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World File Search System模糊推理
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。
网络安全政治的模糊性......
作者：M Dunn Cavelty · 2022 · 被引用 6 次 — 在政治竞争的背景下，网络行动缺乏作为获得持久政治或军事优势的独立工具的战略效用。在...
模糊控制 - OSU ECE
模糊控制是各种具有挑战性的控制应用的实用替代方案，因为它提供了一种通过使用启发式信息构建非线性控制器的便捷方法。此类启发式信息可能来自充当过程“人在环”控制器的操作员。在模糊控制设计方法中，我们要求该操作员写下一组有关如何控制过程的规则，然后将其纳入模拟人类决策过程的模糊控制器中。在其他情况下，启发式信息可能来自对特定过程进行过大量数学建模、分析和控制算法开发的控制工程师。同样，此类专业知识被加载到模糊控制器中，以自动化专家的推理过程和行动。无论启发式控制知识来自何处，模糊控制都提供了一种用户友好的形式化来表示和实施我们关于如何实现高性能控制的想法。在本书中，我们从控制工程的角度介绍了模糊控制。我们既关注构建非线性控制器以应对具有挑战性的实际应用，也关注对模糊控制系统动态的基本理解，以便我们在实施之前能够从数学上验证其属性（例如稳定性）。我们强调工程评估
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。
量子模糊逻辑与时间
最近，我们提出了语言学的哥本哈根解释（或量子语言、测量理论），它对描述经典系统和量子系统都具有很强的威力。因此，我们认为量子语言可以看作是科学语言。此外，我们证明了某些逻辑（称为量子模糊逻辑）在量子语言中是有效的。一般来说，逻辑和时间不太相容。然后，本文的目的是表明量子模糊逻辑与时间配合得很好。也就是说，量子模糊逻辑的优势在于能够清楚地区分蕴涵和因果关系。事实上，我们将证明“如果没有人被骂，就没有人会学习”这个命题的反命题（或“约翰总是饿”的否定命题）可以用量子模糊逻辑来写。然而，日常语言中的“时间”有各种方面（例如，时态、主观时间）。因此，不可能用量子语言的“时间”来理解日常语言的所有“时间”。
量子飞行自组织网络中的能量高效路由（q...
量子飞行自组织网络 (Q-FANET) 提供了一种独特的通信范式，利用量子原理实现安全高效的数据传输。然而，由于动态拓扑变化和有限的通信资源，Q-FANET 中的路由带来了重大挑战。本文提出了一种利用 Mamdani 模糊推理增强型 Dijkstra 算法 (MFI-EDA) 的新型路由方法，该方法专为 Q-FANET 环境量身定制。MFI-EDA 的工作机制涉及将模糊逻辑与 Dijkstra 算法相结合，以根据环境条件（例如节点移动性和能量水平）和网络动态（例如链路质量和流量拥塞）智能地调整路由决策。这种混合方法通过结合模糊逻辑来增强传统路由算法，从而为 Q-FANET 提供稳健性和适应性。其主要贡献在于模糊推理的无缝集成，这使 MFI-EDA 能够根据实时环境反馈动态调整路由路径，从而提高能源效率和可靠性。通过大量模拟实验评估了 MFI-EDA 在 Q-FANET 场景中的性能，证明了其在实现节能和可靠路由方面的有效性。结果表明，MFI-EDA 优于传统路由方法，为量子自组织网络中的高效通信提供了良好的前景。关键词：量子网络、Q-FANET、Mamdani 模糊推理、Dijkstra 算法、路由 1. 引言
模糊机器学习：综合框架与系统评价
摘要 —机器学习汲取了计算机科学、认知科学和统计学等各个学科的智慧。尽管机器学习在理论和实践上都取得了长足的进步，但它的方法在处理复杂情况和高度不确定的环境时仍存在一些局限性。数据不足、观察不精确以及信息/关系不明确都会使传统的机器学习系统陷入困境。为了解决这些问题，研究人员从不同方面整合了机器学习和模糊技术，包括模糊集、模糊系统、模糊逻辑、模糊度量、模糊关系等。本文对模糊机器学习从理论、方法到应用进行了系统的回顾，总体目标是概述模糊机器学习领域的最新成就。为此，所讨论的概念和框架分为五类：1）模糊经典机器学习；2）模糊迁移学习；3）模糊数据流学习； 4)模糊强化学习；5)模糊推荐系统。本文所呈现的文献应使研究人员对模糊机器学习研究及其应用的当前进展有深入的了解。
集成模糊多准则决策方法与多
一个组织的环境绩效受其供应商的环境绩效影响，选择绿色供应商是一项战略决策，以便在当今的全球市场上更具竞争力。供应商选择问题涉及多个定量和定性标准。在供应商选择过程中，如果供应商的能力有限或其他约束，则需要确定每个供应商的最佳供应商和订单数量。在本文中，我们提出了一种模糊多属性效用理论和多目标规划的综合方法，用于根据经济和环境标准对最佳绿色供应商进行评级和选择，然后在他们之间分配最佳订单数量。首先，应用模糊层次分析法和模糊技术按与理想解的相似性进行排序，以便结合专家意见分析多个标准的重要性并确定最佳绿色供应商。接下来，使用多目标线性规划来考虑和制定各种约束，例如质量控制、容量和其他目标。数学模型的目标是同时最大化采购总价值和最小化采购总成本。为了处理决策者偏好的主观性，已经应用了模糊逻辑。通过汽车制造公司的案例研究说明了所提出方法的效率和应用。获得的结果有助于公司在现实情况下建立系统的方法来解决绿色供应商选择和订单分配问题。最后介绍了管理含义、结论和进一步研究的方向。� 2013 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
飞机防冰系统模糊控制器设计...
摘要。本文讨论了 Diamond DA42 飞机防冰系统的自动控制系统。该项目是在配备模糊逻辑工具箱包的 MATLAB 环境中创建的。讨论围绕防止结冰的问题展开。在分析中考虑了四个参数：气温、云水含量、飞机温度和降水。根据初始参数，确定了飞机上可能出现的冰强度。通过自动化与防冰系统编程相关的活动，可以大大减轻飞行员的负担并提高空中作业的安全性，特别是在有利于结冰的条件下。目前，Diamond DA42 飞机未获准飞入已知的结冰条件。使用模糊专家系统控制防冰系统将大大增加 Diamond DA42 飞机的作战范围。
结论：网络安全政治的模糊性......
在社会技术快速转型、政治权力和权威日益分散的世界中，网络安全已牢固确立为 21 世纪最重要的国家安全问题之一。在未来十年，管理网络不安全问题很可能进一步增加其复杂性和政治意义，一方面是正在进行的社会技术转型的加速，另一方面是相关政治反应的变化。本书的第一部分记录了网络空间向外太空的持续地理扩展，预测了新兴技术将如何增加基础设施和服务的互联互通，并预测了在社会技术系统日益紧密耦合和整合的背景下，网络威胁叙事将不可避免地扩展到国家和国际层面的更多政策领域。本书的第二部分讨论了国家行为者如何在网络空间中找到克制与利用之间的适当平衡，为什么他们需要坚持努力控制升级风险，以及为什么政府越来越多地与经济和社会行为者分担责任。