ファジーロジックを含む新しいプロジェクトモジュールが与えられました。ファジィ論理法を使って異なる大気水象を決定することです。私はファジィ論理が何であるかについてほとんど知りません。ですから、Javaでファジーロジックを使用してプロジェクトをすでに行っている人たちからアドバイスをもらいたいと思います(私が採用できる基本的なプログラミング戦略は何かなど)。
あいまいなlogcAPIに出くわしました。使ったことのある人は、どれだけ便利かコメントしてください。
ファジーロジックを含む新しいプロジェクトモジュールが与えられました。ファジィ論理法を使って異なる大気水象を決定することです。私はファジィ論理が何であるかについてほとんど知りません。ですから、Javaでファジーロジックを使用してプロジェクトをすでに行っている人たちからアドバイスをもらいたいと思います(私が採用できる基本的なプログラミング戦略は何かなど)。
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ファジー論理は、プログラミング言語から完全に独立した抽象的な概念です。基本的な考え方は、ステートメントが「true」または「false」のブール論理の代わりに、ステートメントが「100%true」から「0%true」の間の任意の場所にある連続体を使用することです。これにより、ブール論理よりもはるかに優れた実際のシナリオをモデル化できますが、もちろん、ステートメントを組み合わせるには異なる(より複雑な)ルールが必要です。
リンクしたAPIライブラリは使用していませんが、一見するとかなりよく管理されているように見えます(定期的に更新されており、最近のリリースがあり、Eclipseプラグインもあります)。
文字列の類似性を見つけるために、Javaでファジー論理マッチングアルゴリズムを開発しました。
https://github.com/intuit/fuzzy-matcher
バイナリ結果では不十分で、同様の一致を見つけたい実際のケースでは、ファジーロジックが広く役立ちます。
たとえば、次のような名前のセットがある場合
["John Doe","Jack Miller","Jon Doe","J Doe","Miller J"]
そして、類似した名前をグループ化して、それらがどれほど類似しているかの確率を見つけたい
したがって、ライブラリを実行する["John Doe","Jon Doe","J Doe"]
と、グループ化され、グループ["Jack Miller","Miller J"]
化されます
GitHubページは十分に文書化されており、ファジーロジックがどのように機能するかを理解するのに役立つかどうかを確認してください。