Fuzzy C
퍼지 C

여기서 제안하는 수정된 퍼지 c는 종양 부분 추출 과정을 향상시키기 위해 클러스터링 알고리즘을 사용함을 의미한다.

이러한 문제를 해결하기 위해 지역 등가 표준 건물 통합 부하 예측 방법, 강력한 불확실성 설정 방법 및 퍼지 C-means 클러스터링 알고리즘을 통합하여 부하 불확실성 모델을 구성합니다.

이 연구는 선형 매트릭스 부등식(LMI) 안정성 조건과 함께 입자 무리 최적화(PSO) 알고리즘을 사용하여 과소 작동된 로봇의 H∞ 퍼지 제어를 제시합니다.

FCM(Fuzzy Cognitive Map) 이론은 추출된 특징 벡터를 기반으로 철도 분기점의 단층 모드를 진단하기 위해 설계되었으며, FCM의 가중치를 학습하기 위해 GAPSO(Genetic Algorithm Particle Swarm Optimization)를 선택했습니다.

우리의 클러스터링 방법은 Tsallis 엔트로피로 최대화된 퍼지 c-means 클러스터링 방법을 기반으로 합니다.

이 연구는 퍼지 c-means 클러스터링 방법을 사용하여 Suzhou-Wuxi-Changzhou 도시 응집체에서 인구, 경제 및 불투수면별로 다양한 도시화 레벨 스테이션을 분류했습니다.

제안된 방법은 직류 전동기의 간격 유형 2 퍼지 제어기에 대한 선행 및 결과 최적화에 사용되었다.

간격 유형 2 퍼지 제어는 간격 유형 2 퍼지 집합의 더 높은 자유도로 인해 더 나은 제어 성능을 가진 모델 없는 접근 방식입니다.

ANFIS(적응형 신경 퍼지 추론 시스템) 기반의 신경 퍼지 컨트롤러는 SAPF를 위해 설계되었습니다.

본 연구에서는 FCM(Fuzzy C-means)을 사용하는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 및 LSTM(장단기 기억) 신경망과 같은 두 가지 데이터 기반 방법을 적용하여 하루 앞서 단기 기억을 수행했습니다. 기간 REG 예측.

본 논문에서는 해양 전기 추진 시스템과 인공 지능의 통합 시뮬레이션 기술을 기반으로 인공 신경망, 퍼지 종합 평가 및 퍼지 신경망을 기반으로 한 해양 전기 추진의 지능형 통합 시뮬레이션 시스템 설계를 제안한다.

이러한 상황에서 최선의 솔루션은 전자 환경, 인공 신경망 및 퍼지 인지 모델의 정보 시스템 분석 데이터와의 통합에서 찾을 수 있습니다.

이 논문은 고등교육의 사회경제적 발전 수준과 규모를 채택하고, 고등교육 기금 투자와 고등교육 관련 대표 데이터를 출력하고, 고등교육의 건강 수준에 대한 평가 지표 시스템을 구축하기 위해 선행자를 완성하고, AHP - NBM - 연구를 채택한다. 퍼지종합평가모형(ANFCE) 방법을 이용하여 7개국의 건강수준을 산정하고 분석하여 모형의 안정성을 평가하였다.

따라서 본 논문에서는 먼저 고등교육 학생의 종합적 자질을 평가하기 위한 EIS(Evaluation Index System)를 구축한 후 FCE(Fuzzy Comprehensive Assessment)를 기반으로 해당 자질에 대한 평가 모델을 구축한다.

K-means 클러스터링과 퍼지 C-means 클러스터링의 결과를 비교하여 최적의 방법을 결정합니다.

본 연구에서는 항목 기반 k-means 클러스터링과 사용자 기반 퍼지 클러스터링의 두 가지 클러스터링 알고리즘을 통해 각 사용자에 대한 이웃 선택 프로세스를 사용하여 언급된 문제를 해결할 수 있는 하이브리드 방법을 제안했습니다.

이 연구에서는 FFCM(Fast Fuzzy C-Means) 클러스터링 및 CNN(Convolutional Neural Networks)을 사용하여 의료 이미지를 분류하는 새로운 접근 방식을 제안합니다.

퍼지 c-means 클러스터링 기반 전처리 단계와 U자형 컨볼루션 신경망으로 구성됩니다.

본 논문에서는 퍼지 c-means(FCM), 고래 최적화 알고리즘(WOA), LSSVM(Least Squares Support Vector Machine), 비모수 커널 밀도 추정을 이용한 PPF(day-ahead photovoltaic power Forecasting) 및 불확실성 분석 방법을 제안합니다. (NPKDE).

이미지 처리는 대비 스트레칭 및 중앙값 필터, 퍼지 C 평균, 그레이 레벨 동시 발생 매트릭스(GLCM) 및 가보 필터, 지원 벡터 머신을 각각 적용하는 전처리, 분할, 특징 추출 및 분류 단계를 따릅니다.

본 논문에서는 그룹 퍼지 COPRAS와 퍼지 BCM으로 구성된 새로운 복합 다기준 의사결정 방법을 제안한다.

본 논문에서는 Fuzzy Best-Worst 방법(FBWM)과 모호한 집합에 기반한 개선된 퍼지 종합 평가 방법을 결합한 하이브리드 MCDM(Multi-Criteria Decision Making) 방법을 제안한다. 송배전 관세 규정.

그리고, 개선된 삼각퍼지수와 퍼지포괄평가 방법을 통해 주저하는 퍼지 언어용어집합을 통해 대상위험도 평가 프레임워크를 설정한다.

이 기사의 주요 목표는 삼각형 퍼지 협동 게임이라고 불리는 삼각형 퍼지 숫자로 표현되는 연합의 값을 사용하여 특수 클래스의 협동 게임에 대한 삼각형 퍼지 Banzhaf 값을 계산하기 위한 직접적이고 단순화된 접근 방식을 개발하는 것입니다.

제안하는 방법의 효율성을 검증하기 위해 기존의 PI 제어기, 퍼지 제어기, 뻐꾸기 탐색(CS)-방사형 기저 기능 신경망(RBFNN) 제어기와 비교하였다.

본 논문에서는 입력 데이터 공간을 고차원 특징 공간에 비선형적으로 매핑하는 커널 RBF(Radial Basis Functions)를 적용하여 비선형 분리 가능한 문제를 처리하는 커널 기반 퍼지 클러스터링 접근 방식을 소개합니다.

MATLAB/Simulink의 Fuzzy Logic Toolbox(Fuzzy Logic Toolbox) 엔진 방출을 통해 FIS(Fuzzy Inference System) 엔진 방출 후 방출 제어에서 Fuzzy Logic Controller(Fuzzy Logic Controller)에 도입된 시뮬레이션 결과는 퍼지 제어, VI 표준 8에 따른 질소 산화물, 일산화탄소, CO 및 HC 탄화수소의 엔진 NOX 배출.

이를 위해 진보된 퍼지 제어기와 진보된 적응형 누에로 퍼지 추론 시스템 제어기를 사용하여 순방향 이득 값을 결정한다.

이 논문은 퍼지 원뿔 미터법 공간에서 일반화된 합리적 유형 퍼지 원추 수축 조건을 포함하는 매핑에 대한 몇 가지 일반적인 고정 소수점 정리를 증명하는 것을 목표로 합니다.

우리의 목표는 퍼지 완전 대수 퍼지 미터법 공간에서 고정 소수점 정리를 증명하는 것입니다.

이 프로세스에는 두 단계가 포함됩니다. 첫 번째 단계는 WEEE 재활용 수량을 삼각형 퍼지 매개변수로 취하고 퍼지 기회 제약 방법을 사용하여 퍼지 제약을 동등한 명확한 조건으로 변환하는 것입니다. 두 번째 단계는 객관적 소속도를 정의하여 모델에서 차선책 목적을 퍼지하고 최대 만족을 기반으로 다중 목표 최적화 문제를 단일 목표 최적화 문제로 변환하는 것입니다.

포병의 구조적 동적 응답에 대한 다중 목표 최적화 모델을 설정하고 민감도 분석 및 퍼지 c-means 클러스터 알고리즘을 사용하여 설계 변수 집합을 분할하고 더 중요하게는 최적화 모델을 2-리더-1-로 변환합니다. 추종자 Stackelberg 게임 모델.

전제 부분에서는 잡음 입력을 제거하는 퍼지 소속 함수를 추정하기 위해 입력 데이터 공간에서 잡음 퍼지 클러스터링이 수행된다.

퍼지 멤버십 함수를 구성하고 퍼지 규칙을 추출하는 것은 퍼지 분류 시스템에서 중요한 역할을 합니다.

오늘날 더 많은 학자와 실무자들이 퍼지 복합 시스템의 불확실성을 처리하는 더 강력한 능력으로 인해 다양한 영역에서 유형 2 퍼지 세트(T2FS)를 개선하고 적용하는 데 전념하고 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 커널 퍼지 c-means 클러스터링(KFCM)과 최적 유형 2 퍼지 신경망(OT2FNN)의 조합을 사용하여 클라우드에서 새로운 침입 탐지 시스템(IDS)을 제안합니다.

이 작업은 퍼지 인지 맵(FCM)과 퍼지 분석 계층 프로세스(FAHP) 기술을 사용합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 3D 프린터의 성능을 평가하기 위한 퍼지 협업 지능 퍼지 분석 계층 프로세스(FAHP) 접근 방식을 제안합니다.

피드백 퍼지 컨트롤러의 출력 온도는 가열 시스템 루프의 설정값으로 PID 컨트롤러에 전송되었으며, 온도 제어 루프에 대한 설정값을 제공하기 위해 순방향 경로와 피드백 경로에 각각 하나씩 두 개의 퍼지 논리 시스템이 개발되었습니다. 네 개의 원자로.

퍼지 논리 시스템을 채택하여 미지의 비선형성을 식별하는 규정된 성능의 단일 링크 유연한 관절 로봇 조작기(SFRM)에 대한 적응형 퍼지 제어 전략을 제안합니다.

제안된 적응형 퍼지 억제 제어 방법은 폐쇄 루프 시스템이 안정적이고 모든 추종자가 유한한 시간에 지도자가 만든 볼록 껍질로 수렴할 수 있도록 보장할 수 있습니다.

그런 다음 상태 피드백 퍼지 컨트롤러와 정적 출력 피드백 퍼지 컨트롤러를 통해 결과로 나오는 폐루프 시스템이 양수이고 2차원( ζ , η )-α -소산이 되는 기준도 제시됩니다.

이 문서에서는 퍼지 제어 기능이 있는 이중 입력 단일 출력 벅 컨버터가 PSIM 소프트웨어를 사용하여 DC 부하 공급 장치에 대해 설계 및 시뮬레이션됩니다.

첫째, 연료 전지 버스 전원 시스템의 구조와 특성을 소개하고 차량 매개 변수 및 성능 설계 목표에 따라 전원 시스템 매개 변수 설계를 완료했습니다. 둘째, 연료전지의 내구성과 전력계통의 경제성을 향상시키기 위해 3입력 단출력 퍼지 에너지 관리 제어전략을 설계하였으며, 연료전지 출력증가량을 제어변수로 선정하여 연료전지 출력과 출력을 조정하도록 하였다. 변화; 마지막으로 MATLAB/Simulink 플랫폼을 기반으로 퍼지 제어 전략의 실효성을 검증한 결과, 퍼지 제어 전략이 배터리의 SOC를 합리적이고 효과적으로 제어할 수 있으며, 전력 추종 에너지 관리 전략보다 성능 측면에서 더 우수한 것으로 나타났다. 전력 시스템 경제성 및 연료 전지 내구성.

제안된 모델의 평가 결과는 기존의 분석적 계층 프로세스, 엔트로피 가중치 방법, 퍼지 종합 평가, 회색 상관 분석, 이상해와 유사도에 따른 우선순위 기법(TOPSIS)보다 객관적이고 합리적이다.

그리고 FAHP(Fuzzy Comprehensive Evaluation Method)-EWM(Entropy Weight Method)-엔트로피 가중치 방법(EWM)을 통해 지표 가중치에 주관적이고 객관적인 가중치를 부여하고, 프로그램 평가를 위한 TOPSIS(이상해와 유사도에 의한 주문 수행 기법)를 결합합니다.

또한 퍼지 컨트롤러는 지역 제어 편차의 정상적인 조정과 SOC의 정상적인 충방전 상태에서 에너지 저장 시스템의 출력을 부드럽게하는 데 사용됩니다.

전기 자동차의 하이브리드 에너지 저장 시스템(HESS)에서 발생하는 전력 분배 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 차량 수요 전력을 취하는 퍼지 제어 분배 방법을 제안합니다. 슈퍼커패시터 전력, PSC; 및 리튬 배터리 전원 Pbat를 입력으로, 슈퍼 커패시터의 배전 계수를 출력으로 사용하여 복합 에너지 저장 시스템의 전력 분배를 제어하는 ​​것 외에도 전체 작업 조건을 3개의 시간 척도, 즉 long, 미디엄과 쇼트.

절차에는 69개의 논문이 포함되어 있습니다. 이 회의에서는 통신, 회로 및 시스템에 중점을 둡니다. 주제는 다음과 같습니다. );인체 얼굴을 통한 비디오 인덱싱, 파킨슨병의 피부 임피던스 획득 및 분석, 토양 영양소 측정 시스템 및 관개 제어 자동화, 고온에서 페로브스카이트 태양 전지의 성능 평가, COVID-19 감지를 위한 전이 학습 기술 구현 ;블록체인 활성화 및 변경 가능한 임계값 기반 그룹별 다중 키 협상;뉴로 퍼지 분류기를 사용한 음성에서 수화로의 변환;Odisha의 로컬 영역에 대한 저비용 및 저전력 기반 온도 및 대기 품질 모니터링 시스템의 구현;디자인 및 단거리 고속 C용 초광대역 밀리미터파 안테나 개발 통신;BTC 변형의 비교 분석;MTCMOS 인버터를 사용한 긴 와이어 상호 연결의 크로스토크 노이즈 감소;GPS 및 GSM 지원 스마트 블라인드 스틱;적응형 신경 퍼지 추론 시스템 및 ANN을 활용한 스마트 인슐린 펌프의 속도 예측;Curvelet Transform 및 ISODATA 임계값 망막 혈관 추출용;Scilab 및 COMSOL의 T자형 캔틸레버 빔 설계;PZT 기반 압전 스피커의 설계 및 분석;Python을 사용한 졸음 및 하품 감지 시스템;상지의 뼈 이상 감지를 위한 X선 이미지의 지능형 분석 ;Speech-to-Speech 번역기를 위한 LSTM과 RNN 알고리즘의 비교;인도적 지원 및 재난 구호 작업에서 자원 할당을 위한 다중 UAV의 군집 최적화;터보 제품 코드 디코더의 하드웨어 설계;딥 러닝을 사용한 다중 물체 감지 및 추적.

이 논문에서는 홍채 데이터 분류에서 가중 퍼지 규칙의 개념과 퍼지 추론 시스템(FIS), 퍼지 c-means 클러스터링(FCMC), 지원 벡터 머신(SVM) 및 컨볼루션 신경망이라는 4가지 머신 러닝 기술을 사용합니다. (CNN)은 신호 대 간섭 플러스 보조 사용자의 잡음 비율을 매개변수로 취하는 FC에서 신호 감지에 적용됩니다.

이 논문은 상태 제약이 있는 스위치 비선형 시스템에 대한 이벤트 트리거 적응 퍼지 제어(AFC) 문제를 연구합니다.

이 논문은 불확실한 비선형 시스템의 클래스에 대한 이벤트 트리거 적응 퍼지 제어의 문제를 고려합니다.

본 연구에서는 손상 평가를 위한 열화상 품질을 향상시키기 위해 변이 준위 집합 및 퍼지 클러스터링 알고리즘과 같은 인공 지능 기반 기술과 결합된 적외선 이미지 분할 알고리즘을 제안합니다.

로컬 퍼지 C-means 클러스터링에 기반한 개선된 이미지 분할 알고리즘은 흐릿한 이미지를 클러스터링하고 분할하는 데 사용됩니다.

제안하는 FSM 제어기에서는 퍼지 제어를 통해 속도 오차와 진행 각도 오차를 조절하여 슬라이딩 모드 제어율의 이득을 얻는다.

그러나 슬라이딩 모드 제어 알고리즘은 채터링 문제가 있고 퍼지 제어 알고리즘은 속도 추적 효과가 좋지 않고 토크 리플이 크며 제어 정확도가 좋지 않은 문제가 있습니다.

본 연구의 중요한 공헌은 퍼지 시계열에 대한 유전 알고리즘과 예측 모델을 사용한 퍼지 클러스터링 문제에 대한 최적의 기술의 조합이다.

본 논문에서는 주관성을 극복하기 위해 n-Pythagorean 퍼지 c-means 클러스터링 방법(n-PFCM)을 사용하기 위해 선구적인 n-Pythagorean 퍼지 시계열 모델(n-PFTS)과 예측 방법(n-IMWPFCM)을 제안합니다. 회원 및 비회원 값을 직접 할당하여 담론의 세계 분할의 정확성을 향상시킵니다.