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JB HI 特别专题“脑信号和神经成像的模糊系统和计算方法：
鉴于处理从神经成像模式获得的脑信号所面临的重大挑战，模糊集和系统已被提出作为分析脑活动的有用且有效的框架，以及实现脑与外部设备（脑机/机接口）之间的直接通信途径。虽然人们对这些问题的兴趣越来越大，但模糊系统的贡献因应用领域而异。一方面，考虑到脑活动的解码，处理不确定性的高级计算智能方法（如模糊集和系统）代表了一种极好的工具，可以克服处理极度嘈杂的信号的挑战，这些信号很可能受到非平稳性、不变量和泛化能力差的影响。另一方面，就神经科学研究而言，可能性和模糊性同样被用于测量突触、神经元和大脑区域或区域之间的平滑整合。在此背景下，拟议的特刊旨在建立一个专门的论坛，作为计算智能研究人员的媒介，他们希望利用模糊系统和模糊逻辑等先进技术来模拟和表达对脑信号和神经成像数据分析的不确定性。任何与神经科学相关的领域，如计算神经科学、脑机接口、神经科学、神经信息学、神经人体工程学、计算认知神经科学、情感神经科学、神经生物学、脑映射、神经工程和神经技术都是合适的。本期特刊重点介绍在不同知识领域研究的模糊系统和应用于脑信号和神经成像的计算方法的最新进展、挑战和未来前景。因此，我们邀请研究人员为本期特刊贡献原创作品，利用脑信号和神经成像中使用计算和数学技术的最新方法，并解决开发用于各种临床应用的专用系统的挑战，同时提出未来发展的新想法和方向。感兴趣的主题包括但不限于以下内容：
行业中的医疗保健供应链的性能评估4.0，线性双苯胺模糊的正弦 - 三基因程聚合操作
摘要：及其控制参数的线性双性模糊集（LDFS）理论的概念是机器学习和数据驱动的多标准决策（MCDM）的强大模型。正弦 - 三角学函数（STF）具有两个重要的特征，周期性和对称性，它们是信息分析的非常有用的工具。遵循STF和LDFS理论的特征，本文介绍了线性双苯胺模糊数（LDFNS）的正弦 - 三角法操作。这些操作定律奠定了开发新的线性双苯胺模糊的正弦 - 三角集合操作员（LDFSTAOS）的基础。行业4.0技术融入医疗保健中有可能彻底改变患者护理。最具挑战性的任务之一是选择医疗保健供应链（HSC）的有效供应商。传统供应商并不根据行业4.0，特别不确定性有效。根据LDFSTAO提出了一个新的MCDM框架，以检查行业4.0中的HSC绩效。进行信誉测试，灵敏度分析和比较分析，以表达所提出方法的新颖性，可靠性和效率。
用于使用模糊逻辑控制器的SECA电动汽车电池充电的恒定电流的方法 - 恒定电压（CC - CV）
摘要。电动汽车是克服化石燃料和环境影响的消耗的解决方案。电动汽车是一种使用电池作为主要能源的电动汽车。充电时，电池容易容易充电，因此需要一个充电系统来保持电池性能以避免电池损坏。在这项研究中，研究人员使用恒定电流 - 恒定电压（CC -CV）的方法测试了SECA电动汽车，该方法在初始阶段应用恒定电流和恒定电压，直到电池充满电。电池类型是具有12V，30AH容量的铅酸电池。该电池充电系统的分析已由模糊逻辑控制器（FLC）证明是基于其规则基础的当前和电压控制器，以提高性能改善充电系统。通过该系统充电电池有望通过在充电过程中避免电池充电来维持电池寿命。
文章 使用 2 型模糊和深度卷积网络的组合从脑电信号中自动识别情绪
摘要：情绪是人类生活中不可分割的一部分。自动情绪识别可广泛应用于脑机接口。本研究提出了一种基于深度学习和模糊网络相结合的脑电信号自动情绪识别新模型，可以识别两种不同的情绪：积极和消极。为了实现这一目标，我们编制了一个基于脑电信号音乐刺激的标准数据库。然后，为了处理过拟合现象，使用生成对抗网络来扩充数据。生成对抗网络的输出被输入到所提出的模型中，该模型基于具有 2 型模糊激活函数的改进深度卷积网络。最后，在两个单独的类中，对两种积极情绪和两种消极情绪进行分类。在这两类的分类中，所提出的模型实现了 98% 以上的准确率。此外，与以前的研究相比，所提出的模型表现良好，可用于未来的脑机接口应用。
通过线性双磷酸化模糊软性最大聚合操作员
摘要：提高绿色供应链的有效性是最大程度地减少废物，优化资源使用并减少业务运营对环境影响的关键一步。为了实现这些目标，应在整个供应链中实施可持续实践。这样做，企业不仅可以提高环境绩效，而且可以降低成本，提高客户满意度并在市场上获得竞争优势。但是，由于存在竞争特征，不精确的信息以及缺乏知识，因此选择适当的绿色提供商是一个复杂且无法预测的决策问题。线性二磷酸化（LIDF）框架的主要目标是帮助决策者选择最佳的行动过程。本文介绍了几个新型聚合操作员（AOS），即线性双苯胺模糊软性最大含量平均值（LIDFSMA）和线性双苯胺模糊软性软体几何（LIDFSMG）操作员。然后通过一个简单的示例来证明所提出的方法的绿色供应商优化技术，该技术包含线性双磷灰石模糊含量，显示了该方法的实用性和适用性。总体而言，拟议的LIDF框架和AOS可以帮助决策者选择最合适的绿色提供商，从而提高绿色供应链的效率。
基于模糊的故障模式、影响和关键性分析应用于网络电网
摘要：故障模式、影响和危害性分析 (FMECA) 是一种定性风险分析方法，广泛应用于各种工业和服务应用。尽管该方法广受欢迎，但多年来，文献中分析了该方法的几个缺点。获取故障模式风险水平的传统方法不考虑风险因素之间的任何相对重要性，并且可能不一定代表 FMECA 团队成员的真实风险感知，通常用自然语言表达。本文介绍了 I 型模糊推理系统 (FIS) 的应用，作为改进经典 FMECA 分析中故障模式风险水平计算的替代方案，以及它在网络电网中的应用。我们基于模糊的 FMECA 首先考虑由 FMECA 专家定义的一组模糊变量，以体现与人类语言相关的不确定性。其次，使用“七加或减二”标准来设置每个变量的模糊集数量，形成一个由 125 条模糊规则组成的规则库，以表示专家的风险感知。在电力系统框架中，新的基于模糊的 FMECA 用于网络电网系统的可靠性分析，评估其相对于传统 FMECA 的优势。本文提供了以下三个关键贡献：(1) 使用模糊集表示与 FMECA 专家相关的不确定性，(2) 通过
最佳接近点导致模糊范围的空间
抽象固定点（简要f p）理论是解决几个实际问题的有效工具，因为许多问题可能会简化为F P问题。Banach收缩映射的思想是F P理论中的基础定理。这个想法在几个领域都有广泛的应用。因此，它是通过多种方式开发的。然而，所有这些结果都依赖于在某些合适空间上f P的存在和独特性。由于F P问题在非绘制的情况下无法提供解决方案，因此提供了最佳接近点（简要bpp）的想法来实现最佳解决方案。本文研究了模糊规范空间（短暂的f n空间）中非贴片的B PP的存在和唯一性，以达到最佳解决方案。在引入B PP的定义后，BPP的存在和唯一性在F n空间中显示出各种模糊近端收缩，例如𝔅〜 -𝜓 -to -tozim ozzy toprized映射和模糊H -H-模糊H-模糊H-模糊的近端近端签订贴图。
RLTG：多目标定向灰盒模糊测试
定向灰盒模糊测试可以引导模糊器探索特定的目标代码区域，在补丁测试等场景中取得了良好的效果。然而，如果有多个目标代码需要探索，现有的定向灰盒模糊测试器（如AFLGo和Hawkeye）往往会忽略一些目标，因为它们使用距离的调和平均值，倾向于测试可达路径较短的目标。此外，现有的定向灰盒模糊测试器由于程序中存在间接调用，无法计算出准确的距离。此外，现有的定向灰盒模糊测试器无法解决探索和利用问题，种子调度效率低下。针对这些问题，我们提出了一种动态种子距离计算方案，当可达路径遇到间接调用时，动态增加种子距离。此外，种子距离计算可以处理多目标场景下的偏差问题。利用种子距离计算方法，我们提出了一种基于置信上限算法的种子调度算法，以解决定向灰盒模糊测试中的探索和利用问题。我们实现了一个原型 RLTG，并在实际程序上对其进行了评估。原型评估表明，我们的方法优于最先进的定向模糊器 AFLGo。在多目标基准测试 Magma 上，RLTG 以 6.9 倍的速度重现错误，并且比 AFLGo 多发现 66.7% 的错误。
模糊的界限：通过辅助技术重新思考人工智能工具
我想借此机会承认南艾伯塔省第 7 号条约地区人民的传统领土，其中包括黑脚邦联（由 Siksika、Piikani 和 Kainai 原住民组成）、Tsuut'ina 原住民和 Stoney Nakoda（包括 Chiniki、Bearspaw 和 Goodstoney 原住民）。卡尔加里市也是艾伯塔省梅蒂斯民族（第 3 区）的所在地。
应用KNN机器学习和模糊C均值诊断糖尿病
这种疾病在人类中是普遍的。攻击人类的疾病不认识任何人，也不知道年龄。一个人所经历的疾病从普通水平开始，直到可能严重到处于死亡风险的地步。在这项研究中，进行了早期诊断与糖尿病有关的糖尿病是糖尿病是患者体内糖水平低于正常水平的疾病。受害人经历的症状包括频繁的口渴，尿液频繁，频繁饥饿和体重减轻。基于这些问题，需要一个系统可以快速发现患者所经历的诊断。这项研究旨在根据早期症状在早期诊断糖尿病。使用的方法是基于KNN和基于Web的模糊C均值。创建基于Web的系统可以代表医疗人员专家以快速诊断的糖尿病方法。该系统是嵌入糖尿病特征的计算机程序。测试KNN和模糊的C均应用程序的应用和方法对于K-最近的邻居方法的准确度为96％，而对于使用混淆矩阵计算的模糊C-Means方法，获得了96％的精确度，因此可以得出结论，因此可以得出结论，即Fuzzy C-Means方法比K-nearears方法更好。