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我一直在从事一个涉及模糊逻辑控制器的项目，到目前为止一切顺利。

我已经成功地建模和实现了范数（S 和 T 范数）、补充、模糊命题和隶属函数。

然而，我现在面临的挑战是对 FuzzyVariable 进行建模，其中包括 FuzzySet，其中包括 UniversalSet。

我的项目适用于离散值，但我仍然想为连续值添加一些支持。

换句话说，我希望有一个类似于这个的层次结构：

问题是，我希望离散全集能够返回离散值列表，但对于连续全集返回范围（下限和上限）。

阿尔法交叉点也是如此。我想要方法getAlphaIntersection(double alpha)返回离散模糊集的离散值列表和连续模糊集的范围列表。

目前，这个问题让我想起了一个方形矩形（或圆形椭圆）问题，但我不确定如何进行。

任何帮助表示赞赏：D

我正在使用来自的潮流算法http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/34200-radial-power-flow

我有一个包含实际负载功率的 load_power 向量。负载功率预计增加 6%，最大增加 10%（因此任何负载都可以是实际矢量的 100%、106% 或 110%）。

如何对 load_power 向量进行模糊化，以便程序给出模糊的潮流？

我考虑过使用不同的负载功率值进行循环，随后负载功率发生变化，但这对于大矢量来说是不切实际的。（对于 33 总线系统，将运行 3^33 次）注意：（tic toc 给了我一次运行大约 2.3 秒的运行时间，所以 3^33 应该花费我数百万年...... T_T）

我正在使用 Matlab 模糊工具箱在 HSV 颜色空间中进行彩色图像分割。目标是读取 RGB 图像-> 转换为 hsv-> 使用 H、S、V 值作为模糊系统的输入，然后找到该像素属于哪个类（这是我们的 16 种常量输出颜色）。这是模糊系统：

“推理过程基于零阶 Takagi-Sugeno 模型，因此每个模糊规则的结果部分是集合 {Black, White, Red, Orange,etc} 的清晰离散值。由于该模型有 10 Hue 模糊集，Saturation 5 个，Value 4 个模糊集，此模型所需的规则总数为 10*5*4=200"。(1)

问题是当我在我的程序中使用这一行来获取输出值时

输出不是我的任何常量类，因为它使用质心进行去模糊化，正如你在下面看到的，我不能依赖它作为输出！

我搜索了很多论文和网站，但我认为它是如此简单，以至于没有人解释它！我遗漏了一些东西，或者我可能没有足够的知识，你能帮我理解这个问题吗？

参考： (1): Human Perception-based Color Segmentation Using Fuzzy Logic, Lior Shamir Department of Computer Science, Michigan Tech。

我正在 Python 中寻找一个好的模糊库，但我发现的那些没有得到维护，并且似乎没有添加创建模糊系统所需的一切。

这些是我目前发现的：PyFuzzy、Peach 和 Fuzzpy。

你知道有什么好的图书馆吗？如果没有，是否有任何 C#、Java 或 C++ 库？

我从网络抓取返回了一系列公司名称，我正在尝试将它们与其他公司名称表进行比较，以查看它们是否匹配或接近匹配；

• 某有限公司
• 另一有限公司

• 本有限公司

• 某有限公司

• 另一家有限公司
• 那个有限公司

因此，比较两个列表应该将前两行标记为匹配，第二行标记为接近匹配，第三行标记为不匹配。据我了解，这是一个模糊搜索，但我在澄清如何最好地实现这一目标？有什么想法或建议吗？

我在 simulink 中实现了模糊控制器，如下所示。模糊控制器有两个输入，三个隶属函数和 9 条规则。问题是；simulink 运行时间过长。可能是什么问题。任何指导。

我正在尝试建立一个可用于与当前图像进行比较的图像数据库（因此，如果当前图像相等或几乎等于被比较的图像，它将给出匹配）

然而，要开始这个项目，我只想使用 Matlab 比较 2 个图像，看看这个过程是如何工作的。

有谁知道我可以如何比较 image1.jpg 和 image2.jpg 来了解它们之间的关系有多密切？所以基本上如果我要比较 image1.jpg 和 image1.jpg 关系应该是 100%，但是比较 2 个不同的图像可能会给我一个非常密切的关系。

我希望这有点道理！！！

谢谢，

我想知道如何在推荐系统中使用模糊逻辑来获得某种优势？

我的系统基本上通过以下方式计算用户之间的相似度：

• 谷本系数
• 余弦距离
• 离散距离

然后将所有相似度组合成一个从 0 到 1 的度量值。这样我们就可以得到用户 1 的相似用户，然后向他推荐与他相似的用户购买的商品。

我了解模糊理论的基础知识，只是想不出这里有什么用法，但想尝试一下想听听对此的任何想法。

我已经使用了如图所示的trapezoidal membership function通道。matlab

我在matlab中写了以下内容：

而且，对于y，我得到以下结果：

我的问题如下：

我们如何读取y上面显示的向量？它是否显示集合中元素的成员资格程度x？

例如，我们可以这样说吗？

• 1在集合中的隶属度x是0
• 2在集合中的隶属度x是0.5000 。. 。ETC

谢谢。

我希望能够提交这样的查询：

并检索这样的结果（假设这些是最相关的结果）：

换句话说，模糊搜索，但不是在字符串级别，而是在“分面级别”。我希望它能够正常工作，以使符合所有要求的文章始终排在首位，但仍能检索到仅与子集匹配的文章。

Solr 或任何其他搜索框架是否支持此功能？例如，我可以使用查询提升来完成此操作吗？