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使用模糊 Otsu 阈值进行脑肿瘤分割...
摘要 —本文提出了一种通过模糊 Otsu 阈值形态 (FOTM) 算法分割脑肿瘤的方法。由于脑肿瘤的增加，获取的磁共振成像 (MRI) 数量也相应增加。因此，能够自动分割和检测脑肿瘤的高精度算法将对治疗计划和诊断具有潜在的潜力。为了解决这个问题，提出了一种利用 FOTM 算法从最不对称的部分分割脑肿瘤的新方法。此外，使用颜色归一化、噪声消除和强度偏差校正作为预处理阶段，虽然这在 FOTM 算法中并不常见，但与数据分割一起证明对于 MRI 图像中脑肿瘤的分割非常成功。结果清楚地表明，图像神经胶质瘤、图像脑膜瘤和图像垂体的平均准确度指数分别为 93.77%、94.32% 和 94.37%。索引术语——脑肿瘤、分割、FuzzyOtsu 阈值、形态学。
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。
模糊集理论及其应用，第四版
15 模糊集在工程和管理中的应用 371 15.1 简介 371 15.2 工程应用 373 15.2.1 机床的语言评估和排序 375 15.2.2 变速箱故障检测 381 15.3 在管理中的应用 389 15.3.1 离散位置模型 390 15.3.2 物流中的模糊集模型 393 15.3.2.1 运输问题的模糊方法 393 15.3.2.2 物流中的模糊线性规划 398 15.3.3 调度中的模糊集 401 15.3.3.1 使用专家系统的车间调度 401 15.3.3.2 控制柔性制造系统的方法 405 15.3.3.3 聚合生产和库存计划 411 15.3.3.4 维护计划的模糊数学规划 418 15.3.3.5 课程、讲师和教室安排 419 15.3.4 库存控制中的模糊集模型 426 15.3.5 市场营销中的模糊集 432 15.3.5.1 银行和金融业的客户细分 432 15.3.5.2 根据客户行为进行银行客户细分 433
1. 应用模糊和 Nasa TLX 方法测量...
在履行其作为印度尼西亚共和国主权国家守护者的主要职责时，特别是在海上，海军的力量是作为 SSAT 下发展的一支战略力量。海军的力量可以通过军火库和负责海军的人员的素质来衡量。人员的表现和素质受到其工作量的影响很大。KRI 使用因子评估系统 (FES) 方法测量人员工作量以确定其当前职位的级别，该方法更注重工作量和工作时间。而在使用此方法的工作量测量中并没有考虑到脑力工作量。本研究将使用与模糊方法相结合的 NASA TLX 方法对印尼军舰人员在印尼军舰作战时每种工作类型的脑力工作量进行测量。问卷数据收集自 82 名印尼军舰人员。从研究结果获得的数据来看，在印尼军舰服役期间的 11 种工种中，主发动机操作员是脑力劳动量最高的工种，其值为 74.33。而脑力劳动量最低的工种是电子操作员，其值为 58.83。根据每个人员的已知脑力劳动量，可以制定政策，使人员不会承受过多的工作量。关键词：NASA TLX，工作
模糊遗传粒子群优化卷积神经...
dharanir.pec@gmail.com, ramesh.revathy@gmail.com, danesh.kn1@gmail.com Received : 31 July 2023, Revised: 14 October 2023, Accepted : 21 October 2023 * Corresponding Author ABSTRACT Oral cancer presents a pressing global health concern, ranking as the eighth most prevalent cancer worldwide and leading to a significant number of deaths, particularly evident in India with an annual toll of大约有130,000人死于口腔癌。早期检测的紧迫性是显而易见的，因为由于临床检查和活检而导致的疾病识别延迟可以阻碍有效的治疗和改善患者的结果。这项研究通过开发能够识别受疾病影响的口腔区域并准确分类各种口腔癌疾病的系统来解决这一关键需求。该研究利用深度学习算法来检测和精确定位口服图像中的受影响区域，并结合了高级特征提取技术，尤其是基于模式的特征。使用创新的蜜蜂脉冲夫妇神经网络（BEEPCNN）算法用于对受影响区域的有效分割。为了进一步提高检测效率，引入了一种新型模糊遗传粒子群卷积神经网络（FGPSOCNN），从而降低了计算复杂性，同时保持了高精度水平。拟议的系统使用从Arthi Scan医院收集的实时MRI图像进行了严格的评估。实验结果令人信服地证明了与现有的口腔癌检测方法相比，FGPSOCNN模型的优越性。1。简介这项综合研究不仅满足了早期口腔癌检测的关键需求，而且还引入了一种创新的方法，可以显着提高效率而不会损害准确性。这项研究对口腔癌诊断的潜在影响是很大的，为全球关键的全球健康挑战提供了有希望的解决方案。关键字：口腔癌，深度学习，蜂鸣声，模糊，粒子群优化，fgpsocnn。
II糖尿病：使用模糊逻辑和...
糖尿病等疾病是慢性的，需要长期管理。 胰岛素的产生不足会导致高血糖水平。 这些疾病导致严重的健康问题，例如心脏病，血管投诉，眼睛疾病，肾功能障碍和神经疾病。 因此，对危险因素的准确评估和管理对于糖尿病的发作至关重要。 我们提出的方法结合了模糊逻辑和机器学习算法的糖尿病风险预测。 三种机器学习模型经过培训，将患者分为两类糖尿病（I型和II型），这些糖尿病基于他们从卡蒂哈尔医学院和医院和苏瓦丹实验室收集的临床数据集。 多项式回归算法的得分为0.947，而RBF内核的支持矢量回归算法的得分为0.954，线性内核的得分为0.73。 我们建议的糖尿病等疾病是慢性的，需要长期管理。胰岛素的产生不足会导致高血糖水平。 这些疾病导致严重的健康问题，例如心脏病，血管投诉，眼睛疾病，肾功能障碍和神经疾病。 因此，对危险因素的准确评估和管理对于糖尿病的发作至关重要。 我们提出的方法结合了模糊逻辑和机器学习算法的糖尿病风险预测。 三种机器学习模型经过培训，将患者分为两类糖尿病（I型和II型），这些糖尿病基于他们从卡蒂哈尔医学院和医院和苏瓦丹实验室收集的临床数据集。 多项式回归算法的得分为0.947，而RBF内核的支持矢量回归算法的得分为0.954，线性内核的得分为0.73。 我们建议的胰岛素的产生不足会导致高血糖水平。这些疾病导致严重的健康问题，例如心脏病，血管投诉，眼睛疾病，肾功能障碍和神经疾病。因此，对危险因素的准确评估和管理对于糖尿病的发作至关重要。我们提出的方法结合了模糊逻辑和机器学习算法的糖尿病风险预测。三种机器学习模型经过培训，将患者分为两类糖尿病（I型和II型），这些糖尿病基于他们从卡蒂哈尔医学院和医院和苏瓦丹实验室收集的临床数据集。多项式回归算法的得分为0.947，而RBF内核的支持矢量回归算法的得分为0.954，线性内核的得分为0.73。我们建议的
大数据和模糊逻辑用于供应需求预测
需求预测是一项重要活动，它直接影响供应链的运作，为决策提供了坚实的基础。运营策略长期以来一直专注于需求预测，以更好地管理库存并最大限度地提高客户满意度。然而，大多数需求预测方法都无法向企业揭示任何信息，因为它们没有考虑到产品的季节性、当前的市场趋势，或者预测如何影响牛鞭效应。迫切需要建立能够智能、快速地检查供应链中大量数据的技术。大数据可以帮助企业解决他们的问题。同时，模糊逻辑模型有助于在缺乏历史数据、主观消费者偏好或不可预测的市场环境的情况下捕捉和管理不确定性。因此，本文提出了一种基于模糊逻辑的大数据驱动需求预测框架 (FL-BDDF)，该框架确定促销营销工作、过去的需求和其他变量在做出预测方面的作用，这些预测可以塑造、感知和响应实际消费者需求。借助大数据分析 (BDA)，企业可以提高需求预测的准确性。模糊逻辑让它们包括定性指标，如市场情绪、专家观点或主观风险评估以及典型的定量信息。运营和供应链管理 (OSCM) 与其他领域一样，提供了实时创建大量数据的机会。这项研究的结果可能有助于学术界和行业专业人士更好地掌握大数据为 SCM 和需求预测提供的可能性。实验结果表明，与其他现有模型相比，建议的 FL-BDDF 模型将准确率提高了 98.4%，供应链预测率提高了 97.3%，客户满意度提高了 95.4%，成本降低了 57%。关键词：供应链管理、模糊逻辑、大数据、需求预测、数据驱动。
具有模糊偏好的纯交换经济均衡的存在性
摘要。本文重点研究了一种在具有模糊偏好的纯交换经济 (PXE-FP) 中实现均衡的新模型。该模型将交换、消费和主体在消费集中的模糊偏好整合在一起。我们在消费集上建立了一个新的模糊二元关系来评估模糊偏好。此外，我们证明了在某些条件下消费集中存在一个连续的模糊保序函数。通过模糊非合作博弈中模糊纳什均衡存在的新结果，证实了 PXE-FP 存在模糊竞争均衡。在模糊非合作博弈中，任何主体的所有策略配置的收益都是模糊数。最后，我们表明模糊竞争均衡可以表征为相关拟变分不等式的解，从而得到均衡解。
使用模糊逻辑进行起飞和着陆预测 - OSF
摘要 — 每次飞行都必须考虑几个重要因素来保证乘客的安全。天气是飞机起飞和降落时必须考虑的一个因素。天气信息对于给出飞行适航性建议非常重要。模糊方法是预测飞机是否适合飞行或降落的天气的极好方法。所用数据来自 BMKG 气象 1 级波兰。数据用作模糊逻辑的输入。建议的有效性受低能见度和风向的影响。这两个参数都受降雨和风速的影响。对于降雨预测模型，有三个输入，即能见度、风速和风向。输出是可行性。通过应用低能见度的模糊方法将有助于水上交通管制，帮助飞机起飞和降落。关键词 — 模糊逻辑，隶属函数
智能电网中基于模糊逻辑的能源管理，用于可再生能源整合
摘要。本研究探讨了在智能电网中使用模糊逻辑创建和执行能源管理方法，目的是有效地整合可再生能源。该研究采用了经验数据，包括可再生能源生产信息、能源使用变化、电池存储的当前状态以及采取的控制措施。数据分析表明，可再生能源存在显著差异，即太阳能从 350 千瓦到 410 千瓦，风能从 180 千瓦到 220 千瓦，水能从 120 千瓦到 150 千瓦。不同部门的能源消耗呈现出不同的模式。住宅消费从 250 千瓦到 275 千瓦，工业需求从 300 千瓦增加到 330 千瓦，商业消费从 200 千瓦波动到 225 千瓦。电池存储状态出现变化，电池1从150 kWh增加到165 kWh，电池2在180 kWh和195 kWh之间波动，电池3维持在200 kWh至215 kWh的稳定范围内。基于模糊逻辑的控制动作的使用展示了灵活性，其中控制动作1的范围从0.6到0.8，控制动作2在0.5到0.7之间波动，控制动作3在0.6到0.9之间变化。该研究强调了基于模糊逻辑的能源管理系统的灵活性和快速响应。它可以实时调整控制动作以适应可再生能源发电、消费模式和电池存储的变化。这表明它有潜力优化能源流动并确保智能电网中的电网稳定性，促进可再生能源的有效整合。