問題タブ [fuzzy-logic]

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。

私は最近、iPhone 開発と Objective-C の世界に飛び込んだばかりなので、このようなものをどのように実装するかについて、まだ少し迷っています。

フロートがあり、フロートが収まる範囲のリストと、返すべき対応する値があります。たとえば、次のようになります。

したがって、float がたとえば 15.12 の場合、2.0 を返したいとします。

これを難しくしている部分は、範囲リストが非常に長いことです。選択する必要があるそのような範囲リストがいくつかあり、後で変更する必要がある可能性があります。単純に数百または数千ifのステートメントを記述することは、控えめに言っても醜い解決策のように思えます。

多くの場合、同じ人物である人物エンティティの複数のインスタンスがあります。アドレスの First-Last が同じアドレスで同じ場合、それらをマージ/ロールアップするのは簡単です。

ただし、データ入力の不一致により、正確さから少し逸脱する方法が必要です。クレジットカード業界はこれを少しやっていると思います：郵便番号と番地、または通りの名前？...その性質の何か。

マッチングを強化するために、住所文字列を整理し、できるだけ標準的なものにするようにしました ("Hwy" --> "Highway" など)。

一目見ただけで一目瞭然に見えるが、完全に一致するデータがないレコードでも一致するものが必要です。

これが私の最初の考えです。次で構成される文字列を連結します。

ここで何か見逃しましたか？通常のデータ入力の不一致を克服するのに十分なほど緩いものにしたと思いますが、誤った一致を回避するのに十分なほどタイトにしました.

ファジーロジックに関する次のファジーロジックの例に出くわしました。

年齢問題の表現 2-1. ファジー セットは、ファジー概念を表すために使用できます。U を人間の妥当な年齢間隔とする。

U = {0, 1, 2, 3, ... , 100}

解決策 2-1. この間隔は、年齢のユニバーサル スペースを 0 から 100 の範囲に設定することにより、ファジー セットで解釈できます。

問題2-2。「若者」の概念がファジー集合 Young によって表現されていると仮定します。そのメンバーシップ関数は、次のファジー集合によって与えられます。

Young= FuzzyTrapeZoid [0 ,0 ,25 ,40]

私が理解したいのは、補数[ヤング]を取得する方法だけです

私はある種のこれを実装する必要があります:

C# で記述された関数スタブを次に示します。

しかし、 IsFuzzyMatch メソッドにロジックを実装する方法がわかりません。何か案は？おそらく、この目的のための既製のソリューションはありますか?

ファジー論理機能を備えたルール エンジンを探しています。ジェス使いたかった

残念ながら、ファジー ロジック プラグインは古くなっています。サポートされていないため、どこにもダウンロードできませんでした。この機能を備えた同様の最新のソフトウェアはありますか? CLIPS や FuzzyCLIPS については知っていましたが、最近は古くて役に立たないように見えましたね。

奇妙に聞こえるかもしれませんが、Microsoft Visual F# が参入しているこの新しい世界について 1 つ知りたいことがあります。この言語には、解析、関数型プログラミング、構造化プログラミングなど、さまざまな用途があります。しかし、人工知能についてはどうでしょうか。

Fuzzy Logic のアプリケーションはありますか? F# はファジー ロジック アプリケーションに使用するのに適した言語ですか?

大学ではPrologや類似言語を勉強しています。Prolog は、(述語と事実を利用して) 非常に単純で短い式で複雑なクエリを作成できます。F# はこれを行うことができますか?

前もって感謝します。

when use evalfis "警告: 一部の入力値が指定された入力範囲外です。""

指定入力範囲は？

私はファジーロジックについて読んでいますが、ほとんどの場合（比較的頻繁に適用されるようです）、機械学習アルゴリズムをどのように改善できるかわかりません。

たとえば、k 個の最近傍を考えてみましょう。のような属性がたくさんある場合color: [red,blue,green,orange], temperature: [real number], shape: [round, square, triangle]、実際の番号付き属性を除いて、これらのいずれもファジー化できません (間違っている場合は修正してください)。物事を一緒にバケツに入れます。

機械学習を改善するために機械ファジー論理をどのように使用できますか? ほとんどのウェブサイトにあるおもちゃの例は、ほとんどの場合、それほど当てはまらないようです。

MatlabのAnfis(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems)は複数の出力を持つことができますか?

ところで、ファンや照明のON/OFFはAnfisで決めた方が良いのでしょうか？

matlab websiteの例によると、出力が 1 つしかないことがわかります。しかし、それは言及しませんでした。それについて何か知っている人はいますか？