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对称键的模糊图理论方法...
1。简介：如今，随着网络的增长，数据正在广泛交换在网络上。每个成长领域的基本需求是交流。每个人都希望保护他或她的数据，以确保其个人或专业。为了掩盖原始消息的内容并确保只有预期的当事方才能读取和处理数据，密码学涉及将通信转换为不可知的形式。传输通信的人和接受通信的人是发送者和接收者。犯罪者是非法试图拦截通信的非法尝试。隐藏或隐藏的通信被称为溪流密码，而原始陈述被称为主流。加密是将纯文本转录为密文的过程，而解密是相反的。
使用模糊支持向量机的情感分析...
The Ministry of Communication and Information and the Ministry of BUMN of The Republic of Indonesia designed a mobile app “Peduli Lindungi” to be used to help the public and related government agencies in carrying out screening and tracing people's movement to stop the spread of Corona Virus Disease (Covid-19).The existence of a mobile app, “Peduli Lindungi” triggers abundant different sentiments from the Indonesian community, either positive or负面情绪。基于积极的情绪，印度尼西亚共和国政府可能会对该应用程序的各个方面有一些反馈。相比之下，负面的情感可以用作移动应用程序潜在改进的初始点。本研究应用模糊支持向量机（FSVM）模型来对用户对Peduli Lindungi应用程序的评论进行分类。FSVM可以将客户的评论分为两个或多个类别，并且比其他分类方法相对更高的准确性。这项研究的结果表明，使用FSVM的评论分类可产生良好的准确性，值为77％。完全正确的预测是2813个评论中的2192个评论。
基于多尺度模糊熵的基于EEG复杂度的算法：检测阿尔茨海默氏病 意大利国家内部地区战略（SNAI）-IRIS ircinia ramosa海绵提取物（ISP）诱导人黑色素瘤细胞凋亡，并抑制黑色素瘤细胞迁移和侵入性 BNT162B2在肾脏移植受者中引起了对SARS-COV-2的有效细胞介导的反应，并且常见的可变免疫缺陷患者 早期应激的持久神经生物学后果 由砖游戏任务（BGT）分析的儿童中的视觉空间工作记忆能力 肽以克服当前抗癌和抗菌纳米疗法的局限性
阿尔茨海默氏病（AD）是一种进行性神经退行性疾病，导致记忆，注意力和语言下降。当前的AD诊断方法缺乏客观性和非侵入性。虽然电解图（EEG）对AD研究有希望，但传统的脑电图分析方法已证明并不令人满意。非线性动力学方法在评估大脑的复杂性质方面被认为更有效。从这些考虑开始，本研究提出了一种基于熵的算法，该算法利用多尺度模糊熵（MFE）作为一种有希望的有效的AD诊断方法。表现出显着的歧视能力。值得注意的是，在结果中观察到趋势反演：与健康对照相比，AD受试者显示出慢速频段的复杂性值更高，而在快速频段中发现了相反的情况。这些发现强调了MFE在有效区分AD患者和健康个体的潜力，这标志着更加客观和可靠的AD诊断策略的重大进展。
基于模糊共同的基于EEG的反应时间预测...
摘要 - 驾驶员的嗜睡状态是广泛讨论的话题，因为它在造成交通事故中的重要作用。本研究提出了一种新的方法，该方法结合了模糊的常见空间模式（CSP）优化的相位内聚序列（PC）表示和模糊CSP优化的信号振幅表示。该研究旨在检查机敏状态和嗜睡状态之间脑电图（EEG）同步的变化，通过分析脑电图数据，预测驱动因素的反应时间，并随后确定嗜睡的存在。该研究的发现表明，这种方法成功地区分了警报和昏昏欲睡的精神状态。通过使用基于自动编码器的深度编码器数据融合技术和回归模型，例如支持向量回归（SVR）或最少的绝对收缩和选择运算符（LASSO），该提出的方法使用与回归器模型组合的单个特征集优于单个特征集。通过评估均方根误差（RMSE），平均绝对百分比误差（MAPE）和相关系数（CC）来衡量这种优势。换句话说，基于自动编码器的振幅EEG功率功能和PCS功能的融合在回归中，单独在回归器模型中使用这些功能中的任何一个。具体而言，与仅使用单个振幅EEG功率功能和回归相比，与基线模型相比，提议的数据融合方法的RMSE降低了14.36％，MAPE降低25.12％，CC降低了10.12％。
引入一种用于优化的模糊稳健集成模型...
过去几十年的自然灾害清楚地表明，自然灾害给政府和社区带来了高昂的财政和人力成本。这方面的担忧日益增加。在危机管理周期的每个阶段做出正确的决策并采取适当和及时的措施将减少灾难发生时的潜在损害并降低社会的脆弱性。因此，在本研究中，引入了考虑灾难救济中初级和次级危机问题的危机物流规划数学模型，这是本研究的创新之处。在初级危机中，目标是向危机地区提供服务和救援物资，在第二阶段，在初级危机之后发生的次级危机寻求向危机中心提供救援并将受伤人员转移到救援中心。因此，本研究在两个初级和次级危机中提出了一个数学模糊理想规划模型。在初级危机中，目标是向危机地区提供服务和救援物资。在初级危机之后发生的次级危机旨在在第二阶段支持危机中心并将受伤人员转移到救援基地。根据所提出的模型，我们最初使用了 Bertsimas 和 Sim [1] 提出的 Bertsimas-Sim 模糊规划公式和稳健方法。Epsilon 约束方法用于解决低维模型。设计了多目标元启发式算法来处理大规模实时问题的计算复杂性。提出了多重比较和分析来评估模型的性能和解决问题的能力。结果表明，所提出的方法可以应用于开发现实世界的人道主义物流网络。关键词：关键物流、初级和次级危机、模糊稳健集成规划、元启发式算法。
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。
emgtfnet：模糊视觉变压器解码上限semg信号识别
摘要 - Myoelectric Control是当今剧本增加的肌电图的一个区域，尤其是在仿生假体的手势识别（HGR）等应用中。今天的重点是使用机器学习以及最近深度学习方法的模式识别。尽管在稀疏的SEMG信号上取得了良好的效果，但后者通常需要大的数据集和培训时间。此外，由于随机SEMG信号的性质，传统模型无法概括为非典型或嘈杂值的样品。在本文中，我们提出了基于视觉变压器（VIT）的建筑的设计，该体系结构具有模糊的神经块（FNB），称为EMGTFNET，以从表面肌电图（SEMG）信号中执行手势识别。所提出的EMGTFNET体系结构可以准确地对各种手势进行分类，而无需任何数据增强技术，传输学习或网络中参数数量的显着增加。使用由49种不同手势的公开ninapro数据库测试了所提出的模型的准确性。实验使用200 ms窗口大小和仅56,793个可训练的参数产生的平均测试准确度为83.57％±3.5％。我们的结果优于没有FNB的VIT，因此表明包括FNB可以提高其性能。我们的提案框架EMGTFNET报告了其实际应用假体控制的重要潜力。索引术语 - 电镜头；深度学习； Ninapro;变压器;模式识别；肌电控制
使用模糊MCDM方法的电池交换站的位置选择：印度尼西亚Meilinda Fitriani Nur Maghfiroh A*，Chathumi Kavirathn
国际能源局预测，电动汽车（EV）将在未来的可持续运输选择中发挥关键作用。电动汽车提供了许多优势，包括高能效率[1，2]，低环境影响和高驾驶性能[3]。在印度尼西亚，能源和矿产资源部（MEMR）负责为电动汽车进行必要的基础设施准备。根据2020年的MEMR条例，该法规涉及电池电动汽车（BEVS）的电气充电基础设施的提供，该部有权监督所选城市中充电设施和电动汽车电池交换站的建设。此外，MEMR有权签发电力提供业务许可，并指定符合条件的业务领域，例如加油站，办公室，购物中心或停车场。截至2021年7月，EVS在135个地点上有166个充电站（SPKLU），主要在Java岛，而74
根据新型模糊整数线性编程提高电动汽车充电站的效率
摘要 - 公共场所的电动汽车（EVS）充电站（CSS）具有更高的安装和电力收集成本。公共CSS的潜在好处依赖于其有效利用。但是，常规的充电方法强迫等待时间很长，从而使其效率降低了。本文提出了一种新颖的模糊整数线性编程和CSS利用的启发式模糊推理方法（FIA）。该模型引入了基本模糊推理系统和用于获得最佳解决方案的详细公式。开发的模糊推理结合了不确定和独立的功率，所需的收费最新功率，并从功率网格和电动汽车域停留时间，并将它们与加权控制变量相关联。FIA通过使用加权控制变量解决目标函数来自动为电动汽车提供最紧急要求的服务，从而优化了
使用模糊逻辑和HIL模拟器
1通讯作者：dsbsrm@gmail.com收到：2023年5月9日修订：2023年6月28日接受：2023年7月13日出版：2023年7月21日摘要 - 铅酸电池的性能和健康，用于自动，工业和可再生能源系统等各种应用中的铅酸电池的性能和可再生能源系统的运营效益和实量效益和实地效益。实时监控电池健康的性能可防止故障并延长电池寿命。本文建议使用模糊逻辑控制器和硬件（HIL）模拟器进行铅酸电池实时监控系统的健康和性能。所提出的系统测量关键电池参数，例如电压，电流和温度。它使用模糊的逻辑算法处理这些数据，以计算电池的充电状态（SOC）和健康状况（SOH）。HIL模拟器提供了一个虚拟平台，用于实时测试和验证系统。调查结果表明，提出的方法可以产生可靠的电池SOH估计值，这使其成为各种应用中实时电池监视的有前途的解决方案。关键字 - 模糊逻辑控制器，HIL实时模拟，铅酸电池，充电状态，健康状况。