”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元,所谓云是指在其论域上的一个分布,可以用联合概率的形式(x, u)来表示 云模型用三个数据来表示其特征 期望:云滴在论域空间分布的期望,一般用符号Εx表示. 熵:不确定程度,由离散程度和模糊程度共同决定,一般用En表示. 超熵: 用来度量熵的不确定性,既熵的熵,一般用符号He表示. 云有两种发生器:正向云发生器和逆向云发生器,分别用来生成足够的云滴和计算云数字特征(Ex, En,He). 正向云发生器: 1.生成以En为期望,以He^2为方差的正态随机数En’

原文:模糊集合和隶属度函数--AForge.NET框架的使用(一) 什么是AForge.NET? AForge.NET是一个为开发人员和研究人员开发的框架,它可以用于计算机视觉,遗传算法,图像处理,神经网络,机器人学习与控制,机器学习和模糊系统. AForge.NET的官方文档比较丰富,网上也有一些相关文章,但是多是关于视觉和神经网络的,而我个人对模糊系统比较感兴趣,故写下自己的一些感受. 模糊系统和模糊理论简述 模糊系统主要是区别于经典系统(或称为常规系统).在研究人机系统,管理系统,特别是经

如何将Matlab中"模糊控制设计器"的隶属度函数导出图片(figure)详情参考matlab官方帮助手册:plotmf()函数https://www.mathworks.com/help/fuzzy/plotmf.html1.在利用matlab模糊控制设计器时,将设计完成的模糊控制器保存到工作区/工作文件夹:File->Export->To Workspace- / To File注意:格式为"XXX.fis" 2. plotmf(fis,'input

KubeEdge v0.2发布 KubeEdge在18年11月24日的上海KubeCon上宣布开源的一个开源项目,旨在依托K8S的容器编排和调度能力,实现云边协同.计算下沉.海量设备的平滑接入. KubeEdge脱胎于华为云IEF服务,是第一个具备在生产环境部署能力的边缘计算领域开源项目.前几天K8S IOT/Edge工作组发布了关于边缘计算的白皮书,并将KubeEdge作为K8S在IOT/Edge场景下的参考架构. KubeEdge架构上包含两部分,分别是云端和边缘侧.云端负责应用和配置的下发

3D点云几何拟合 Supervised Fitting of Geometric Primitives to 3D Point Clouds 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Li_Supervised_Fitting_of_Geometric_Primitives_to_3D_Point_Clouds_CVPR_2019_paper.pdf 摘要 将几何基元拟合到三维点云数据可以在底层三维形状的低层数字化三维

因公司业务需要,自己写了一个,保存起来以后可能还会用到.如果还有更好的方法或者算法,希望大家提出来. 1.简单的相似度算法(自己想到的)      因为List中每个String都会包含一个标准的字符串,那么每个字符串除了标准字符串的左边或者右边都会有一定量的字符.相似度的定义是多出来的字符*100(只适用与在标准字符串左边最多还多出99字符的字符串,可以根据情况扩大)+标准字符串左边的字符的个数.例:标准字符串是"abc",那么字符串"abcd"与标准字符串的相似

在这里,我们推荐10款惊人的字符图案生成工具.词云可以定义为词频的图形表示,而字符图案发生器是一个把数据,如文字和标签在以视觉和吸引人的方式展示的简单的工具.这些生成工具具有不同的功能,其中包括不同的字体,形状,布局和编辑功能. 您可能感兴趣的相关文章 10大流行的 Metro UI 风格 Bootstrap 主题 推荐35款精致的 CSS3 和 HTML5 网页模板 让人爱不释手的精美 Web 应用程序图标素材 赞!10套精美的免费网站后台管理系统模板 精选12款优秀 jQuery Ajax

如果说去年百度世界的关键词是“百度新首页”的话,那么今年在研发者人群中,对百度世界最深的印象就是“七种武器”,即在云的世界里,百度为开发者所提供的包括个人云存储.LBS.移动云测试中心等在内的七种工具和服务.按照百度CEO李彦宏的说法,“七种武器”只是百度帮助开发者开发出优质.多样.易用.跨平台应用这一远大图景的开端,未来还有更多. 虽然在各种微博和新闻稿中,3B大战如火如荼,各有各的说法,也各有各的证据.但周一在中国大饭店召开的百度世界2012(又 名“百度技术创新大会”,Baidu Tech

基于Docker的CaaS容器云平台架构设计及市场分析 ---转载请注明出处,多谢!--- 1 项目背景---概述: “在移动互联网时代,企业需要寻找新的软件交付流程和IT架构,从而实现架构平台化,交付持续化,业务服务化. 容器将成为新一代应用的标准交付件,容器云将帮助企业用户构建研发流程和云平台基础设施.缩短应用向云端交付的周期,降低运营门槛.加速企业向互联网技术和业务的双转型. 容器云将对接各类代码托管库,实现自动化持续集成和DOCKER镜像构建,为新一代应用交付和开发运维一体化奠定了基础.

摘要:一个统一的现代化的数据基建需要三类架构来实践三种不同的应用场景. 近期,美国知名科技企业风投机构A16Z总结出一套通用的技术架构服务,分为以下三种场景. 一.数据基建架构全景 数据流向显示,左侧的数据源经数据处理(批量.实时流.事件流等)将数据统一汇聚到数据湖或数仓中,通过数据科学或机器学习进行AI分析,通过AD Hoc和实时分析为客户或APP提供敏捷的结果数据.华为云FusionInsight为政企客户提供一站式全场景的云原生数据湖,围绕政企客户在采存算管用等数据全生命周期提供领先的整体

K-means算法是最简单的一种聚类算法.算法的目的是使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小(这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准) K-means聚类算法的一般步骤: 1. 初始化.输入基因表达矩阵作为对象集X,输入指定聚类类数N,并在X中随机选取N个对象作为初始聚类中心.设定迭代中止条件,比如最大循环次数或者聚类中心收敛误差容限. 2. 进行迭代.根据相似度准则将数据对象分配到最接近的聚类中心,从而形成一类.初始化隶属度矩阵. 3. 更新聚类中心.然后以每一类的平均向量作为

使用模糊技术进行 (灰度变换Grayscale Transform) 和 (空间滤波Spatial Filtering) 模糊集合为处理不严密信息提供了一种形式. 首先,需要将输入量折算为隶属度,这个过程叫做“模糊化”. 然后,使用得到的隶属度来进行计算,或者判断,或者其他更复杂的算法. 最后,需要将隶属度再次折算为输出,这个过程称为“去模糊”或者“反模糊”. 使用模糊集合进行"灰度变换" 使用模糊集合来进行灰度变换,从而增强图像.首先可以在常理下考虑一下,一般的对于动态范围较小的图像

第三章 灰度变换与空间滤波 3.1 背景知识 3.1.1 灰度变换和空间滤波基础 本章节所讨论的图像处理技术都是在空间域进行的.可以表示为下式: $$g(x, y) = T[f(x,y)]$$ 其中$f(x,y)$是输入的图像,$g(x,y)$是处理后的图像,$T$是在点$(x,y)$的邻域上定义的关于$f$的一种算子. 对于图像处理由以下几步组成:邻域原点从一个像素向另一个像素移动,对邻域中的像素应用算子T,并在该位置产生输出.对于边界情况,则根据算子的相关定义处理. 这样的过程称之为空间滤波

摘要: 针对于单一核在处理多数据源和异构数据源方面的不足,多核方法应运而生.本文是将多核方法应用于FCM算法,并对算法做以详细介绍,进而采用MATLAB实现. 在这之前,我们已成功将核方法应用于FCM算法,在很大程度上解决了样本线性不可分的情况.但是这种单一核局限于对数据的某一特征进行有效提取,若一个样本含有多个特征,且遵循不同的核分布,单一核学习就不适用,所以说单一核在处理多数据源以及异构数据源的不足是越发明显. 针对于单一核学习不足,我们可以同时结合多个核函数对数据的多种特征进行同步描述,并

摘要: 本文主要针对于FCM算法在很大程度上局限于处理球星星团数据的不足,引入了核方法对算法进行优化.  与许多聚类算法一样,FCM选择欧氏距离作为样本点与相应聚类中心之间的非相似性指标,致使算法趋向于发现具有相近尺度和密度的球星簇.因此,FCM很大程度上局限于对球星星团的处理,不具有普遍性.联系到支持向量机中的核函数,可采用核方法将数据映射到高维特征空间进行特征提取从而进行聚类.现阶段,核方法已广泛应用于模糊聚类分析算法.核方法的应用目前已成为计算机智能方面的热点之一,对于核学习的深入研究具有

这节继续上节的KMeans进行介绍,上节主要是对模糊KMeans方法的原理做了介绍,没有实践印象总是不深刻,前段时间有个师姐让我帮着写了个模糊KMeans的算法,今天就拿她给出的例子来对这个方法做个实践讲解.她给的数据是n个行业在m年内的资源消耗参数,想通过FCM算法对这些行业进行聚类,从而在能耗上对它们进行分类.处理的数据很简单,所以用FCM这种简单的聚类算法就足可以达到要求了.给出数据的一角: 具体处理过程我就不啰嗦了,核心思想就是FCM算法,给出一个具体的流程图 根据步骤我将算法实现分成了

对Kmeans方法相信大家都会不陌生,这是一种广泛被应用的基于划分的聚类算法.首先对它的核心思想做一个简单的介绍: 算法把n个向量xj(1,2…,n)分为c个组Gi(i=1,2,…,c),并求每组的聚类中心,使得非相似性(或距离)指标的价值函数(或目标函数)达到最小.当选择欧几里德距离为组j中向量xk与相应聚类中心ci间的非相似性指标时,价值函数可定义为:      (1.1) 这里Ji是组i内的价值函数.这样Ji的值依赖于Gi的几何特性和ci的位置.一般来说,可用一个通用距离函数d(xk,ci

题目:八皇后问题,是一个古老而著名的问题,是回溯算法的典型案例.该问题是国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出:在8X8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即随意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上,问有多少种摆法. 高斯觉得有76种方案.1854年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表了40种不同的解,后来有人用图论的方法解出92种结果.计算机发明后,有多种方法能够解决此问题.     请编程实现八皇后问题,并把92种解的前三种解输出到屏幕(8*8的二维矩阵,Q代表皇后,X代

Mahout  模糊KMeans 一.算法流程 模糊 C 均值聚类(FCM),即众所周知的模糊 ISODATA,是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法.1973 年,Bezdek 提出了该算法,作为早期硬 C 均值聚类(HCM)方法的一种改进. FCM 把 n 个向量 xi(i=1,2,...,n)分为 c 个模糊组,并求每组的聚类中心,使得非相似性指标的价值函数达到最小.FCM 使得每个给定数据点用值在 0,1 间的隶属度来确定其属于各个组的程度.与引入模糊划分相适应,隶属矩

目录 人类的逻辑 模糊变量 模糊集合 模糊规则 模糊推理 去模糊化 库博方法 结语 if(condition) then dosomething... 这次主要围绕的是游戏AI该如何模仿人类地判断条件(condition). 人类的逻辑 人类的逻辑思考是复杂的,模糊的. 一些人类逻辑思考的例子:"把面包切成中等厚度","这波我很强","你好骚啊","小A有点高".... 而对于计算机,它只认识离散的数值: 假设在一个问题中,智