”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

Matlab实现Flyod求最短距离及存储最优路径 一.实际数据 已知图中所有节点的X.Y坐标. 图中的节点编号:矩阵中的编号 J01-J62:1-62; F01-F60:63-122; Z01-Z06:123-128; D01-D02:129-130. 二.Floyd求所有节点间的最小距离及通过矩阵存储最优路径的节点 function [ optimal,path,maxnum ] = Floyd( distance,liantong,num,p,q ) %Author:ljy %Date:2

MATLAB实例:求相关系数.绘制热图并找到强相关对 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 用MATLAB编程,求给定数据不同维度之间的相关系数,并绘制热图,保存图片,找到强相关的维度对. 数据集来自UCI中的wine:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine 1. demo.m clear clc etea=0.8; %阈值 % 加载数据 data_load=dlmread('E:\sca

加载数据 加载的是完整版的数据 happiness_train_complete.csv . import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns sns.set_style('whitegrid') # 将 id 列作为 DataFrame 的 index 并且指定 survey_time 为时间序列 data_origin

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果.如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分.如果能启发灵感,应用于更多的现实场景中带来效果提升,那才是这篇文章闪光的时刻.如果你没有接触过NLP和CNN,也不在担心,可

这样设置的Schema文件会怎么样呢?用Saiku预览一下. 如果这时候想同时引用两个项目进行计算就会出问题了.那么这种情况怎么解决? 参考网上一段实现思路 <VirtualCube name="Sales and Interests" enabled="true"> <!-- common dimensions --> <VirtualCubeDimension name="Client"/> <!--

指派问题的基本内容 一般来说指派问题解决的是如何将任务分配到人,使得任务完成的效益最大化(成本型效益则求最小值,利润型效益则求最大值).上述问题一个 0 - 1 整数规划问题. 问题围绕着任务和人展开,即存在着 m 个任务,以及 n 个人.每个人处理每个任务都会有对应的效益,将所有人的情况写在一起,就组成了一个 m*n 的效益矩阵. 当 m = n 时,即此时,任务数和人数相等,那么每个人都会处理一项任务,存在如下约束: 对于任务来说,每个任务必须分配一个人: 对于人来说,每个人必须分配一个任务

1.python代码: 1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 4 #f=open('point cloud.txt','r') 5 f=open('11D-zhongxin1-1_RawXYZ_ds_part2.xyz','r') 6 point=f.read() 7 f.close() 8 l1=point.replace('\n',','

RAID10和RAID01的冗余度看起来差不多,但本质上有一定的区别. RAID10:左边损坏1块盘,右边还可以容忍一块盘损坏而不影响整体的数据;冗余度=2 RAID01:左边损坏1块盘,此时左边已经没有用,右边再损坏一块盘必然影响整体数据的可用性;冗余度=1 RAID10要比RAID01的冗余度高.

前言:此文为去年我替人做的一个课题,觉得比较简洁,图形也比较美观,因此放在博文里 数据源我放到了百度云盘高脚杯数据源 有兴趣的可以下载数据,跑程序试一下.也可以单独看看代码,看下实现过程. 主函数 % xls_data=xlsread('data_more.xls'); % x=xls_data(1:3:end); % y=xls_data(2:3:end+1); % data=[x,y]; % save('data.mat','data'); clc,clear load data.mat x

(1)fix(x) : 截尾取整 >> fix( [3.12 -3.12]) ans =   3   -3 (2)floor(x): 不超过x 的最大整数.(高斯取整) >> floor( [3.12 -3.12]) ans = 3 -4 (3)ceil(x) : 大于x 的最小整数 >> ceil( [3.12 -3.12]) ans = 4 -3 (4) 四舍五入取整 >> round([3.12 -3.12]) ans = 3 -3 例: >&g

方法: 先reshape成行向量或者列向量 然后,利用mean函数,std函数. 构造测试数据,可以利用random函数,就好.利用这个函数,可以构造不同分布的随机数列(或 矩阵). 如: >> y =random('norm',2,0.3,3,4) y = 2.1391 2.2945 2.0769 2.1751 1.9334 1.6805 1.9315 1.8912 1.8775 1.8126 1.9733 1.7686 >> rows = reshape(y,3*4,1) ro

function xc = bisect(f,a,b,tol) ind = b-a; while ind > tol xx = (a+b)/; b = xx; else a = xx; end ind = b - a; end xc = xx;

一段10s立体声音频,采样率位8000Hz,已知频率为1000Hz clc; clear; [data, Fs] = audioread('1khz_stereo_8000.wav'); fs=Fs; N=; n=*fs:*fs+N-; %从第2s结束开始取样 f=(n-*fs)*fs/N; %数字频率转换成模拟频率 本来应该是n/N * fs,但由于n是从第三个周期开始的 temp=data(:,); %取单个声道样本 x=temp(n); y=fft(x,N); mag=abs(y); %求

一.默认的相机和所有模型求交的方式 1.1 传统的模型与屏幕点求交的方法如下: osgViewer::View* viewer = dynamic_cast<osgViewer::View*>(&aa); if ( viewer ) { osg::ref_ptr<osgUtil::LineSegmentIntersector> intersector = new osgUtil::LineSegmentIntersector(osgUtil::Intersector::WI

上图是2^x-1的曲线,取值范围在(-1,正无穷) 上面两个公式组成了隶属函数(membership)表示隶属度,隶属度就是衡量这个点同下边缘点是否属于同一个物体.实际上M函数就是2^x-1,但M函数的取值范围在(-1,1],且bottom点取到最大值1.小于0的点属于背景,大于0的点属于物体. 1.为什么是(-1,1]且在bottom点最大? 首先2^x-1的取值范围是(-1,正无穷),那就看x的取值范围,x的取值范围是(负无穷,1).为什么是(负无穷,1)? 的最小值是0,最大值是正无穷,所

matlab求极限(可用来验证度量函数或者隶属度函数)可用来验证是否收敛,取值范围等等. 一.问题来源 搜集聚类资料时,又看到了隶属度函数,没错,就是下面这个,期间作者提到m趋于2是,结果趋于1,我想验证下,于是查资料. 二.不同类型的极限 2.1 基础知识 a./b表示常数a除以矩阵b中每个元素或者矩阵a除以矩阵b对应元素或者常数b:点乘方a.^b,矩阵a中每个元素按b中对应元素乘方或者b是常数. 2.2 单变量独立式子 独立式子之地的是不存在连加之类的操作. 问题:用MATLAB求(x^2+