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World File Search System模糊
fuzz-ieee 2025 SS：模糊机器学习
呼吁论文：传统的机器学习模型缺乏处理现实世界不确定性，提供可解释模型的能力，并提供了支持动态环境的强大机制。模糊集，模糊逻辑和模糊系统以其对不确定性建模的能力，增强模型的可解释性的能力而闻名，并提供了一种有效且灵活的方式来表示数据和导航预测模型。因此，机器学习和模糊技术的整合是盛行的，并且在许多领域都取得了巨大的成功。这个特别会议旨在为研究人员提供一个论坛，以分享整合模糊技术和机器学习方法的最新结果。
搜索引擎结果通过数字内容管理和模糊认知模型优化了供应链中小企业的优化
摘要：在整个危机和金融繁荣中，中小型供应链企业（中小企业）的作用和影响一直是全球市场经济增长的扎实和关键因素。因此，数字促进出现了巨大的需求，以跟上最近的技术进步。通过在搜索引擎中优化其网站的结果并利用其网页的数字内容（DC），可以通过中小企业在供应链中实现此类目标。这项研究的重点是供应链中小企业的搜索引擎的优化是由于其DC的有效管理而导致的。作者从五个供应链中小企业网站的DC中收集了大数据，并进行了统计分析（相关和线性回归分析），然后进行六个模糊的认知映射映射模拟方案。供应链中小企业的客户进入他们的网站，并发现能够生产DC指标，源自与网页的互动，这对于供应链中小企业很有价值，因为它们会影响搜索引擎结果的性能。这项研究的结果表明，与网站客户活动相关的特定DC指标可以准确模拟和预测供应链中小企业的数字营销绩效KPI（全球等级，有机和付费流量）的过程。通过增加来自社会来源，有机关键字以及付费广告活动所需的成本来增加供应链中小企业可以提高搜索引擎结果的情况。因此，网站访问者打开的页面数量增加也表明搜索引擎结果增强。
SSVEP BCI系统的可解释的模糊转移学习
摘要 - 大脑计算机界面（BCIS）的快速演变显着影响了人类计算机相互作用的领域，具有稳态的视觉诱发电势（SSVEP），作为一种尤其是强大的范式。这项研究探讨了高级分类技术利用可解释的模糊转移学习（IFUzzyTL）来增强基于SSVEP系统的适应性和性能。最近的努力通过创新的转移学习方法加强了减少校准要求，从而通过策略性地应用域适应性和很少的动作学习策略来完善跨主题的生成性并最大程度地减少校准。深度学习中的开创性发展还提供了有希望的增强功能，促进了稳健的领域适应性，并显着提高了SSVEP分类的系统响应能力和准确性。但是，这些方法通常需要复杂的调整和广泛的数据，从而限制了立即适用性。ifuzzytl引入了一个自适应框架，该框架将模糊逻辑原理与神经网络体系结构相结合，重点关注有效的知识传递和域自适应。ifuzzytl通过整合模糊的推理系统和注意机制来完善人类干预格式的输入信号处理和分类。这种方法通过有效管理脑电图数据的固有可变性和不确定性来增强模型的精度，并与现实世界的运营需求保持一致。在三个数据集中证明了该模型的功效：12JFPM（1s的12JFPM（89.70％精度为149.58），基准（ITR为85.81％，ITR的精度为85.81％），ITR的准确性为213.99）和Eldbeta（76.50％的IT and and and and ath and and and and and and and and and and and and and and and aft）and 94.63）和94.63）和94.63） SSVEP BCI性能的基准。
www.comdem.org eISSN：3008-1416 使用量子球面模糊决策模型对医院储能系统进行优化管理
本研究旨在确定优先策略，以提高医院储能投资的有效性。医院的高能耗增加了储能投资的重要性。为此，确定了影响医院储能投资的 5 个基于文献的标准。这些标准由量子球面模糊 DEMATEL 方法加权。另一方面，确定了 4 种不同的可再生能源替代品。用量子球面模糊 TOPSIS 方法对这些替代品的性能进行排名。确定存储容量是提高医院储能系统有效性的最关键因素。同样，技术基础设施是这一过程发展的另一个关键问题。然而，也可以看出安全问题、法律效力和财务状况的权重较低。此外，排名结果表明，风能是最适合医院储能性能的可再生能源类型。地热能也可以考虑用于这种情况。另一方面，太阳能和水力能源类型在此框架中表现较低。
通过阶段肖像和模糊复发图探索大脑功能中的非线性动态
自然界中发现的许多复杂性和多样性都是由非线性现象驱动的，这对于大脑而言是正确的。非线性动力学理论已成功地从生物物理学的角度来解释大脑功能，统计物理学领域在理解大脑的连接性和功能方面继续取得了重大进展。这项研究使用生物物理非线性动力学方法研究了复杂的大脑功能连通性。我们的目标是在高维和非线性神经信号中发现隐藏的信息，以期为分析功能复杂的网络中的信息过渡提供有用的工具。利用相肖像和模糊复发图，我们研究了复杂大脑网络功能连通性中的潜在信息。我们的数值实验包括合成线性动力学神经时间序列和生物物理逼真的神经质量模型，表明相位肖像和模糊复发图对神经动力学的变化非常敏感，并且还可以用于基于结构连接的功能连接性来预测功能连接性。此外，结果表明，神经元活性的相轨迹编码低维动力学，以及相位肖像形成的极限循环吸引子的几何特性可用于解释神经动力学。此外，我们的结果表明，相肖像和模糊复发图可以用作功能连接性描述，并且两个指标都能够捕获和解释特定认知任务期间的非线性动态行为。总而言之，我们的发现表明，作为功能连通性描述符，相位肖像和模糊复发图可以非常有效，从而为大脑的非线性动力学提供了宝贵的见解。
基于硅胶的发现，使用药效团筛查，分子对接和MD模拟研究的策略 神经元 - 胶体传播中的外泌体 一种基于模糊的逻辑计算方法，用于重新利用Covid-19 靶向缺氧诱导因子1α通过调节乳房can中的肿瘤微环境 制造介孔二氧化硅纳米颗粒，以靶向糖替尼向卵巢癌细胞靶向递送
摘要简介：这项研究的主要目的是确定开发有效KEAP1抑制剂的潜在潜在客户。方法：在当前的研究文章中，已采用了硅内方法来发现潜在的KEAP1抑制剂。3D-QSAR是使用具有IC 50的KEAP1抑制剂的Chembl数据库生成的。选择了最好的药理，以筛选三个不同的文库，即Asinex，Minimaybridge和锌。从数据库中筛选的分子通过可药物性规则和分子对接研究过滤。对接研究后获得的最佳结合分子通过二利方法对测定物理化学性质进行毒性进行。通过分子动态模拟，研究了最佳的命中以在KEAP1腔中进行稳定。结果：分别对不同数据库进行虚拟筛选，并获得了三个导线。这些铅分子asinex 508，minimaybridgehts_01719和锌0000952883在KEAP1腔中显示出最好的结合。铅的结合复合物的分子动态模拟支持对接分析。铅（Asinex 508，minimaybridgehts_01719和锌0000952883）在100 NS模拟的KEAP1结合腔中稳定，平均RMSD值分别为0.100、0.114和0.106 Nm。结论：这项研究提出了三个铅分子作为基于高吞吐量筛查，对接和MD模拟研究的潜在KEAP1抑制剂。这些HIT分子可用于进一步设计和开发KEAP1抑制剂。这项研究提供了用于发现新型KEAP1抑制剂的初步数据。它为药物化学家打开了新的途径，以探索针对KEAP1-NRF2途径的抗氧化剂刺激分子。
一种基于模糊的逻辑计算方法，用于重新利用Covid-19
摘要简介：肿瘤微环境（TME）的免疫抑制背景是乳腺癌（BC）治疗的重大障碍。针对涉及TME免疫抑制环境的癌症核心信号通路的组合疗法已成为克服TME免疫抑制并增强患者治疗结果的有效策略。这项研究提供了令人信服的证据表明，靶向缺氧诱导型因子-1α（HIF-1α）以及化学疗法和免疫诱导因子以及通过调节TME导致实质性抗癌作用。方法：通过siRNA吸附方法合成壳聚糖（CS）/HIF-1Alpha siRNA纳米复合物。纳米颗粒进行了充分的表征。CS/HIF-1αsiRNA细胞毒性。在BALB/C轴承4T1肿瘤中评估了联合疗法的抗癌作用。qPCR和蛋白质印迹用于评估与TME免疫抑制诱导有关的某些关键基因和蛋白质的表达。结果：HIF-1αsiRNA成功地加载了壳聚糖纳米颗粒。HIF-1αsiRNA纳米复合体显着抑制HIF-1α的表达。三重联合疗法（紫杉醇（PTX） +咪喹莫德（IMQ） + CS/HIF-1αsiRNA）抑制了肿瘤的生长，并下调了癌症进展基因，同时上调了细胞免疫相关的细胞因子。没有CS/HIF-1αsiRNA治疗的小鼠显示癌症抑制作用较少和TME免疫抑制因子。这些结果表明，与其他组合治疗相比，与PTX和IMQ协同抑制癌症进展的抑制作用更明显地抑制癌症的进展。结论：将HIF-1αsiRNA与PTX和IMQ结合在一起是多模式处理的有望。它有可能减轻TME抑制作用，并显着增强免疫系统对抗肿瘤细胞生长的能力，从而在与BC斗争中具有希望的灵感。
DDGF：带路径分析的动态定向灰盒模糊测试
覆盖引导模糊测试 (CGF) 已成为最流行和最有效的漏洞检测方法。它通常被设计为自动化的“黑盒”工具。安全审计员启动它，然后只需等待结果。然而，经过一段时间的测试，CGF 很难逐渐找到新的覆盖范围，因此效率低下。用户很难解释阻止模糊测试进一步进展的原因，也很难确定现有的覆盖范围是否足够。此外，没有办法交互和指导模糊测试过程。在本文中，我们设计了动态定向灰盒模糊测试 (DDGF)，以促进用户和模糊测试器之间的协作。通过利用 Ball-Larus 路径分析算法，我们提出了两种新技术：动态自省和动态方向。动态自省通过编码和解码揭示了路径频率分布的显著不平衡。基于自省的洞察力，用户可以动态地指导模糊测试器实时将测试重点放在选定的路径上。我们基于 AFL++ 实现 DDGF。在 Magma 上的实验表明，DDGF 能够有效帮助模糊测试器更快地重现漏洞，速度提升高达 100 倍，而性能开销仅为 13%。DDGF 展示了人在回路中模糊测试的巨大潜力。
接口设计中的模糊逻辑-IJRPR
将模糊逻辑整合到界面设计中，有可能通过提供更直观，自适应和以人为中心的体验来彻底改变人机相互作用。传统界面通常依赖于努力适应人类行为和决策的细微差别的僵化的二元系统。模糊逻辑具有处理不确定性和近似推理的能力，为弥合此差距提供了强大的工具。本文探讨了模糊逻辑在界面设计中的应用，突出了其创建更灵活和响应式系统以更好地与人类认知过程保持一致的能力。通过使界面能够解释并响应模棱两可或不精确的输入，模糊逻辑可以增强人机相互作用的适应性和效率[1]。这种方法不仅可以提高用户满意度，而且还为开发能够与用户更自然有效的沟通的智能系统开发创新的新途径。调查结果表明，将模糊逻辑纳入界面设计是迈向发展人机互动领域的关键一步，从而导致人类与机器之间的更和谐和富有成效的合作。
用于医学图像处理的卡尔曼布西滤波神经模糊图像去噪
推荐引用 推荐引用 G., Mohanapriya；Muthukumar S.；Santhosh Kumar S.；和 Shanmugapriya MM。“用于医学图像处理的卡尔曼布西滤波神经模糊图像去噪。”中智集合与系统 70, 1 (2024)。https://digitalrepository.unm.edu/nss_journal/vol70/iss1/19