XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模糊
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。
PID 加模糊控制器结构作为设计基础... - RIT
摘要 本文探讨了为实际工业项目设计经典 PID 控制器和新兴智能技术的有效组合的实用方法。分析了模糊控制器 (FC) 设计方法的演变。基于分析，提出并考虑了结合两种方法的结构和方法。本文的目的不是开发数学理论，而是就用模糊控制取代人工操作员控制以及 FC 参数的在线参数调整提供一些实用建议。这两个要点通过两个应用项目进行了说明，并进行了更详细的研究。第一个项目包括设计一个 FC 来监督自动飞机制导系统中的 PID 控制系统。第二个项目描述了模糊 PID 型控制器与其他模糊系统的缩放因子的调整，用于通过传输线连接到无限总线的同步发电机的励磁控制。关键词：模糊控制；PID 控制器；控制系统设计 1。模糊控制与 PID 控制：斗争还是合作？尽管进行了大量研究并提出了大量不同的解决方案，但大多数工业控制系统仍然基于传统的 PID 调节器。不同的来源估计 PID 控制器的份额在 90% 到 99% 之间。造成这种情况的一些原因可能如下。a) PID 控制器坚固且易于设计。b) PID 和系统响应参数之间存在明确的关系。由于 PID 控制器只有三个参数，因此工厂操作员对这些参数以及指定的响应特性之间的相互影响有着深入的了解。c) 近几十年来，许多 PID 调节技术得到了精心设计，从而简化了操作员的工作。d) 由于其灵活性，PID 控制可以从技术进步中受益。大多数经典工业控制器都提供了特殊程序来自动调整其参数（调节和自调节）。但是，PID 控制器无法为所有控制问题提供通用解决方案。所涉及的过程通常很复杂且随时间变化，具有延迟和非线性，并且通常具有定义不明确的动态。当过程变得太复杂而无法用分析模型描述时，传统方法不太可能对其进行有效控制。在这种情况下，经典的控制方法在许多情况下可以简化工厂模型，但不能提供
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
使用Fermatean双极犹豫模糊逻辑
在日益提高的环境意识的时代，有效的废物管理的重要性不能被夸大。纸板在造成废物产生的许多材料中脱颖而出。有了适当的纸板收集和回收实践，人们可以产生重大的改变，并带领前往更可持续的未来。在这方面，本文试图通过循环经济方法配置综合的绿色非线性运输系统，以减轻瓦楞纸废物对社会，经济和环境场所的负面影响。这种非线性运输系统旨在优化目标，包括整体运输支出，碳足迹和旅行时间。通过不结合循环经济的影响，从提出的模型中进一步开发了一个子模型。在这里，设计了不确定性时间顺序的Fermatean双相犹豫模糊集理论，及其全维方面。建议通过采用两种方法，加权总和方法和全球标准方法来解决建议的运输系统。此外，还进行了案例研究，以详细说明设计的可持续管理瓦楞纸模型的相关性。结果表明，当三个目标被视为z 1 = 6、178、094时，全局标准方法会产生更好的结果。42，z 2 = 61，080。248，z 3 = 21，067，183。1。结果表明，将循环经济整合到供应链模型中会带来可持续性，并减少与之相关的生态和人类危害。最后，有一个灵敏度分析，管理洞察力以及局限性和未来计划的结论。
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。
从量子模糊测试到多元宇宙：可能有效……
摘要。许多研究人员认为量子噪声是一个需要解决的问题。当前的解决方案需要大量硬件量子位来表示逻辑量子位，以平均消除噪声，从而显著增加量子计算系统的成本。然而，尽管它对系统性能有有害影响并增加了成本，但它可能有一些潜在的用途。本文对这些进行了评估。具体来说，它考虑了如何使用量子噪声来支持模糊网络安全和测试技术以及人工智能技术，例如某些群体人工智能算法。模糊测试用于通过为程序生成大量输入案例来识别软件中的漏洞。量子噪声提供了一种有效的内置模糊测试功能，该功能以计算的实际答案为中心。这种围绕操作答案聚集和集中的模糊噪声现象，同样适用于可以有效利用大量点值进行优化的人工智能技术。实际上，通过同时考虑由复合噪声产生的操作可能结果的“多元宇宙”，可以通过使用有效性算法测试量子噪声点来确定最接近操作实际结果的更有利的解决方案。本文考虑了量子噪声的这两种潜在用途。
量子退火器上的模糊逻辑 - NTU > IRep
摘要 — 量子计算将通过利用叠加、纠缠和干涉等量子力学效应，实现大规模并行算法的设计，从而以有效方式解决难题，从而彻底改变计算领域。这些计算改进可能会对模糊系统在诸如大数据等环境中的设计和使用方式产生重大影响，在这些环境中，计算效率是一个不可忽略的约束。为了为这一创新方案铺平道路，本文介绍了一种基于二次无约束二元优化 (QUBO) 问题的模糊集和运算符的新表示，以便在一种称为量子退火器的量子计算机上实现模糊推理引擎。
用于 CNN 的粒子群优化模糊积分 - ...
摘要 最近，使用卷积神经网络 (CNN) 解码人类脑电图 (EEG) 数据推动了脑机接口 (BCI) 中运动想象脑电图模式识别的最新技术。虽然已经使用多种 CNN 模型来对运动想象脑电图数据进行分类，但尚不清楚聚合异构 CNN 模型集合是否可以进一步提高分类性能。为了整合集成分类器的输出，本研究利用模糊积分和粒子群优化 (PSO) 来估计分配给分类器的最佳置信度水平。所提出的框架聚合了 CNN 分类器和模糊积分与 PSO，根据 BCI 使用场景，在各种 CNN 模型训练方案中实现运动想象脑电图数据的单次试验分类的稳健性能。这项概念验证研究证明了应用模糊融合技术增强基于 CNN 的 EEG 解码的可行性，并有利于 BCI 的实际应用。关键词：脑机接口 (BCI)、脑电图 (EEG)、卷积神经网络 (CNN)、模糊积分、运动想象 (MI)、粒子群优化 (PSO)。
广义的对称Fermatean中性粒细胞模糊矩阵
建议引用推荐引用Anandhkumar，M。; A. Bobin; S. M. Chithra；和V. Kamalakannan。“广义的对称的Fermatean中性粒细胞模糊矩阵”。中性粒细胞和系统70，1（2024）。https://digitalrepository.unm.edu/nss_journal/vol70/iss1/7