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World File Search System逻辑系统
通过优化的模糊逻辑系统
推理引擎推理引擎是专家系统的关键组成部分，采用逻辑规则来得出信息或基于知识库做出决策。它将fuzzi输入（通过模糊过程获得）映射到规则库，从而为应用电缆规则生成模糊输出。模糊推理引擎遵循一个结构过程，其中包括多个关键步骤。最初，它通过从知识库中识别相关规则并将输入数据与每个规则中指定的条件进行比较来执行规则匹配。一旦确定了相关规则，发动机就会评估每个规则的真实程度，从而确定输入SATIS符合条件的程度。随后，它通过结合其输出以产生连贯的决策或结论来汇总从匹配规则得出的结论。此过程是迭代的，引擎不断应用规则并更新知识库，直到实现解决方案或不适用其他规则为止。此系统ATIC方法使模糊推理引擎可以处理
适用于医疗保健应用的模糊逻辑系统
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路由器和开关的逻辑系统用户指南
使用Junos OS，您可以将单个路由器分为多个逻辑设备，这些设备执行独立的路由任务，称为逻辑系统。逻辑系统主要由分配给它们的资源，为逻辑上下文，其路由配置及其逻辑接口分配启用的功能来定义。由于逻辑系统执行一旦由主路由器处理的任务的子集，因此逻辑系统提供了一种最大化使用单个路由或开关平台的有效方法。
优化云资源分配：将复发性神经网络与模糊逻辑系统
收到的纸张日期：2024年11月15日纸张接受日期：2024年12月16日纸张出版日期：2024年12月22日摘要该研究重点是通过将经过的神经网络（RNN）与模糊逻辑相结合。该研究的主要目标是通过整合两种方法的最佳云资源预测模型的准确性和解释性。通过将RNN序列预测能力与模糊逻辑的多功能性相结合以更好地分类不确定性管理和持续输出的多功能性来实现目标。模糊成员资格功能，并将其分类为模糊集（低，中和高）。使用指标RMSE，MSE，MAE和R-Squared（R²）对经典RNN和LSTM模型进行了基准与经典的RNN和LSTM模型进行了基准测试。从获得的结果中可以清楚地看出，RNN模糊性能比其他两个模型RNN和LSTM更好，就预测的准确性。RNN模型模型的RMSE = 0.003377，MSE = 1.141，MAE = 0.0023，R²= 0.5308，而RNN模型的RMSE = 0.013437，MSE = 0.013437，MMSE = 1.941，MAE = 0.0123，和R²= 0.39908。RMSE为0.023897，MSE为2.843，MAE为0.0223，R²为0.4308，对于LSTM模型而言，所有这些相对较差。这表明使用RNN模型模型时，资源分配预测可显着改善，在减少误差指标并提高可解释性的同时更适合数据。这为云资源优化的模糊逻辑与RNN的集成增加了价值。这是可以得出结论，RNN中的模糊逻辑增强了其减轻歧义的能力，以获得更容易解释的输出，因此是在动态上下文中优化云资源的更好替代方法。关键字：复发性神经网络（RNN），模糊逻辑系统，RMSE，MAE，MSE。简介云计算技术已成为现代数字时代企业和组织的重要工具，以追求可扩展性，效率和灵活性（Khan等，2022）。随着云计算的日益增长，虚拟机的安装和维护在云环境中变得越来越困难。今天，云计算区域复杂环境中的主要问题包括虚拟机迁移优化和有效的资源提供。传统上，资源分配和VM迁移技术始终产生了资源浪费和性能降解的问题，因为它们主要使用静态规则或手动设置，而这些规则或手动设置实际上是根据云环境中不断变化的趋势（Lin等，2024）进行修改的。因此，涉及云计算的最具挑战性的问题之一是利用新颖的技术工具，因为机器学习优化了虚拟机器迁移和动态资源分配。虚拟机迁移是云计算中最重要的技术之一，遵循该领域的任何人都可以看到它的重要性。简而言之，虚拟机迁移促进了资源的动态变化，实现负载平衡并增强了云环境的一般使用和效率（Yousefi＆Babamir，2024）。虚拟机迁移的第二个优点是它可以在云环境中的缺陷中维护，成长或恢复而不会破坏用户服务。（Ghobaei -Arani等，2018）。这会改善系统的可用性。然而，虚拟机迁移并非没有挑战，包括在迁移过程中的绩效丧失，增加的迁移时间以及在迁移过程中引起的潜在数据一致性问题（Ruan等，2019）。传统的虚拟机迁移和资源分配优化通常取决于人类的设置或静态规则，这些规则和限制了许多缺点和限制。首先，静态规则通常无法对云环境中发生的动态变化做出反应。这意味着分配的资源要么不足或过多，影响
三值逻辑电路的设计与实现...
三进制数系的基数为 3 [1]。基数通常定义为可以用单个数字表示的唯一数字或唯一符号的数量。在二进制系统中，使用两个逻辑符号 0 和 1 来表示一个值，而在三进制系统中，使用三个逻辑符号（0、1 和 2）。双极符号是三进制逻辑系统中的方法之一，用符号 -1、0、1 表示。在本文中，使用的符号是 0、1 和 2。三进制逻辑系统给出了三值交换的含义。与二进制逻辑系统相比，三值逻辑系统或三进制逻辑系统在设计数字电路时具有许多优点。可以减少芯片面积，更重要的是，可以轻松使用错误检测和纠错码。修订稿于 2020 年 2 月 28 日收到。 * 通信作者
Jobst Landgrebe 著《无所畏惧的人工智能》...
尽管本书许多部分的讨论可能相当复杂，但总体论点却相当简单：我们设计的任何东西（计算机或任何其他机器）最终都必须是一个可以用数学建模的系统。也就是说，我们设计的任何引擎最终都是一个逻辑系统，可以用我们可用的数学进行形式建模和描述。然而，正如 L&S 所说，思维不是一个逻辑系统，而是一个动态复杂系统，任何已知的数学都无法建模或描述。L&S 拒绝身心二元性，并认为心理过程本身就是物理过程。此外，对这些心理过程进行建模的复杂性不仅仅是它们复杂的时间或随机行为的函数；而是由于这些过程是动态的、自适应的、不断发展的，并且构成了系统，其行为影响着它们所处的环境，也受其影响。根据 L&S 的说法，这是现代机器学习技术的局限性的根源：虽然人们可以在一组输入输出对上“训练”深度网络，但在任何狭窄的领域之外，没有任何一组训练数据可以充分预测未来的环境，因为该环境本身的状态
合作上下文敏感预测推断的细胞机制
逻辑在数学及其20世纪的分支计算机科学方面具有一定的地位。现代符号逻辑是在某种程度上开发的，是为数学提供正式框架的一种方式：Frege，Peano，White-Head和Russell，以及Hilbert开发了逻辑系统以实现数学的逻辑系统。这些系统的目的是作为自己的基础，或者至少是数学理由的数学原因的形式类似物，例如，在希尔伯特的一致性计划中。类似的努力仍在继续，但通过开发了使用证明和模型理论来研究此类系统属性的复杂方法的发展。与逻辑形式主义作为表达数学理论的工具（从广义上讲）的工具并行，在寻求机械化逻辑推导的机械化及其理论限制的调查中已经取得了很多进步，最近在与新的基础框架开发具有成熟的计算机 - 计算机 - 估算系统的新基础框架方面达到了最终形式。此外，事实证明，逻辑学家在数学和哲学上开发的逻辑犯罪事实在描述计算机科学家感兴趣的理论和感兴趣的系统非常有用，反之亦然。逻辑在计算机科学中影响的三个检查是自动推理，计算机验证和编程语言的类型系统。
MBA（航空和机场管理）- 哥印拜陀
目标：本模块的目标是让学员对管理信息系统及其优势有充分的了解。单元 I 信息系统基础：业务用户框架 - 信息系统角色 - 系统概念 - 组织作为系统 - 信息系统的组成部分 - IS 活动 - IS 类型。单元 II 运营和决策 IS：营销 IS、制造 IS、人力资源 IS、会计 IS 和财务 IS - 交易处理系统 - 信息报告系统 - 战略优势信息。单元 III DSS 和 AI：DSS 模型和软件：决策过程 - 结构化、半结构化和非结构化问题；假设分析、敏感性分析、目标寻求分析和优化分析。AI、神经网络、模糊逻辑系统、遗传算法概述 - 专家系统。