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World File Search System模糊集
模糊加权影响非线性测量系统在 NASA 先进技术评估中的应用
由于评估标准多重且相互交织，而且未经证实的新技术本身具有不确定性，因此很难评估 NASA 的先进技术项目。传统的多标准决策模型往往忽略了评估过程中的相互依赖性和不确定性。我们提出了一种模糊加权影响非线性量规系统 (WINGS) 来评估肯尼迪航天中心 (KSC) 的先进技术项目。WINGS 方法使用表意因果图来揭示复杂问题中相互交织的标准及其因果关系。模糊集理论是一种有效的方法，它使用模糊逻辑来模拟定义不明确的问题中的不确定性。本研究提出的模糊 WINGS 方法通过识别依赖关系 (影响) 的方向及其强度以及评估标准的强度来揭示评估标准之间的相互依赖关系。模糊判断用于应对未经测试的新技术中的不确定性。传统的 WINGS 方法不考虑解空间中的参考点。为此，我们引入了理想解和最低点解的概念，这是 WINGS 的新概念，根据备选方案与理想解（或最低点解）之间的欧几里得距离对备选方案进行排序。最后，我们提出了一个案例研究，根据六个相互交织的标准和 38 个子标准对 KSC 的十个先进技术项目进行评估，以证明本研究提出的新模糊 WINGS 方法的适用性。
一种用于 MRI 脑组织分割的模糊一致性聚类算法
摘要：脑组织分割是使用多模态磁共振成像 (MR) 进行脑部疾病临床诊断的重要组成部分。文献中已通过许多无监督方法开发了脑组织分割。最常用的无监督方法是 K 均值、期望最大化和模糊聚类。与上述方法相比，模糊聚类方法具有相当大的优势，因为它们能够处理复杂、不确定性很大且不精确的脑图像。然而，这种方法存在数据采集过程中固有的噪声和强度不均匀性 (IIH)。为了解决这些问题，我们提出了一种模糊共识聚类算法，该算法定义了一个由投票方案产生的成员函数来对像素进行聚类。具体来说，我们首先预处理 MRI 数据，并采用基于传统模糊集和直觉集的几种分割技术。然后，我们采用投票方案来融合应用的聚类方法的结果。最后，为了评估所提出的方法，我们在两个公开可用的数据集（OASIS 和 IBSR18）上使用了众所周知的性能指标（边界测量、重叠测量和体积测量）。实验结果表明，与最近的最新技术相比，所提出的方法具有更优越的性能。所提出方法的性能还使用现实世界的自闭症谱系障碍检测问题进行了展示，与其他现有方法相比，其准确率更高。
基于区块链的小麦作物供应链的透明和可靠框架
摘要：企业正在改变其组织结构，以竞争并提高消费者价值。他们试图增强其灵活性，以应对不断变化的市场需求并满足不断进取的需求。为此，供应链整合在企业中变得越来越重要，并且在改善公司可持续性中起着至关重要的作用。集成的目的是实现产品/服务，信息，金钱和决策的有效流动，并以最低的可行成本为客户提供最大的价值。但是，业务供应链集成遇到了许多障碍。供应链的整合被认为是生产可持续性，流程计划和效率以及服务质量和效率的重要关键要素。很明显，供应链整合的发展，尤其是根据业务需求和需求，也将在长期内带来可持续的成功。基于确定为供应链集成障碍的问题，它可以在所需的水平上提供各种建议，足以解决当地的问题。在这种情况下，研究调查并确定了制造业务中供应链整合的障碍，目的是加权确定的标准。为此，采用了间隔有价值的费马斯模糊swara方法来加重确定的标准。关键字：供应链管理，供应链集成障碍，MCDA，间隔价值Fermatean模糊集，Swara。由于分析的结果，得出的结论是，缺乏信息技术和共享“是供应链整合的障碍中最重要的标准，而“操作和战略目标的不兼容”是最不重要的标准。
考虑多种类和多技术的电动汽车电池新型可持续逆向物流网络设计
摘要：随着新能源汽车市场的扩大，电动汽车电池进入大规模退役潮，战略层面的设施选址与配置决策和战术层面的多产品流与多技术选择决策被集成为可持续逆向物流网络（SRLN）。本文考虑多种废旧电动汽车电池（WEVB）和多种回收技术，以经济成本最小和碳排放最小为目标，构建了WEVB的多级SRLN模型。为了求解该模型，将模糊集理论应用于约束的等价变换，采用非交互式和交互式方法求解多目标规划（MOP），并提出带优先级控制的交互式模糊规划来寻找该模型的全局最优解。最后，数值实验证明了所提模型和求解方法的可行性和有效性。实验结果表明，考虑碳排放的SRLN模型在略微增加初始网络建设成本的情况下，能够显著降低网络的碳排放，从而有效平衡经济与环境目标。在非交互式求解中，Lp-metric方法的偏差指数低于加权和方法；在交互式求解中，本文提出的优先级控制方法在实际解数和CPU时间方面均优于TH方法，在搜索和找到最优解方面表现出良好的性能。所提模型和方法可为有限信息不确定环境下的WEVB SRLN提供理论基础和技术支持。
航天器跟踪控制和同步 - Madjid Tavana
人工智能 (AI) 有望在从任务设计规划到卫星数据处理和导航系统等太空操作领域取得突破。人工智能和太空运输的进步使人工智能技术能够应用于航天器跟踪控制和同步。本研究评估了三种替代的航天器跟踪控制和同步 (TCS) 方法，包括非人工智能 TCS 方法、人工智能 TCS 方法和组合 TCS 方法。该研究提出了一种混合模型，包括一个用于定义权重系数的新模型和基于区间型 2 模糊集的组合折衷解 (IT2FSs-CoCoSo) 来解决航天器 TCS 问题。一种新方法用于计算标准的权重系数，而 IT2FSs-CoCoSo 用于对 TCS 方法的优先级进行排序。进行了比较分析以证明所提出的混合模型的性能。我们通过一个案例研究来说明适用性，并展示所提出方法的有效性，该方法基于十个不同的子标准对替代 TCS 方法进行优先排序，这些子标准分为三个主要方面，包括复杂性方面、操作方面和效率方面。根据本研究的结果，人工智能和非人工智能方法相结合是最有利的替代方案，而非人工智能方法则是最不有利的。2022 COSPAR。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
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。
印度理工学院罗尔基分校学术事务办公室
a) MAL-411：解析数论 b) MAL-412：组合理论 c) MAL-413：信用风险建模 d) MAL-414：微分几何 e) MAL-415：算法设计与分析 f) MAL-416：图论 g) MAL-41？：数学图像处理 h) MAL-418：数学建模与仿真 i) MAL-419：数论 j) MAL-420：统计机器学习。k) MAL-511：抽象谐波分析 I) MAL-512：高级复分析 m) MAL-513：高级矩阵理论 n) MAL-514：高级数值分析 0) MAL-515：高级运筹学 p) MAL-5 16：高级偏微分方程 q) MAL-51？：代数数论 r) MAL-518：代数拓扑 s) MAL-519：近似理论 t) MAL-520：编码理论 u) MAL-521：交换代数 v) MAL-522：计算流体动力学 w) MAL-523：控制理论 x) MAL-524：动力系统 y) MAL-525：流体动力学 z) MAL-526：傅里叶分析及应用 aa) MAL-52？：模糊集和模糊系统 bb) MAL-528：双曲守恒定律 cc) MAL-529：积分方程和变分法 dd) MAL-531：数学生物学 ee) MAL-532：数学密码学 ff) MAL-533：测度论 gg) MAL-534：多元技术 hh) MAL-535：数值线性代数 ii) MAL-536：算子理论 jj) MAL-53？：最优控制理论 kk) MAL-538：正交多项式和特殊函数 II) MAL-539：投资组合优化 mm) MAL-540：逆问题的正则化理论 nn) MAL-541：有限群的表示理论 00) MAL-542：半群理论与应用
研究文章使用 PLS-SEM 和 fsQCA 了解消费者购买智能服装的意图
随着人工智能（AI）和物联网（IoT）的发展，智能服装具有巨大的增长潜力，以满足各个领域消费者的个性化需求。本文旨在构建一个集成技术接受模型（TAM）和功能-表现力-美学（FEA）模型的模型，以探讨影响消费者智能服装购买意愿（PI）的关键因素。采用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）分析数据，并辅以模糊集定性比较分析（fsQCA）。PLS-SEM 结果表明，功能性（FUN）、表现力（EXP）和美学（AES）特征对感知易用性（PEOU）有显着的正向影响，并且只有 EXP 会影响感知有用性（PU）。PU 和 PEOU 对消费者态度（ATT）有正向影响。随后，PU 和消费者的 ATT 对 PI 产生正向影响。 fsQCA 揭示了影响消费者智能服装购买行为的因素之间的非线性复杂相互作用，并揭示了消费者智能服装购买意愿的五个必要条件和六个充分条件。本文通过将 FEA 模型整合到 TAM 中，进一步加深了理论理解。此外，在实践层面，它为消费者购买智能服装的意图提供了重要的见解。这些发现可为企业和设计师制定智能服装设计和推广策略提供宝贵工具。结果验证了有关智能服装智能服装购买意愿的理论概念，并为智能服装的实施和发展提供了有用的见解和营销建议。此外，本研究首次使用对称（PLS-SEM）和非对称（fsQCA）方法来解释智能服装智能服装购买意愿。
RAMS-RATMI 方法的直觉模糊扩展......
对具有优异机械性能的材料的需求不断增长，推动了多种高强度耐热合金的工程设计。为了克服传统加工方法的缺点，电火花加工 (EDM) 被证明是一种切割此类材料的更可行方法。然而，其不同输入参数的不当设置可能会严重影响加工部件的表面完整性并导致刀具过度磨损。多准则决策 (MCDM) 方法已成为一种有效的数学工具，能够处理多个输入因素及其与众多相互冲突的响应的相互作用，以找出理想的 EDM 工艺参数值。在本文中，提出了两种最近推出的 MCDM 方法，即按中位数相似度排序替代方案 (RAMS) 和按迹到中位数指数排序替代方案 (RATMI)，并结合直觉模糊集 (IFS) 以考虑到不同利益相关者意见中固有的不确定性，以在单一框架中优化两个 EDM 工艺。对于第一个 EDM 工艺，不同输入因素的理想组合是放电电流 = 3A、脉冲开启时间 = 10 µs、脉冲关闭时间 = 5 µs 和铜作为工具材料。另一方面，对于第二个工艺，EDM 参数的两个组合之间存在联系，即峰值电流 = 10 A、脉冲开启时间 = 500 µs 和间隙电压 = 45 V；峰值电流 = 10 A、脉冲开启时间 = 1000 µs 和间隙电压 = 50 V。此外，还对这两个工艺进行了与其他知名 MCDM 工具的比较分析和通过改变响应重要性进行的敏感性分析研究，以验证使用所提出的 IF-RAMS 和 IF-RATMI 方法获得的等级的可靠性和一致性。
使用人工智能（AI）的医疗诊断系统
图 1：诊断过程的框图 2.相关工作 在这一部分，我们将讨论已经在使用或正在审查的技术和技术。 Van Mourik 等人 [14] 进行了一项关于医院相关感染的机器驱动监测系统的调查。 Luo 等人 [15] 将此疾病与转移性合胞病毒 (RSV) 一起进行了审查，RSV 是一种导致细支气管炎的根本原因。 Bhattacharjee 等人 [16] 进行了一项科学审查，以研究医院感染检测的这一最新趋势。 Sinha 等人 [17] 对感染进行了另一项研究。他们报告了血培养检测感染的一些缺点。 简而言之，这是一项通过机器学习和深度学习技术对疾病预测进行全面审查的努力。此外，与文献中现有的调查文章不同，这项研究集中于一系列特定疾病，包括心血管疾病、神经疾病、前列腺、肝病和肾病。2.模糊逻辑与疾病诊断逻辑是一种多值逻辑，其中变量的实际值可以是十进制数，也可以是零到一之间的任何复数。通常，如图 2 所示的用于疾病识别的模糊逻辑过程由以下步骤创建。1）模糊器：模糊化过程由模糊器完成。它是一种将明确的输入值调整为模糊集的方法。因此，模糊器用作从观察输入到模糊值的映射。2）推理引擎：在完成模糊化过程时，推理引擎使用一组规则处理的模糊值作为认知内容的一组规则。 3）知识库：这是模糊逻辑系统的主要组成部分。整个模糊系统取决于