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我有 6 个变量和 4 个成员函数，例如“小、小、大、巨大”。

是否有任何可用的工具可以为我生成规则。我尝试编写规则并想出了 200 条规则，但组合让我很生气，而且仍然不完整。

有没有更简单的方法来做到这一点？

我需要知道如何在 matlab 中创建用于图像处理的模糊元胞自动机，我是初学者。我应该编写代码还是可以在 matlab 中使用模糊逻辑工具栏？有人可以向我介绍一些模糊元胞自动机的来源吗？我在 mathworks 中搜索但没有结果

有没有人这样做过？我无法让它工作。以下是我的步骤：

1. 从链接下载windows包
2. 我可以毫无问题地运行 qfuzzylite (gui-tool)。现在我想在我的 Visual Studio + Qt 集成项目中使用fuzzylite lib。
3. 在 CMake GUI 中，我将 blurlite 源文件夹作为输入文件夹并选择 Visual Studio 2010 作为编译器。
4. 我能够在 CMake 中生成 Visual Studio 模糊解决方案而不会出现任何错误。
5. 然后，我尝试构建 Visual Studio 解决方案，但由于一些奇怪的错误而失败。但是，它确实生成了fuzzylite-dbg.lib 文件（我需要）。
6. 然后我使用这个lib 文件和fuzzylite.dll 并在VS 项目中包含Headers 的路径。该项目构建没有任何错误。

7. 现在在我正在做的代码中

   fl::Engine* engine = new fl::Engine("simple-dimmer");

这失败了，但有以下例外：

我是初学者。我在matlab中有一个矩阵，我想将矩阵的数字转换为模糊数字并将这些模糊数字用于我的函数输入。我该怎么做？像这样将数字除以 1000 将数字转换为 0,1 之间的双数是否正确？[256,12;3,56]--->[0.256,0.12;0.003,0.056]

但是对于双数我该怎么办？

我有大量数据（数十万条记录），它们是 CSV 中的唯一条目。这些条目本质上是在商店中列出的来自提供这些产品的供应商的产品。问题是，虽然他们为我们提供了逐字复制这些内容或更改措辞的权利，但我显然不想逐字列出它们，因为谷歌会因“重复”内容而对排名进行打击。然后，同样明显的是，手动编辑 500,000 个项目将花费大量时间。

解决方案似乎是利用模糊逻辑，将某些措辞转化为不同的东西，然后不会受到谷歌的惩罚。迄今为止，我一直无法找到任何真正的图书馆来解决这个问题或解决这种情况的可靠解决方案。

我正在考虑通过自己的算法来实现这一点，但我讨厌重新发明轮子，或者更糟糕的是，在尝试失败后被大 G 击败。

我的想法是简单地搜索各种短语和单词（没有停用词），然后基本上将它们映射到可以随机插入的短语和单词，它们仍然具有相同的含义，但有足够的实质内容，希望不会导致排名下降的情况。

的解决方案Ruby将是最佳的，但绝对没有必要，因为可以使用任何语言。

是否有任何现有的算法、理论或类似场景的实现可用于建模或解决此类场景？

你好，我想在我的 Android 应用中使用JFuzzyLogic ；我有两个问题：

1. JFuzzyLogic使用antlrworks-1.2.jar、jcommon-1.0.14.jar、jfreechart-1.0.11.jar；（对我来说毫无意义）但这可能是谷歌游戏商店的问题？
2. JFuzzyLogic 重 8 mb，有没有办法减少上传到调试的时间？谢谢！

我目前正在研究“模糊最小最大神经网络第 1 部分：分类”项目通过阅读论文，我理解了项目的概念，但无法决定如何为输入模式创建 Hyperbox。互联网上没有可用的信息。我正在使用 Java 技术。

我正在使用 PID 数据集。

论文链接：ftp: //ftp.inf.ufrgs.br/pub/SIA/refer%EAncias/fuzzy%20min%20max%20classifier.pdf

我想问的是，在创建超级框时，应该使用输入数据集的所有参数，或者也可以使用单个参数来完成工作，以及在创建超级框之前我们最初给出的超级框的大小应该是多少（0 ​​< 超级框的大小 <1 ) ?

我想编写一个代码来匹配某些单词。我不在乎这个词的形式，它可以是一个名词，加上-ing，它可以变成一个动词。例如，添加 = 添加，招募 = 招募。另外，就像招聘=招聘=招聘人员。

简而言之，单词的所有形式都是平等的。是否有任何 Java 程序可以用来实现这一点。

我对 Apache 的 OpenNLP 有点熟悉，所以这是否有帮助？

谢谢！！

我有 2,500,000 个产品名称，我想尝试将它们组合在一起，即查找具有相似名称的产品。例如，我可以拥有三种产品：

• 亨氏焗豆 400g;
• Hz Bkd 豆 400g;
• 亨氏豆 400g。

它们实际上是相同的产品，可以合并在一起。

我的计划是使用Jaro-Winkler 距离的实现来查找匹配项。该过程如下：

• 列出内存中所有产品名称的大清单；
• 选择列表中的第一个产品；
• 将其与列表中紧随其后的每个产品进行比较并计算“Jaro 分数”；
• 报告任何具有高匹配度（例如 0.95f 或更高）的产品；
• 转到下一个产品。

所以这有一些优化，因为它只匹配每个产品的一种方式，节省了一半的处理时间。

我对此进行了编码并进行了测试。它运行良好，并找到了数十个匹配项进行调查。

将 1 个产品与 2,500,000 个其他产品进行比较并计算“Jaro 分数”大约需要 20 秒。假设我的计算是正确的，这意味着完成处理需要一年的大部分时间。

显然这是不切实际的。

我让同事检查了代码，他们设法将 Jaro 分数计算部分的速度提高了 20%。他们使该过程成为多线程的，这使它更快一点。我们还删除了一些存储的信息，将其简化为产品名称和唯一标识符列表；这似乎对处理时间没有任何影响。

有了这些改进，我们仍然认为这需要几个月的时间来处理，我们需要几个小时（或最多几天）。

我不想介绍太多细节，因为我认为这并不完全相关，但我将产品详细信息加载到列表中：

然后我使用以下内容来处理每个产品：

我认为出于这个问题的目的，我们可以假设 Jaro.GetJaro 方法是一个“黑匣子”，即它如何工作并不重要，因为这部分代码已经尽可能地优化，我可以'不认为它可以如何改进。

关于模糊匹配此产品列表的更好方法的任何想法？

我想知道是否有一种“聪明”的方式来预处理列表，以便在匹配过程开始时获得大多数匹配项。例如，如果比较所有产品需要 3 个月，但比较“可能”的产品只需要 3 天，那么我们可以忍受这种情况。

好的，出现了两个常见的事情。首先，是的，我确实利用了单尾匹配过程。真正的代码是：

我很遗憾发布修改后的版本；我试图简化一点（坏主意）。

其次，很多人想看 Jaro 代码，所以就到这里了（它很长，而且它最初不是我的——我什至可能在这里某个地方找到它？）。顺便说一句，我喜欢一旦出现糟糕的比赛就在完成前退出的想法。我现在就开始看那个！

看到这个问题仍然有一些观点，我想我会快速更新发生的事情：

• 我真的希望我最初发布了我正在使用的实际代码，因为人们仍然告诉我要进行一半的迭代（显然没有阅读超过第一段左右的内容）；
• 我采纳了这里提出的一些建议，以及 SO 以外的其他人提出的一些建议，并将运行时间缩短到 70 小时左右；
• 主要的改进是对数据进行预处理，只考虑具有相当高销售额的商品。不是很好，但它使工作量大大减少；
• 我的笔记本电脑过热时遇到了问题，所以我在一个周末用冰箱里的笔记本电脑完成了大部分工作。在这样做的过程中，我了解到冰箱不是笔记本电脑的好环境（太潮湿），大约一周后我的笔记本电脑就死了；
• 最终结果是我实现了我打算做的事情，也许没有我希望的那么全面，但总的来说，我认为这是成功的；
• 为什么我不接受答案？好吧，实际上下面的答案都没有完全解决我最初的问题，虽然它们大多有帮助（在我第一次发布这个问题后的几年里出现的一些答案肯定没有帮助），我觉得选择一个作为“答案”是不公平的”。

我正在开发一个应用程序，它必须能够在存储在 sql server DB 中的数十万个联系信息中找到并合并重复项。我必须比较表中的所有列，每列都有一个权重值。比较必须基于重量值。根据比较结果和等效程度，我必须决定自动合并联系人或请求用户注意。我知道有许多用于重复数据删除的模糊逻辑算法。

在http://www.melissadata.com/中了解基于 N-gram 或 Q-gram 的算法。这种算法对大量数据是否可行？如果没有，任何人都可以用一些算法指导我或告诉我从哪里开始？

我想要实现的一个例子，