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通过优化的模糊逻辑系统
推理引擎推理引擎是专家系统的关键组成部分，采用逻辑规则来得出信息或基于知识库做出决策。它将fuzzi输入（通过模糊过程获得）映射到规则库，从而为应用电缆规则生成模糊输出。模糊推理引擎遵循一个结构过程，其中包括多个关键步骤。最初，它通过从知识库中识别相关规则并将输入数据与每个规则中指定的条件进行比较来执行规则匹配。一旦确定了相关规则，发动机就会评估每个规则的真实程度，从而确定输入SATIS符合条件的程度。随后，它通过结合其输出以产生连贯的决策或结论来汇总从匹配规则得出的结论。此过程是迭代的，引擎不断应用规则并更新知识库，直到实现解决方案或不适用其他规则为止。此系统ATIC方法使模糊推理引擎可以处理
优化云资源分配：将复发性神经网络与模糊逻辑系统
收到的纸张日期：2024年11月15日纸张接受日期：2024年12月16日纸张出版日期：2024年12月22日摘要该研究重点是通过将经过的神经网络（RNN）与模糊逻辑相结合。该研究的主要目标是通过整合两种方法的最佳云资源预测模型的准确性和解释性。通过将RNN序列预测能力与模糊逻辑的多功能性相结合以更好地分类不确定性管理和持续输出的多功能性来实现目标。模糊成员资格功能，并将其分类为模糊集（低，中和高）。使用指标RMSE，MSE，MAE和R-Squared（R²）对经典RNN和LSTM模型进行了基准与经典的RNN和LSTM模型进行了基准测试。从获得的结果中可以清楚地看出，RNN模糊性能比其他两个模型RNN和LSTM更好，就预测的准确性。RNN模型模型的RMSE = 0.003377，MSE = 1.141，MAE = 0.0023，R²= 0.5308，而RNN模型的RMSE = 0.013437，MSE = 0.013437，MMSE = 1.941，MAE = 0.0123，和R²= 0.39908。RMSE为0.023897，MSE为2.843，MAE为0.0223，R²为0.4308，对于LSTM模型而言，所有这些相对较差。这表明使用RNN模型模型时，资源分配预测可显着改善，在减少误差指标并提高可解释性的同时更适合数据。这为云资源优化的模糊逻辑与RNN的集成增加了价值。这是可以得出结论，RNN中的模糊逻辑增强了其减轻歧义的能力，以获得更容易解释的输出，因此是在动态上下文中优化云资源的更好替代方法。关键字：复发性神经网络（RNN），模糊逻辑系统，RMSE，MAE，MSE。简介云计算技术已成为现代数字时代企业和组织的重要工具，以追求可扩展性，效率和灵活性（Khan等，2022）。随着云计算的日益增长，虚拟机的安装和维护在云环境中变得越来越困难。今天，云计算区域复杂环境中的主要问题包括虚拟机迁移优化和有效的资源提供。传统上，资源分配和VM迁移技术始终产生了资源浪费和性能降解的问题，因为它们主要使用静态规则或手动设置，而这些规则或手动设置实际上是根据云环境中不断变化的趋势（Lin等，2024）进行修改的。因此，涉及云计算的最具挑战性的问题之一是利用新颖的技术工具，因为机器学习优化了虚拟机器迁移和动态资源分配。虚拟机迁移是云计算中最重要的技术之一，遵循该领域的任何人都可以看到它的重要性。简而言之，虚拟机迁移促进了资源的动态变化，实现负载平衡并增强了云环境的一般使用和效率（Yousefi＆Babamir，2024）。虚拟机迁移的第二个优点是它可以在云环境中的缺陷中维护，成长或恢复而不会破坏用户服务。（Ghobaei -Arani等，2018）。这会改善系统的可用性。然而，虚拟机迁移并非没有挑战，包括在迁移过程中的绩效丧失，增加的迁移时间以及在迁移过程中引起的潜在数据一致性问题（Ruan等，2019）。传统的虚拟机迁移和资源分配优化通常取决于人类的设置或静态规则，这些规则和限制了许多缺点和限制。首先，静态规则通常无法对云环境中发生的动态变化做出反应。这意味着分配的资源要么不足或过多，影响
路由器和开关的逻辑系统用户指南
使用Junos OS，您可以将单个路由器分为多个逻辑设备，这些设备执行独立的路由任务，称为逻辑系统。逻辑系统主要由分配给它们的资源，为逻辑上下文，其路由配置及其逻辑接口分配启用的功能来定义。由于逻辑系统执行一旦由主路由器处理的任务的子集，因此逻辑系统提供了一种最大化使用单个路由或开关平台的有效方法。
适用于医疗保健应用的模糊逻辑系统
© 作者 2024。开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可证进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可证的链接，并指明是否做了更改。本文中的图像或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可证中，除非资料的致谢中另有说明。如果资料未包含在文章的知识共享许可证中，并且您的预期用途不被法定规定允许或超出了允许的用途，您将需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。