Fuzzy Ant(퍼지 개미)란 무엇입니까?
Fuzzy Ant 퍼지 개미 - While Bayesian Confirmation Measures assess the degree to which an antecedent \(E\) supports a conclusion \(H\) in a rule \(E\Rightarrow H\) by means of probabilities, Fuzzy Confirmation Measures evaluate the quality of fuzzy association rules between the fuzzy antecedent \(A\) and fuzzy consequence \(B\). [1] More specifically, basic concepts of fuzzy logic such as linguistic variables and if-then rules are attributed to the proposed CA model to preserve fuzzy consequents and fuzzy antecedents thus resulting in a realistic and rather efficient modeling approach. [2] The fuzzy antecedent and consequence rules were generated based on the expert and previous knowledge of TLSC operation. [3] Intelligent optimization techniques are widely used in the rule mining of FRBCSs due to their parallel processing capability for solving the combination optimization of fuzzy antecedent parameters and “don’t care” variables, however, FRBCSs suffer from misclassification because of the chain coding scheme and non-guidance of updating strategy in rule mining process. [4]Bayesian Confirmation Measures는 확률에 의해 규칙에 있는 선행사 E가 결론 H를 지지하는 정도를 평가하는 반면, Fuzzy Confirmation Measures는 퍼지 연관 규칙의 품질을 평가합니다. 퍼지 선행 조건 \(A\)와 퍼지 결과 \(B\) 사이. [1] 보다 구체적으로, 언어 변수 및 if-then 규칙과 같은 퍼지 논리의 기본 개념은 퍼지 결과 및 퍼지 선행 조건을 보존하기 위해 제안된 CA 모델에 귀속되어 현실적이고 다소 효율적인 모델링 접근 방식을 제공합니다. [2] 퍼지 선행 및 결과 규칙은 TLSC 운영에 대한 전문가 및 사전 지식을 기반으로 생성되었습니다. [3] 지능형 최적화 기술은 퍼지 선행 매개변수와 "don't care" 변수의 조합 최적화를 해결하기 위한 병렬 처리 기능으로 인해 FRBCS의 규칙 마이닝에 널리 사용됩니다. -규칙 마이닝 프로세스의 업데이트 전략 안내. [4]
relation complex fuzzy 관계 콤플렉스 퍼지
In this paper, we introduce types of relations on complex fuzzy sets such as the complex fuzzy (CF) inverse relation, complex fuzzy reflexive relation, complex fuzzy symmetric relation, complex fuzzy antisymmetric relation, complex fuzzy transitive relation, complex fuzzy irreflexive relation, complex fuzzy asymmetric relation, complex fuzzy equivalence relation, and complex fuzzyorder relation. [1]본 논문에서는 복잡한 퍼지 집합에 대한 관계의 유형, 예를 들어 복합 퍼지(CF) 역관계, 복합 퍼지 반사 관계, 복합 퍼지 대칭 관계, 복합 퍼지 반대칭 관계, 복합 퍼지 전이 관계, 복합 퍼지 비반사 관계, 복합 관계 유형을 소개합니다. 퍼지 비대칭 관계, 복잡한 퍼지 등가 관계 및 복잡한 퍼지 순서 관계. [1]
S Fuzzy Ant
By adopting fuzzy modeling techniques and varying look-ahead control strategy, an approach to the T–S fuzzy antiwindup output feedback controller design is proposed for the steering control in path tracking within T–S fuzzy-model-based analysis framework, where the actuator amplitude saturation and rate limit are simultaneously taken into consideration. [1] By adopting fuzzy modeling techniques and varying look-ahead control strategy, an approach to the T-S fuzzy anti-windup output feedback controller design is proposed for the steering control in path tracking within T-S fuzzy-model-based analysis framework, where the actuator amplitude saturation and rate limit are simultaneously taken into consideration. [2]nan [1] 퍼지 모델링 기술과 다양한 예견 제어 전략을 채택함으로써 TS 퍼지 모델 기반 분석 프레임워크 내에서 경로 추적의 조향 제어를 위한 TS 퍼지 방지 출력 피드백 컨트롤러 설계에 대한 접근 방식이 제안됩니다. 및 속도 제한이 동시에 고려됩니다. [2]
fuzzy ant colony 퍼지 개미 식민지
In this aspect, the hybrid classifier is created and tested for the application of the multi-class classification problem on the basis of Binary Neural Network (BNN) and Fuzzy Ant Colony Optimization (FACO). [1] Here, Nature Inspired Classifier Based on Binary Neural Network and fuzzy ant colony optimization (NBNNFA) is design and implemented for the application of multi class. [2] In addition, improving the work of these two methods by hybridizing them with fuzzy method, fuzzy gath geva clustering algorithm (FGCA) and obtaining two new high efficiency hybrid algorithms fuzzy ant colony optimization method (FACOM) and fuzzy intelligent water drop method (FIWDM) by retrieving images whose performance values are calculated by calculating the values of precision, recall and the f-measure. [3] This paper will make improvements to the fuzzy ant colony system (FACS) with minimize parameter dependency by using fuzzy logic to determine the probability of the next node visited by ants. [4] After constructing a mathematical model of the problem, we propose a fuzzy ant colony optimization (FACO) algorithm. [5] This paper presents a Fuzzy Ant Colony Optimization (ACO) based approach for optimum allocation and sizing of Distributed Generation units (DGs) and Shunt Capacitors (SCs) in order to improve the predefined performance of the distribution system. [6] Based on the ant colony algorithm, the fuzzy theory is introduced to optimize the parameters of the ant colony clustering process to realize the fuzzy ant colony clustering calculation of the stability of the earth-rock dam slopes. [7]이러한 측면에서, 이진 신경망(BNN) 및 퍼지 개미 군집 최적화(FACO)를 기반으로 다중 클래스 분류 문제의 적용을 위해 하이브리드 분류기가 생성되고 테스트됩니다. [1] 여기에서는 이진 신경망 및 퍼지 개미 군집 최적화(NBNNFA) 기반 Nature Inspired Classifier가 다중 클래스 적용을 위해 설계 및 구현되었습니다. [2] nan [3] 이 논문은 퍼지 논리를 사용하여 개미가 방문하는 다음 노드의 확률을 결정함으로써 매개변수 종속성을 최소화하여 퍼지 개미 군집 시스템(FACS)을 개선합니다. [4] 문제의 수학적 모델을 구성한 후 퍼지 개미 식민지 최적화(FACO) 알고리즘을 제안합니다. [5] 이 문서는 분배 시스템의 미리 정의된 성능을 개선하기 위해 분산 발전 장치(DG) 및 션트 커패시터(SC)의 최적 할당 및 크기 조정을 위한 퍼지 개미 집락 최적화(ACO) 기반 접근 방식을 제시합니다. [6] 개미 군락 알고리즘을 기반으로 퍼지 이론을 도입하여 토암 댐 경사면의 안정성에 대한 퍼지 개미 군집 계산을 실현하기 위해 개미 군집 군집 프로세스의 매개변수를 최적화합니다. [7]