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我在学校使用了几种人工智能算法，我发现人们使用模糊逻辑这个词来解释他们可以通过几个案例解决的任何情况。当我回到书上时，我刚刚读到关于如何而不是从开到关的状态，它是一条对角线，并且某些东西可以同时处于两种状态但处于不同的“级别”。

我已经阅读了维基百科条目和一些教程，甚至是“使用模糊逻辑”的编程内容（边缘检测器和单轮自控机器人），但我仍然觉得从理论到代码非常混乱。 . 对你来说，在不太复杂的定义中，什么是模糊逻辑？

我有一个存储所有值的表......例如 x1、x2、x3 确定模糊集。使用低、中、高的数学函数为每个成员分配隶属度。

我的规则 1 指出，如果 x1 高且 x2 中等，则输出概率为 z。然后我用 min{x1,x2} 来评估规则。规则 2 规定如果 x2 为高或 x3 为中，则输出为 max{x2,x3}。

现在为了去模糊化，我对规则结果进行聚合以找出 2 个规则的输出。我为每个规则定义了 x1 x2 x3 的所有成员级别（0 到 1）。

如何去模糊化？

我正在编写一个 Windows 服务，该服务需要每 30 天 +- 5 天执行一次任务（连接到中央服务器）（它需要是随机的）。该服务将在 2000 多台客户端计算机上运行，​​因此随机性旨在使它们保持平衡，以免服务器过载。

最好的方法是什么？目前，我在任务上次运行后 25 到 35 天之间随机选择一个时间并使用它。

有没有人有更好的方法？有没有更好的办法？

我正在考虑实现基于 PyFuzzy (Python) 或 FFLL (C++) 库的模糊逻辑控制器。

我更喜欢使用 python，但不确定在嵌入式环境中性能是否可以接受（ARM 或嵌入式 x86 proc 都 ~64Mbs 的 RAM）。

主要问题是响应时间尽可能快（需要 5hz+ 的更新率是理想的 >2Hz）。该系统将从 RS232 端口的多个（可能 5 个）传感器读取数据，并根据模糊评估的结果提供 2/3 输出。

我是否应该担心 Python 对于这项任务来说太慢了？

我正在写关于动态击键身份验证主题的硕士论文。为了支持正在进行的研究，我正在编写代码来测试不同的特征提取和特征匹配方法。

我目前的简单方法只是检查参考密码键码是否与当前键入的键码匹配，并检查按键时间（停留）和按键时间（飞行）是否与参考时间 +/- 100 毫秒（公差）。这当然是非常有限的，我想用某种模糊的 c-means 模式匹配来扩展它。

对于每个键，功能如下所示：键码、停留时间、飞行时间（第一次飞行时间始终为 0）。

显然，键码可以从模糊算法中取出，因为它们必须完全相同。在这种情况下，模糊 c-means 的实际实现会是什么样子？

我正在尝试在 C 中为一个爱好机器人项目实现模糊逻辑隶属函数，但我不太确定如何开始。

我有关于某个点附近对象的输入，例如距离或哪些方向清晰/受阻，我想映射这些输入属于非常近、近、远、非常远等集合的强度。有人对如何开始有提示吗？谢谢。

我在 Mac OS 上使用 FuzzyDL。

退出状态始终为：

133 - 不计算输入（示例文件！）。

怎么了 ？

根据您的经验/您所遇到的情况，模糊系统有哪些实际应用？我了解系统控制和模糊控制器，了解内在语言支持，但在这里我指的是模糊的具体应用，这种方法被证明是成功的或非常适合。

我正在尝试使用 Python 2.6 和 PIL 计算两个图像的相似度（阅读：Levenshtein distance）。

我计划使用python-levenshtein库进行快速比较。

主要问题：

比较图像的好策略是什么？我的想法是这样的：

• 转换为 RGB（透明 -> 白色）（或者可能转换为单色？）
• 将较小的放大到较大的尺寸
• 将每个通道（= 唯一通道，如果转换为单色）转换为序列（项目值 = 像素的颜色值）
• 计算两个序列之间的 Levenshtein 距离

当然，这不会处理镜像图像、裁剪图像等情况。但是对于基本比较，这应该很有用。

是否有更好的策略记录在某处？

编辑： Aaron H 在速度问题上是对的。对于大于几百乘几百像素的图像，计算 Levelshtein 大约需要永远。但是，在我的示例中，缩小到 100x100 和 200x200 后的结果之间的差异小于 1%，因此将最大图像尺寸设置为 ~100px 左右可能是明智之举......

编辑：谢谢 PreludeAndFugue，这个问题就是我要找的。

顺便说一句，Levenshtein 距离似乎可以优化，但它给了我一些非常糟糕的结果，可能是因为背景中有很多冗余元素。必须看看其他一些算法。

EIDT：均方根偏差和峰值信噪比似乎是另外两个不太难实现的选项，而且看起来 CPU 开销也不是很大。但是，似乎我需要某种上下文分析来识别形状等。

无论如何，感谢所有链接，也感谢您指出 NumPy/SciPy 的方向。

I'm trying to find best free expert system, with the highest functionality.

I know about CLIPS, but is there another system, for example being able to accept percent of confidence for each rule (fuzzy logic). I need it to know will I be able to do fast a short project using expert system, with highest functionality.

But anyways, it's interesting is there an open source program that aims to gather different AI methods (whitch there are plenty of), and use them together.

So I would be extremely thankeful for any info about more robust CLIPS, or similar programs.

Thanks!