这两组数据，我们拟合出这个曲线（因为很有可能是非线性的），就是回归。我们通过大量的数据找出这条线，并拟合出这条线的表达式，再有新数据，我们就以这条线为区分来实现分类。 下图是一个数据集的两组数据，中间有一
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2024-04-24 12:56:33
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@不要在奋斗的年纪 选择安逸均值模糊中值模糊自定义模糊意义与应用场景模糊的基本原理：1、基于离散卷积2、定义好每个卷积核3、不同卷积核得到不同的卷积效果4、模糊是卷积的一种表象 #均值模糊 (2,8)高模糊2 宽模糊8
def blur_demo(image):
dst = cv.blur(image,(2,8))
cv.i
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2023-06-04 20:40:29
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今日分享：逻辑回归基础理论一：理论简述逻辑回归从名字上看像是回归预测算法，但其实是一种二分类算法。简单来说逻辑回归是在线性回归的基础上将回归预测值通过sigmod函数映射为一个在区间[0,1]之间的概率值，0.5作为分割阈值，大于阈值的归为一类，小于阈值的归为另一类，于是便实现了二分类。上述这个公式眼熟吧，就是一般线性回归函数，假设输入单个样本，便得到其预测值sigmoid函数公式sigmoid函
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2024-06-26 10:25:57
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