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模糊球面上三维伊辛跃迁的量子蒙特卡罗模拟
经典和量子相变中出现的临界现象因其实验相关性和理论意义而备受关注[2,3]。许多临界现象被认为可以用共形场论（CFT）来描述，这些场论具有强相互作用，对二维（即 1 + 1D）以上更高时空维度的研究提出了挑战。最近，一种称为模糊（非交换）球面正则化 [1] 的方法被发明来研究由圆柱几何上的 3D CFT 控制的 3D（即 2 + 1D）临界现象，表示为 S 2 × R 。与传统的格点正则化相比，模糊球面正则化在三维 CFT 的研究中具有许多优势，这主要归功于它在 S 2 × R 中利用了径向量化[ 4 , 5 ]以及精确保存了球面 SO ( 3 ) 对称性[ 6 , 7 ]，这一点最近已被令人信服地证明[ 1 , 8 – 11 ]。首先，模糊球面可以直接获取有关临界状态下出现的共形对称性的信息[ 1 , 10 ]。其次，它可以直接提取 CFT 的各种数据，包括共形主算子的众多缩放维度[ 1 , 10 ]、算子积展开系数[ 8 ]和四点相关器[ 9 ]。例如，可以直接从系统的激发能量计算缩放维度，并且可以使用共形扰动进一步提高其精度[12]。第三，模糊球方案适用于各种三维CFT，包括Ising[1]、O(N)Wilson-Fisher、SO(5)非禁闭相变[10]、临界规范理论[10]和缺陷CFT[11]。最后，当哈密顿量经过合理微调时，模糊球正则化表现出令人难以置信的小有限尺寸效应。模糊球正则化的这些优势为探索高效率、高精度和全面的三维CFT提供了激动人心的机会。模糊球正则化考虑了一个微观量子哈密顿量，在连续球面空间中对具有多种口味的费米子进行建模，并将费米子投影到最低球面朗道能级 [ 1 , 6 , 13 ] 。与规则晶格模型相比，模糊球模型在紫外极限下严格保持了连续旋转对称性。得益于通过微调实现的极小的有限尺寸效应，精确对角化 (ED) 和密度矩阵重正则化群 (DMRG) 方法等数值算法在研究 3D Ising CFT 和 SO ( 5 ) 解禁相变的模糊球模型时非常有效。然而，这两种算法的计算成本最终会随着系统尺寸呈指数增长。更重要的是，对于涉及大量费米子口味的情况，ED 和 DMRG 的计算成本很快就会超过实际的资源和时间限制。在这些情况下，使用随时间多项式缩放的方法（例如量子蒙特卡罗 (QMC)）来研究模糊球面上的模型将会很有帮助。本文旨在利用 3D Ising CFT 作为示例，展示 QMC 方法在研究模糊球面上的 3D CFT 中的应用。在参考文献 [ 13 , 14 ] 中可以找到有关模糊环面模型的类似讨论。与参考文献 [ 1 ] 中介绍的模糊球面 Ising 模型相比，我们在费米子中引入了一个额外的味道指数，这会导致 QMC 模拟没有符号问题。作为基准，我们提供了数值
通过网络融合的神经融合情绪识别和自适应内容生成算法来提升元元虚拟现实体验
个人与数字材料之间的抽象相互作用随着元评估的出现而完全改变。因此，即时需要构建尖端的技术，该技术可以识别用户的情绪并不断提供与其心理状态相关的材料，从而改善其整体经验。研究人员提出了一种自然语言处理算法和基于神经模糊的支持向量机自然语言处理（SVM-NLP）的创造性方法，研究人员提出了满足这一需求。通过这种合并，元评估将能够提供高度量身定制和引人入胜的体验。最初，开发了一种神经模糊算法，以通过其生理反应和其他生物识别信息来识别人们的情绪情绪。模糊的逻辑和支持向量机共同努力管理继承的歧义和不可预测性，这导致情绪的更精确和准确的分类。ACGA的一个关键组成部分是NLP技术，它使用实时情感数据在元视频中动态修改和个性化角色，故事和交互功能。提出的方法的新颖性在于基于神经模糊的SVM-NLP算法的创新整合，以准确识别和适应用户的情绪状态，从而增强各种应用程序的元体验。使用Python软件实现了采用的方法。更强的人与计算机相互作用和更广泛的应用，包括虚拟疗法，教育资源，这种适应性方法可显着增强用户的沉浸感，情感参与以及在增强现实环境中的整体满意度，通过为他们的回答调整信息。调查结果表明，基于神经模糊的SVM-NLP情绪识别算法在识别情绪状态方面具有很高的准确性，这有望创建一种更具表情的元评估，更具情感性和沉浸式。
基于机器学习的结直肠癌患者的影响
人工智能（AI）在教育中的影响可以看作是一个多属性的小组决策（MAGDM）问题，其中一些利益相关者根据不同的偏好和标准评估AI应用程序在教育环境中的优势和缺点。MAGDM框架可以通过有条不紊地分析包括道德，社会，教学和技术问题在内的许多组成部分中的交易和冲突来帮助提供透明且合乎逻辑的建议来实施教育中的AI。模糊集理论中的一种新颖的发展是2-元组语言Q -Rung Orthopair模糊集（2TL Q -ROFS），它不仅是一种广义形式，而且还可以整合决策者的定量评估思想和定性评估信息。2TL Q -ROF Schweizer -Sklar加权平均功率平均操作员（2TL Q -ROFSSWPA）和2TL Q -ROF Schweizer -Sklar加权几何（2TL Q -ROFSSWPG）操作员是我们在本文中创建的两个聚合操作员。我们还研究了拟议运营商的一些独特实例和特征。接下来，基于2TL Q -ROF构建了一个新的熵模型，该模型可能利用决策者的偏好以获得属性的理想客观权重。接下来，我们将Visekriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje（Vikor）技术扩展到2TL Q -ROF版本，该版本为决策者提供了更大的空间来代表他们的决策，同时还考虑了人类认知中固有的不确定性。进行了比较研究以检查开发方法的好处和改善。最后，一个案例研究，讲述了人工智能如何影响教育以显示既定方法的适用性和价值。
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。
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。
采用模糊逻辑的新型自动需求响应控制，适用于孤岛电池供电的农村微电网
摘要 孤岛式农村微电网需要持续的资源监控。需求响应方案在管理负荷方面表现出色。然而，城市需求响应方案配备了市场价格和高峰时段惩罚来控制可延迟负荷。在农村微电网中，通常使用不属于可延迟负荷类别的常规负荷，例如风扇、灯和水泵。此外，随时使用常规负荷的完全自由、缺乏意识以及没有存储储备信息使得负荷管理任务更加复杂。在本研究中，为常规运行负荷设计了全自动两层需求响应方案。第一层控制是负荷模式控制。运行模式由电池的充电状态 (SoC) 决定。在第二层中，根据消费者的日常活动、SoC 和环境温度作为成员函数设计模糊控制器。结果根据消费者的舒适度和 SoC 的可用性进行评估。自动需求响应中的负载运行与实际常规运行保持一致，符合消费者的期望，偏差为 5% 至 7%。与相关研究相比，所有运行模式下的 SoC 水平均保持高 15%，重载运行高 13.5%。
模糊多准则决策模型在疫情医院选址中的应用
© 作者 2023。开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议获得许可，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用，提供知识共享许可的链接，并指明是否进行了更改。 本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非在材料的致谢中另有说明。 如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，则您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 http:// creat iveco mmons. org/ licen ses/ by/4. 0/ 。
使用在线TS模糊...
复杂非线性系统（例如自动驾驶汽车）的控制通常需要可能无法使用或不准确的模型。在本文中，基于数据驱动的方法，用于学习非线性系统的数据驱动方法，以学习学习takagi – Sugeno（TS）模型，提出了一种新型的数据驱动模型预测控制（MPC）框架。为了解决数据TS建模，我们使用了不断发展的TS模糊椭圆形信息颗粒（TS-EEEFIG）方法来获得多型表示形式以及一组成员函数，这些功能允许使用有效的线性控制工具来处理复杂的非线性系统。，采用公式的方法用于赛车的自主驾驶控制问题。拟议的控件使用外部轨迹规划师提供的参考文献，在赛车模式下提供高驾驶性能。基于1/10比例RC汽车的高保真车辆模型，在模拟的赛车环境中验证了控制估计方案，以显示拟议方法的潜力。
什么机制设计有助于实现创客空间的创新功能：基于模糊集的定性比较分析
现有关于众创空间的研究大多侧重于内部主体(如创客)或外部因素(如政策扶持、生态环境等)，对众创空间一系列机制设计的探讨相对较少。本文从平台服务、资源集聚、网络连接和内生性文化保障四个方面理论化众创空间的运行机制，运用模糊集定性比较分析(fsQCA)方法对浙江省63家众创空间的数据进行分析，提出合理的众创空间机制设计方案。研究结果表明，众创空间的创新性是各种运行机制协同作用的结果，其中，平台服务功能、资源集聚渠道、正式链接、成果共享文化是众创空间不可或缺的支撑机制。提出促进众创空间创新的有效途径有两种：一是防范外部资源提供者的干预；第二，建立包容的试错文化。
具有模糊系统和边缘计算的传染病的智能监测：调查
传染病通常具有较大影响范围的快速扩散的特征。一旦爆发，它们将引起大量的感染，从而造成巨大的健康和安全风险。因此，早期的传染病监测和预防至关重要。当前的监视系统可以在一定程度上预测传染病的发生率。但是，传感器收集的数据的多样性，不准确性和不完整使得难以获得准确的监视结果。此外，监视系统的本地资源有限，无法及时处理增加的数据量。为了应对这些挑战，近年来已将模糊逻辑和边缘计算用于传染病监测。本文介绍了基于模糊逻辑和边缘计算的传染病监测技术的全面综述。详细介绍了传染病监测中的模糊神经网络，然后对模糊系统在传染病监测中的应用进行了简要研究。最后，描述了基于边缘计算和模糊逻辑的组合的现有疾病检测系统的改进。评论表明，边缘计算和模糊逻辑是互补的，它们的组合大大提高了数据的处理效率和数据的存储空间。同时，具有载体的边缘计算，模糊逻辑，神经网络，专家系统和其他技术的结合可以有效地进行疾病预测和诊断。©2022 Elsevier B.V.保留所有权利。