针对当前模糊隶属函数构造方法中存在的问题，提出一种构造模糊隶属函数方法．采用最小二乘法拟合离散数据来获得隶属函数．为减小拟合误差，采用了3项措施以达到预期目标．所构建的隶属函数，对任意输入物理量可直接得到其对应模糊语言变量的隶属度，从而有效避免专家指定隶属度的主观臆断性及不一致性．该方法简单、求解精度高，具有广泛适用性和较强的应用价值．仿真结果证实了该方法的有效性．
2025/6/17 0:17:57
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对模糊集的简介。
包括模糊集的基本概念（隶属函数、隶属度）、表示方法（序偶、向量及Zadeh表示法）、典型隶属度函数（三角形、梯形、高斯等）、基本运算（包含、并、交、补、t-膜或三角模、s-模或t-余模）、模糊集扩展（二型、区间值、直觉、格值、软集、flou集等模糊集）、分解定理和表现定理（λ截集、凸模糊集）、模糊蕴涵算子及案例分析
包括模糊集的基本概念（隶属函数、隶属度）、表示方法（序偶、向量及Zadeh表示法）、典型隶属度函数（三角形、梯形、高斯等）、基本运算（包含、并、交、补、t-膜或三角模、s-模或t-余模）、模糊集扩展（二型、区间值、直觉、格值、软集、flou集等模糊集）、分解定理和表现定理（λ截集、凸模糊集）、模糊蕴涵算子及案例分析
2023/12/21 9:45:30
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针对氧化铝烧结法配料某些生料成份的不确定性,引入L-R模糊数描述,并建立该类问题的优化模型.基于模糊参数的ɑ-截集和隶属函数的性质,原模糊规划问题被转化成半无限规划问题.再利用约束函数最值法,上述导出的半无限规划问题变成了普通线性规划问题进行求解.所建立的模型和求解方法的无效性均在氧化铝烧结法的矿配问题中得到验证.
2023/1/12 23:22:40
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1）神经模糊系统——用神经元网络来实现模糊隶属函数、模糊推理，基本上（本质上）还是FLN。
2）模糊神经系统——神经网络模糊化，本质上还是ANN。
3）模糊-神经混合系统——二者无机结合。
2）模糊神经系统——神经网络模糊化，本质上还是ANN。
3）模糊-神经混合系统——二者无机结合。
2016/2/13 10:50:16
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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