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基于 2 型模糊集和深度图卷积网络相结合的脑电信号自动测谎模型
摘要：近几十年来，许多不同的政府和非政府组织将测谎用于各种目的，包括确保犯罪供词的真实性。因此，这种诊断是用测谎仪来评估的。然而，测谎仪有局限性，需要更可靠。这项研究介绍了一种使用脑电图 (EEG) 信号检测谎言的新模型。为实现这一目标，我们创建了一个包含 20 名研究参与者的 EEG 数据库。本研究还使用六层图卷积网络和 2 型模糊 (TF-2) 集进行特征选择/提取和自动分类。分类结果表明，所提出的深度模型可以有效区分真话和谎言。因此，即使在嘈杂的环境中 (SNR = 0 dB)，分类准确率仍保持在 90% 以上。所提出的策略优于当前的研究和算法。其卓越的性能使其适用于广泛的实际应用。
可再生能源一体化可持续管理中基于模糊逻辑的能源管理
摘要。本研究提出了一种基于模糊逻辑的新型能源管理模型，旨在优化可再生能源与智能电网的结合。该研究使用模拟数据来评估该模型在重要指标方面的表现，结果显示可再生能源消耗、电网稳定性、能源存储可靠性和系统整体效率均有显著改善。模糊逻辑控制器根据当前输入调整能源分配，使可再生能源使用率显著提高 20%。适应能力对于应对太阳能、风能和生物质能固有波动至关重要。该方法大大提高了电网稳定性，电网频率变化减少了 15%，凸显了其在确保更规范、更稳定的电力供应方面的有效性。此外，能源存储系统的可靠性在充电状态下显著提高了 25%，表明充电和放电循环最佳。这种可靠性的提高增强了电力系统在高需求和变化时期的能源供应稳定性。与传统管理系统相比，基于模糊逻辑的能源管理模型使整个系统效率显著提高 22%。该指标涵盖了该模型对可再生能源使用、电网稳定性和储能优化的综合影响。与传统控制策略（如比例积分微分控制器）进行的比较分析一致证明了模糊逻辑方法的优越性。这种方法使电网频率偏差减少 10%，储能充电状态提高 15%，整个系统效率提高 12%。敏感性分析突出了模糊逻辑控制器的弹性，因为即使参数变化很大，它也能表现出一致的性能。通过使用验证，进一步证实了该模型的实际实用性和对道德原则的遵守
复杂模糊粗糙弗兰克聚集算子概念下的土木工程人工智能工具分类
近来，研究人员试图处理最多的信息，并使用那些不会丢失数据或信息丢失最少的技术和方法。模糊集和复杂模糊集等结构无法讨论上近似值和下近似值。此外，我们可以观察到模糊粗糙集无法讨论第二维，在这种情况下，可能会丢失数据。为了涵盖以前想法中的所有这些问题，笛卡尔形式的复杂模糊粗糙集概念是当今的需求，因为这种结构可以讨论第二维以及上近似值和下近似值。为此，在本文中，我们开发了笛卡尔形式的复杂模糊关系和复杂模糊粗糙集理论。此外，我们基于弗兰克 t 范数和 t 范数提出了复杂模糊粗糙数的基本定律。可以将整体输入转换为单个输出的基本工具称为聚合运算符 (AO)。因此，基于 AO 的特征，我们定义了复杂模糊粗糙 Frank 平均值和复杂模糊粗糙 Frank 几何 AO 的概念。利用已开发的理论来展示所提供方法的重要性和有效性是必要的。因此，基于已开发的概念，我们为此目的定义了一种算法以及一个说明性示例。我们利用引入的结构对土木工程 AI 工具进行分类。此外，对所提供方法的比较分析表明，与现有概念相比，引入的结构有所进步。
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
使用SWOT模糊的AHP-TOPSIS
数字转换是一个变革的过程，不仅涉及新技术的使用，而且还涉及商业模型的变化和数字化策略的制定，因此动态业务变化发生1）。数字化转型是商业世界变化的推动力，因为它利用了新的基于Internet的技术对整个社会的影响2）。数字化转型利用数字技术，通常与物联网（IoT）和人工智能（AI）3）相结合，改变业务部门范式，使服务能够更加可用于客户4），并改变他们的决策5）。数字转型的成本支出预计将从2017年持续增加到2025年，复合年增长率为 +14.32％。图1显示了从2017年到2025年全球数字转换的成本数据。响应这一预测，有两个主要因素极大地影响了数字转型支出，即Covid-19大流行和客户需求的现象。麦肯锡调查表明，在COVID-19大流行期间，与业务数字化有关的潜在变化是，在Covid-19-19-大流行后实施和数字化转型所需的时间差异比大流行7之前的速度快20至25倍。
人工智能中的模糊逻辑 - ijrpr
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基于模糊逻辑的智能电网可再生能源整合能源管理
摘要。本研究提出了一种基于模糊逻辑的新型能源管理模型，旨在优化可再生能源与智能电网的结合。该研究使用模拟数据来评估该模型在重要指标方面的表现，揭示了可再生能源消耗、电网稳定性、能源存储可靠性和系统整体效率的显著改善。模糊逻辑控制器根据当前输入调整能源分配，使可再生能源的使用率显著提高 20%。适应能力对于应对太阳能、风能和生物质能固有的波动至关重要。该方法大大提高了电网稳定性，电网频率变化减少了 15%，凸显了其在确保更规范、更稳定的电力供应方面的有效性。此外，能源存储系统的可靠性在充电状态下表现出显著的 25% 的增强，表明充电和放电的循环是最佳的。这种可靠性的提高提高了电力系统在高需求和变化时期的能源供应稳定性。与传统管理系统相比，基于模糊逻辑的能源管理模型使整个系统效率显著提高 22%。该指标涵盖了该模型对能源使用情况的综合影响
模糊AHP和模糊维科的比较分析...
塔林技术大学机械与工业工程系，Ehitajate Tee 5，19086 Tallinn，Estonia B最佳城市中心最佳城市中心，塔林大学技术大学，Ehitajate Tee 5，19086 Tee 5，19086，Estonia，Estonia，Estonia，Estonia，Estonia，2023年11月7日获得了2023年12月18日，在线接受了2022年3月21日，2024年2024年2024年20月202日。这是根据创意共享归因的条款和条件分发的一份开放访问文章4.0国际许可CC（http://creativecommons.org/licenses/4.0）。摘要。在当前的研究中，已经实施了两种广泛使用的多标准决策方法，模糊分析层次结构过程（AHP）和模糊维科尔方法，以优先考虑多标准决策问题的标准。在此，案例研究是一种自动驾驶汽车，塔尔特伊斯·伊斯·阿维（Taltech Iseauto Av Shuttle）是在塔尔特赫大学（Taltech University）开发的。当前问题的标准由专家评估，在形成成对矩阵后，这些矩阵通过算术平均值的最大最小方法汇总。随后在模糊AHP的情况下，通过计算权重并使其标准化，获得了每个标准的相对重要性，从而导致标准的排名。此外，在模糊维科尔方法的情况下，聚合的成对矩阵加权并归一化。呈现并比较从两种方法中获得的排名。讨论了多标准决策方法模糊AHP和Vikor的优势和缺点，该方法用于自动驾驶汽车系统的风险分析。关键字：多标准决策问题，模糊分析层次结构过程（AHP），模糊维科尔方法，标准的优先级，自动驾驶汽车（AV）。简介研究多标准决策（MCDM）问题的重要性在我们日益复杂的决策世界中不能低估。在决策过程的背景下，由于同时考虑了多个经常相互矛盾的标准，因此出现了此类问题。对于对选项的系统评估，MCDM方法提供了一种方法，其中考虑了不同的定性和数值方面。他们的相关性扩展到从商业和工程到环境心理管理和医疗保健的各个领域。这些标准通常并不同等重要，替代方案的性能却大不相同。正式方法对于提供结构化的决策过程是必要的。A number of techniques have been introduced for handling multiple criteria, for instance, evo lutionary optimization [1–4], the analytic hierarchy process (AHP), the technique for order of preference by similarity to ideal solution (TOPSIS), and the vlsekriterijumska optimizacija i kompromisno resenje (multi criteria optimization and compromise solution – Vikor）方法[5-9]。为了确定在自主车辆系统中对这些重要标准进行排名的两种知名MCDM技术的功效，本文比较了AHP和Vikor方法。
模糊系统模糊可靠性分析中的对偶犹豫模糊集理论方法
摘要：在本研究中，我们研究了一种具有逆威布尔分布的双重犹豫模糊集理论方法。用于生产系统/设备的数据/信息可能存在不确定性，这是一个非常常见的问题。双重犹豫模糊集 (DHFS) 在降低此类不确定性的有效性方面起着重要作用。DHFS 是一种有用的替代方法，可以处理专家无法提供满意或拒绝的单一选择的情况。DHFS 是犹豫模糊集或直觉模糊集或模糊集的超集。在本研究中，我们提出了一种使用 DHFS 以及逆威布尔分布 (IWD) 的方法。借助 IWD，很容易对各个级别的系统故障率进行建模，这在可靠性案例中很常见。模糊IWD用于获得系统在寿命期间发生故障的模糊可靠性。基于𝛼-cut，引入了一种DHFS方法。DHFS克服了传统方法得到的结果，因为它优于犹豫模糊集理论，因为它包括单个案例的多重分级/选择。通过给出数值示例验证了该方法的优势和重要性。
el3xir：模糊的COTS安全显示器
抽象ARM Trustzone构成移动设备的安全骨干。基于信任的可信执行环境（TEE）促进了对安全敏感的任务，例如用户身份验证，磁盘加密和数字权利管理（DRM）。因此，TEE软件堆栈中的错误可能会损害整个系统的完整性。el3xir引入了一个框架，以有效地重新主机和模糊基于Trustzone Tees的安全监视器固件层。虽然其他方法集中于天真地重新安置或模糊的受信任应用程序（EL0）或TEE OS（EL1），但El3xir的目标是针对高度私有但未探索的安全监视器（EL3）及其独特的挑战。安全显示器通过各种安全的监视器呼叫揭示取决于多个外围设备的复杂功能。在我们的评估中，我们证明了最先进的模糊方法不足以有效地模糊COTS安全显示器。虽然幼稚的模糊似乎实现了可追溯的覆盖范围，但由于缺失的外围仿真而无法克服覆盖范围，并且由于输入空间较大和输入质量较低而导致触发错误的能力受到限制。我们遵循负责任的披露程序，并报告了总共34个错误，其中17个被归类为安全至关重要。受影响的供应商确认了其中14个错误，结果，El3xir被分配了6个CVE。