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IFC-BD：一种可解释的模糊分类器，用于提升……
摘要 — 在当前的数据科学应用中，行动的方向是使系统行为适应人类认知，从而产生了可解释人工智能这一新兴领域。在不同的分类范式中，基于模糊规则的分类范式是强调全局系统可解释性的合适解决方案。然而，在处理大数据分析时，它们可能包含过多的规则和/或语言标签，这不仅可能导致系统性能下降，还可能影响系统语义以及系统可解释性。在本文中，我们提出了 IFC-BD，一种用于大数据的可解释模糊分类器，旨在通过学习紧凑而准确的模糊模型来提升可解释性的范围。IFC-BD 是在基于单元的分布式框架中通过初始规则学习、规则泛化和启发式规则选择三个工作阶段开发的。整个过程允许从大量特定规则扩展到更少数量的更通用和更可信的规则。此外，为了解决可能出现的规则冲突，我们专门针对大数据问题提出了一种新的估计规则权重。我们将 IFC-BD 与模糊分类范式的最新方法进行了比较，考虑了可解释性、准确性和运行时间。实验结果表明，所提出的算法能够提高基于模糊规则的分类器的可解释性及其预测性能。
降低模糊身份的计算复杂性 -
摘要 - 为了在加密数据上提供访问控制，基于属性的加密（ABE）使用一组属性定义了每个用户。基于模糊身份的加密（FIBE）是ABE的变体，可为用户提供阈值访问结构。为了解决未来量子计算机构成的潜在威胁，本文提出了基于晶格的量子模糊ibe方案。但是，当前基于晶格的ABE计划面临与计算复杂性以及密文和键的长度有关的挑战。本文旨在通过在加密阶段降低关键长度和计算复杂性来提高现有模糊IBE方案的性能。虽然我们的方案中未使用负面属性，但我们在选择性安全模型中以错误（LWE）硬性问题假设证明其安全性。这些改进对安倍领域具有重要意义。
多功能V型CRISPR效应器及其应用前景
基于共同脑电图（EEG）的非侵入性大脑 - 计算机界面（BCI）仅限于特定的仪器位点和频带。这些BCI诱导认知任务的某些目标脑电图特征，识别它们并确定BCI的性能，并使用机器学习来提取这些脑电图特征，从而使它们非常耗时。此外，存在使用BCI的神经居住的问题，无法接受卧床和立即的康复培训。因此，我们提出了一个探索性BCI，该BCI并未限制目标脑电图特征。This system did not determine the electroencephalographic features in advance, determined the frequency bands and measurement sites appropriate for detecting electroencephalographic features based on their target movements, measured the electroencephalogram, created each rule (template) with only large “High” or small “Low” electroencephalograms for arbitrarily determined thresholds (classification of cognitive tasks in the imaginary state of moving the feet by the size of由每个频段中EEG的功率谱构成的区域），并通过使用基于模糊的推理基于基于推理的模板匹配方法（FTM）来检测与在电机任务期间的规则一致的脑电图来成功检测到运动意图。但是，该BCI获得的脑电图特征尚不清楚，并且尚不清楚它们对实际脑梗塞患者的有用性。因此，这项研究清楚地表明了启发式BCI捕获的脑电图特征，并通过将其应用于脑梗塞患者的应用来确定该系统的有效性和挑战。
绿色供应链优化使用模糊...
摘要提出了对绿色供应链管理（GSCM）实践的深入研究，从而描绘了其经济影响。该研究在多标准决策（MCDM）框架内应用模糊逻辑，以系统化供应链中绿色实践的评估和进步。放置模糊逻辑与MCDM的集成以完善评估的精度。使用基于线性编程的模糊多属性边界近似区比较（MABAC）方法，该方法以评估绿色供应商为中心。这项研究通过量化经济优点，即成本效率，提高市场生产率和品牌形象的改善来推进GSCM的讨论。实际应用的证据证明了GSCM在增强环境可持续性和产生巨大经济增长方面的双重好处。（2023年6月收到，于2023年8月接受。本文与作者一起1个月进行了1个修订。）
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。
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/。
RAMS-RATMI 方法的直觉模糊扩展......
对具有优异机械性能的材料的需求不断增长，推动了多种高强度耐热合金的工程设计。为了克服传统加工方法的缺点，电火花加工 (EDM) 被证明是一种切割此类材料的更可行方法。然而，其不同输入参数的不当设置可能会严重影响加工部件的表面完整性并导致刀具过度磨损。多准则决策 (MCDM) 方法已成为一种有效的数学工具，能够处理多个输入因素及其与众多相互冲突的响应的相互作用，以找出理想的 EDM 工艺参数值。在本文中，提出了两种最近推出的 MCDM 方法，即按中位数相似度排序替代方案 (RAMS) 和按迹到中位数指数排序替代方案 (RATMI)，并结合直觉模糊集 (IFS) 以考虑到不同利益相关者意见中固有的不确定性，以在单一框架中优化两个 EDM 工艺。对于第一个 EDM 工艺，不同输入因素的理想组合是放电电流 = 3A、脉冲开启时间 = 10 µs、脉冲关闭时间 = 5 µs 和铜作为工具材料。另一方面，对于第二个工艺，EDM 参数的两个组合之间存在联系，即峰值电流 = 10 A、脉冲开启时间 = 500 µs 和间隙电压 = 45 V；峰值电流 = 10 A、脉冲开启时间 = 1000 µs 和间隙电压 = 50 V。此外，还对这两个工艺进行了与其他知名 MCDM 工具的比较分析和通过改变响应重要性进行的敏感性分析研究，以验证使用所提出的 IF-RAMS 和 IF-RATMI 方法获得的等级的可靠性和一致性。
人工智能中的模糊逻辑 - ijrpr
Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.
A Fuzzy Hierarchical Strategy for Improving Frequency ...
摘要 - 电池能量存储系统（BESS）可以证明其快速响应特征的频率调节（FR）的即时支持。然而，纯粹是追求更好的FR效应，要求不断快速的贝斯周期，这会缩短其寿命并恶化作战经济。为了协调寿命的储蓄和FR效应，本文根据模糊逻辑和分层控制器为BESS的FR提供了控制策略。模糊逻辑控制器通过根据面积控制误差（ACE）signal和非线性方式调整贝斯的充电/放电能力来改善FR的效果。层次控制器通过优化排放深度有效地降低了生命损失，这确保了BESS的电荷状态（SOC）始终处于最佳操作范围内，并且此时的总FR成本是最低的。拟议的甲壳虫可以在贝斯的王牌降低与运营经济之间达到最佳平衡。在两个面积的电力系统中验证了拟议策略的有效性。
电池单元与...
（v），印度海得拉巴Medchal District。摘要：电动汽车（EVS）需要一个车载电池充电器单元和电池管理系统（BMS）单元，以平衡每个电池电池的电压水平。因此，提出的电路在一个方面使用了两个函数，因此消除了具有两个自传单元降低复杂性和降低组件计数的需求。电池均衡，旨在使内部电池的充电状态保持相同水平，对于最大化整个电池组的容量并使单元远离过度充电和过度放电损坏至关重要。在本文中，基于对双向转换器的分析，我们提出了一个模糊控制器来适应均衡电流。选择模糊控制器的输入作为充电状态，电荷的平均状态和总内部电阻的差异。通过多数指数（例如均衡速度，效率和细胞保护）评估所提出的均衡器的整体性能。拟议的电路作为反式转换器运行，并在电池充电期间实现功率因数校正。