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使用毕达哥拉斯模糊集对阿尔茨海默病 MRI 脑部进行分割
阿尔茨海默病 (AD) 是一种退行性且最终致命的脑部疾病，目前尚无治愈方法。这种神经系统疾病病因复杂，会导致痴呆和认知能力下降，由于脑部 MRI 图像存在差异，包括大小、形状和脑脊液流量的差异，因此很难识别。虽然 AD 没有治疗方法，但通过早期诊断可以减缓其进展。许多研究人员已经采用基于图像处理的技术，根据脑部图像区分正常患者和 AD 患者。然而，大脑的各个区域通常看起来非常相似，因此很难精确定位特定区域，而且在提取精确区域时总会存在一些不确定性。文献中提出了各种模糊 c 均值和直觉模糊 c 均值 (IFCM) 方法来处理这种模糊性和不确定性。相比之下，毕达哥拉斯模糊集 (PFS) 提供了一种更精确的验证成员资格的方法，使其成为管理不确定性的有效工具。作者分析了 PFS，并应用模糊 c 均值提出了毕达哥拉斯模糊 c 均值 (PFCM)。此外，还使用了基于直方图的初始质心来避免许多聚类算法中常见的局部最小值问题。由于结合了初始质心和基于 PFS 的聚类，所提出的聚类算法表现出了更好的性能，在不到 1.5 秒的时间内完成执行。所提出的方法在检测脑组织时实现了高准确率：白质 (WM) 为 98.64%，灰质 (GM) 为 97.4%，脑脊液 (CSF) 为 98.14%。
基于粮食安全目标的贫困人口粮食券确定体系...
摘要。食品券是政府为解决农村社区贫困问题而推出的计划。该计划旨在帮助贫困群体从碳水化合物中获取足够的食物和营养。影响领取食品券的因素有很多，例如：工作、月收入、税费、电费、房屋大小、家庭成员数量、教育证书和每周大米消费量。在执行发放食品券的过程中，经常会出现很多问题，例如：食品券的发放方向错误，领取者主观性强。一些决策解决方案尚未完成。本研究旨在使用模糊 C 均值方法计算每个分区矩阵和每个聚类的变化。希望本研究通过使用模糊 C 均值法提供比其他方法更高的结果，为本案例研究做出贡献。在本研究中，决策是使用模糊 C 均值法进行的。模糊 C 均值法是一种聚类方法，在二维数据集上具有有组织的分散聚类结构和规则模式。 此外，模糊 C 均值法用于计算每个分区矩阵的变化。每个聚类将根据数据元素与聚类质心的接近程度进行排序以获得排名。根据每个村庄的配额，对收到食品券的拟议数据进行了各种试验分组和排名。这种模糊 C 均值法测试已经开发出来，能够确定食品券的接收者，并获得满意的结果。食品券的领取率为 80% 到 90%，本次测试使用了来自 6 个村庄的 115 张家庭卡的数据。成功质量受到影响，使用的迭代因子数为 20，聚类数为 3 1。简介食品券是政府通过向贫困社区提供援助以满足基本需求来解决贫困社区问题的计划。该计划自 1998 年以来一直由政府实施。早期，该计划被称为特别市场运营计划 (OPK)，然后在 2002 年更名为 Rice Pad (RASKIN)，2017 年 2 月底，政府已正式将 Raskin 计划转变为食品券计划，将其功能扩展为社区社会保护计划的一部分。食品券计划的发放机制已在印度尼西亚 44 个县实施[1]。此外，食品券的接受机制成为一个复杂的问题。食品券接收者的数据动态需要通过村庄协商制定当地政策。此外，食品券的分发仍通过某些
用于 GDP 预测的神经网络集成方法
我们提出了一种集成学习方法来预测未来美国 GDP 增长释放。我们的方法将循环神经网络 (RNN) 与考虑均值随时间变化的动态因子模型和广义自回归评分 (DFM-GAS) 相结合。该分析基于一组预测因子，涵盖以不同频率测量的广泛变量。预测练习旨在通过考虑均值变化（可能由影响经济的衰退引起）来评估集成中每个模型组成部分的预测能力。因此，我们展示了 RNN 和 DFM-GAS 的组合如何改善对 2008-09 年全球金融危机后美国 GDP 增长率的预测。我们发现神经网络集成显著降低了短期预测范围的均方根误差。
B.Sc. （生物技术）_05072024.pdf M.Sc.教学大纲（物理）（模式-2023） B.Sc. （微生物学）_06062024.pdf T. Y. B. Sc。电子科学 CI M.Tech._newsyllabus_29052023.pdf 时间表端s.e._2019-pat。
模块-1经典统计力学L：12个宏观和显微镜状态，相空间，统计集合，假定相等的先验概率，状态密度的行为，Lowville的定理（经典）。在系统平衡中的能量分布，概率分布的清晰度。微型典型的合奏，规范的合奏，规范合奏的应用（磁磁性，分子，理想气体中的分子，大气定律），平均值的计算和规范合奏中的平均值和波动，与热力学的相关性，在热力学中的连接，在较大的元素中，在较大的α上进行了较大的α型和平均值的化学物质，均等的化学物质，平均值，平均值，平均值，平均值，平均值，平均值，平均值，均值范围。根据宏伟分区功能的功能。
客户细分以增强业务战略 - ijrpr
客户细分有助于根据性别、年龄、消费模式、收入和人口统计等因素将大数据分成多个组。这些组被称为集群。这使我们能够了解哪些产品销量大、哪个年龄段的人购买该产品等信息。我们还可以更轻松地供应这些商品，以提高收入。我们将从历史数据开始。由于旧数据是黄金，我们将对旧数据应用 K 均值聚类技术，并首先确定集群数量。最后，必须将数据可视化。查看表示形式可以轻松识别可能的数据集。本文的目标是通过使用 K 均值聚类算法（数据挖掘中使用的一种分区技术）来发现消费者子组。
![arXiv:1903.10455v4 [math-ph] 2020 年 7 月 28 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8dacc0c033346514c45d90908100846d6458b7a0.webp)
arXiv:1903.10455v4 [math-ph] 2020 年 7 月 28 日
摘要。这篇短文旨在研究 Bhatia 等人最近研究的量子 Hellinger 距离。[8] 特别强调了重心。我们引入了广义量子 Hellinger 散度族，其形式为 φ ( A , B ) = Tr((1 − c ) A + cB − A σ B )，其中 σ 是任意的 Kubo-Ando 均值，c ∈ (0,1) 是 σ 的权重。我们注意到这些散度属于最大量子 f 散度族，因此是联合凸的，并满足数据处理不等式 (DPI)。我们推导出这些广义量子 Hellinger 散度的有限多个正定算子的重心特征。我们注意到，[8] 中声称，重心作为加权多元 1/2 幂均值的特征，在交换算子的情况下是正确的，但在一般情况下并不正确。
随机子空间集成学习在功能性近红外光谱脑机接口中的应用
探索了随机子空间集成学习方法在提高基于功能性近红外光谱的脑机接口 (fNIRS-BCIs) 性能方面的可行性。利用 fNIRS 发色团浓度变化的时间特征（如均值、斜率和方差）构建特征向量，以实现 fNIRS-BCIs 系统。采用 fNIRS-BCIs 中最受欢迎的特征均值和斜率。分别采用线性支持向量机和线性判别分析作为单个强学习器和多个弱学习器。使用每个通道和可用时间窗口内的所有特征来训练强学习器，并随机选择特征子集来训练多个弱学习器。确定随机子空间集成学习有利于提高 fNIRS-BCIs 的性能。
分层超导体中的约瑟夫森等离子体
二维Terahertz光谱（2DTS）是一种核磁共振的Terahertz类似物，是一种新技术，旨在解决复杂的凝结物质系统中的许多开放问题。常规的理论框架普遍用来解释离散量子水平系统的多维光谱，但是对于紧密相关的材料中的集体激发的连续性是不足的。在这里，我们为模型集体激发的2DT（即分层超导体中的Josephson等离子体共振）开发了一个理论。从远低于超导相变的温度下的均值轨道方法开始，我们获得了多维非线性响应的表达式，这些反应适合于从常规的单模式场景中得出的直觉。然后，我们考虑在超导临界温度t c附近的温度，其中超出均值字段的动力学变得重要，并且常规直觉失败。随着t c接近t c的浮动增殖，对非线性响应的主要贡献来自反向传播的约瑟夫森等离子体的光学参数驱动器，该驱动器与均值范围的预测质量不同。与此相比，与一维光谱技术相比，例如第三次谐波产生，2DTS可用于直接探测热激发的有限摩肌等离子体及其相互作用。我们的理论很容易在丘比特中进行测试，我们讨论了约瑟夫森等离子体的当前背景以外的含义。