XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模糊
使用模糊逻辑估算伊朗的社会资本指数
a。伊朗Sanandaj的库尔德斯坦大学经济系b。 经济学，发展和规划系，塔尔比亚特大学，伊朗德黑兰 *通讯作者，电子邮件：z.mozaffari@uok.ac.ac.ir文章历史记录：收到：2022年3月13日，修订：2022年7月19日，2022年7月19日，接受：2022年8月23日出版商：Tehran大学出版商：Tehran University of Tehran Press。 ©作者。 摘要本文旨在估算伊朗的社会资本水平及其趋势水平，并从1988 - 2019年确定伊朗社会资本的主要组成部分和变量。 通过分析社会资本的理论和经验基础，三个主要组成部分（犯罪参与意识）和相关的社会资本被考虑用于计算社会资本指数。 然后，使用Mamdani模糊推理系统和模糊方法，估计了社会资本指数。 对该指数趋势的回顾表明，在研究期间，直到2001年的研究期间，增长显着，因此，在2001年，该指数估计为0.67。 但是，从2001年到2019年，下降趋势发生了不同的波动，因此在2018年，该指数在研究期间的最低水平进行了检查。 社会资本减少的原因之一可能是由于从农村到城市地区移民的趋势不断增长，犯罪率的提高。 此外，根据先前研究的方法，更准确地评估了社会资本指数的估计，使用Dagum方法对社会资本进行了估计。 JEL分类：Z13，D83，C22。 1。伊朗Sanandaj的库尔德斯坦大学经济系b。经济学，发展和规划系，塔尔比亚特大学，伊朗德黑兰 *通讯作者，电子邮件：z.mozaffari@uok.ac.ac.ir文章历史记录：收到：2022年3月13日，修订：2022年7月19日，2022年7月19日，接受：2022年8月23日出版商：Tehran大学出版商：Tehran University of Tehran Press。©作者。摘要本文旨在估算伊朗的社会资本水平及其趋势水平，并从1988 - 2019年确定伊朗社会资本的主要组成部分和变量。通过分析社会资本的理论和经验基础，三个主要组成部分（犯罪参与意识）和相关的社会资本被考虑用于计算社会资本指数。然后，使用Mamdani模糊推理系统和模糊方法，估计了社会资本指数。对该指数趋势的回顾表明，在研究期间，直到2001年的研究期间，增长显着，因此，在2001年，该指数估计为0.67。但是，从2001年到2019年，下降趋势发生了不同的波动，因此在2018年，该指数在研究期间的最低水平进行了检查。社会资本减少的原因之一可能是由于从农村到城市地区移民的趋势不断增长，犯罪率的提高。此外，根据先前研究的方法，更准确地评估了社会资本指数的估计，使用Dagum方法对社会资本进行了估计。JEL分类：Z13，D83，C22。1。这种方法的结果表明，根据投入变量和社会资本的决定因素的状态，模糊估计提供了对社会资本的更准确和适当的估计。关键词：意识，犯罪，模糊逻辑，参与，社会资本。引言社会资本是现代社会经济和社会研究中目前讨论的概念。可以说，社会资本通常比物理和人力资本更重要，因为如果不存在，其他首都将不会有效。社会资本在各个领域都具有关键作用，对它的各种态度反映了这一资本在生活的各个方面的重要地位，这一点通过对这个问题的越来越多的研究证明了这一点（Zugravu-Soilita等人，2021年）。根据世界银行的说法，社会资本是由社会机构，人际关系和规范对数量和质量的影响
透明度与解释：模糊性在法律人工智能中的作用
6 Tom Boellstorff，《从理论上制作大数据》（2013 年）18(10) First Monday。7 David Silver 和 Demis Hassabis，《AlphaGo：利用机器学习掌握古老的围棋游戏》[2016]（2021 年 6 月 23 日访问）。8 Robert Prey，《Nothing Personal：音乐流媒体平台上的算法个性化》（2018 年）40(7) Media, Culture & Society 1087。9 Kristian Hammond，《人工智能入门指南》（Wiley 2015 年）。10 Frank Pasquale，《黑箱社会。控制金钱和信息的秘密算法》（哈佛大学出版社 2015 年）。11 Andreas Holzinger 等人，《人工智能在医学中的因果性和可解释性》（2019 年）9(4) WIREs 数据挖掘和知识
用于时间相关可解释人工智能的时间 2 型模糊系统
摘要 —可解释人工智能 (XAI) 是一种提供透明模型和决策的范例，非技术受众也易于理解、分析和增强这些模型和决策。基于模糊逻辑系统 (FLS) 的 XAI 可以提供可解释的框架，同时还可以对现实环境中存在的不确定性进行建模，这使其适用于需要可解释性的应用。然而，大多数现实生活中的过程不仅仅是以高度的不确定性为特征；它们本质上也与时间有关，即过程随时间而变化。为了解释与过程相关的时间成分，在本文中，我们为时间相关的 XAI (TXAI) 系统提出了一种基于时间类型 2 FLS 的新型方法，该方法可以使用（测量的）发生频率来解释测量在时间域中发生的可能性。在时间 2 型模糊集 (TT2FSs) 中，开发了一个四维 (4D) 时间相关成员函数，其中关系用于构建论域元素与其出现频率之间的相互关系。使用现实生活中的智能环境数据集通过分步数值示例和实证研究来说明所提出的具有 TT2FSs 的 TXAI 系统，以解决时间相关分类问题（根据一天中特定时间的传感器读数预测房间是否有人）。TXAI 系统性能还与具有不同可解释性水平的其他最先进分类方法进行了比较。 TXAI 系统表现出更好的分类能力，使用 10 倍测试数据集，平均召回率为 95.40%，而标准 XAI 系统（基于非时间一般 2 型 (GT2) 模糊集）的平均召回率为 87.04%。TXAI 的表现也明显优于大多数不可解释的 AI 系统，平均召回率提高了 3.95% 到 19.04%。时间卷积网络 (TCN) 略优于 TXAI（平均召回率提高了 1.98%），尽管计算复杂度较大。此外，TXAI 还可以使用嵌入在 TXAI 模型中的出现频率值概述最可能的时间相关轨迹；即，给定确定时间间隔内的规则，随后时间间隔内最可能的下一个规则是什么。在这方面，提出的 TXAI 系统对于描述现实生活中的时间相关过程（例如行为或生物过程）的演变具有深远的影响。
基于模糊综合CS-SVR模型的雷达健康状态评估
模糊综合CS-SVR模型(FCCS-SVR)的目的是对雷达设备的健康状态进行评估和监测,保证其安全运行。由于故障监测信号样本少、变化慢、数据结构非线性等原因,对雷达系统的健康状态评估具有较高的难度。本文在建立雷达评估指标体系的基础上,研究了层次分析法与熵权法相结合的方法。为了评估健康状态的值,利用PSO、GA、BA、CS等优化算法对SVR模型的参数进行优化。同时,为了避免系统处于状态边缘的问题,进一步提出了一种基于模糊综合评判与布谷鸟搜索-支持向量回归(CS-SVR)相结合的雷达健康评估方法,即模糊综合CS-SVR(FCCS-SVR)。算例分析结果表明,实现了雷达系统的状态评估。系统性能分析表明，采用FCCS-SVR评估方法具有较高的识别率，能够准确评估雷达系统的健康状态。
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/ 。
基于多目标模糊规则的飞机滑行时间预测和不确定性量化
摘要 — 不断增长的空中交通需求和高度互联的空中交通网络给该行业带来了巨大压力，要求其优化空中交通管理 (ATM) 相关性能并开发强大的 ATM 系统。最近在准确预测飞机滑行时间方面所做的努力已在生成更高效的滑行路线和时刻表方面取得了重大进展，从而使其他关键的空侧操作受益，例如跑道排序和登机口分配。然而，很少有研究致力于量化与滑行飞机相关的不确定性。基于确定性和准确的飞机滑行时间预测生成的路线和时刻表可能无法在由于天气条件、操作场景和飞行员行为等因素而产生的不确定性下恢复，从而损害整个系统的性能，因为滑行延误可能会在整个网络中传播。因此，本文的主要目的是利用多目标模糊规则系统根据历史飞机滑行数据更好地量化这种不确定性。初步结果表明，所提出的方法可以以更具信息量的方式捕捉不确定性，因此代表了一种有前途的工具，可以进一步制定稳健的滑行计划，以减少由于滑行时间不确定而造成的延误。
双轴机载模糊 pid 跟踪控制器... - ijicic
摘要。本文提出了一种基于方位/仰角环跟踪控制器的新型模糊PID控制方案，以提高跟踪实时目标的精度。模糊PID控制器由三个模糊逻辑控制器和一个带模型参考自适应控制的PID控制器组成，其中PID控制器的三个参数的自适应增益由模糊逻辑规则进行微调。所提出的控制算法的隶属函数（MF）与一般算法不同，其中输入和输出的MF彼此不同，例如MF类型，MF数量和显示范围。将所提出的模糊PID控制方法的性能与普通PID控制算法进行了比较。仿真验证了模糊PID控制模型跟踪性能的有效性，该模型具有零超调、良好的瞬态性能和快速收敛跟踪能力。模糊PID跟踪控制算法可以提高系统整体性能，为深入研究基于机载光电稳定平台的控制系统奠定理论基础。关键词：模糊PID，跟踪控制器，优化方案，稳定平台
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
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。
采用硬件在环的实时模糊逻辑微电网能源管理系统
摘要：本研究提出了一种针对孤立微电网 (MG) 的分层能源管理策略。该策略的目标是通过主从拓扑实现的，其中本地控制器由中央控制器管理和控制。这可以提供许多技术优势，特别是在微电网的性能和能源供应方面。本地控制器旨在满足微电网的本地目标，例如稳定直流电压和最大化电源提取功率。中央控制器的目标是通过基于模糊逻辑的集中式方法实现的，以延长电池寿命并管理发电和消费之间的能量平衡。在稳态和故障状态下研究了微电网的性能。通过 RT-LAB 实时模拟器建立基于 Simulink 平台的硬件在环 (HIL) 测试。结果显示以验证所提出的分层控制。基于 OP4150 数字模拟器的 OP1400 测试台用于测试和验证所提出的分层控制策略。结果与国际标准 IEEE 1547 和 IEC 61727 进行了比较，结果显示出极好的一致性。