fuzzy logic
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1 天有情绪数据
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机器学习技术综述用于自闭症诊断和治疗
最近发表在arXiv上的一篇系统综述，考察了机器学习技术在自闭症谱系障碍（ASD）诊断和治疗中的应用。该综述涵盖了2017年至2023年的55项研究，发现监督学习方法目前占主导地位，但深度学习在更大的数据集中的应用日益广泛。未来进展预计将来自结合无监督学习和模糊逻辑的混合方法，以及整合来自可穿戴技术和生物识别传感器的数据以进行持续监测。
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新型模糊逻辑模型提升变压器故障诊断准确性
研究人员开发了一种结合模糊逻辑和IEEE关键气体法（FL-KGM）的增强模型，以提高通过溶解气体分析诊断电力变压器故障的准确性。这种新方法改进了隶属函数，优化了模糊规则集，并分离了CO和CO2，以解决传统IEEE关键气体法中发现的不一致之处。实际数据验证显示，FL-KGM的准确率高达98.6%，显著优于现有方法，并为先进的变压器监测和预测性维护提供了潜力。
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新的ASP框架集成模糊逻辑进行定性推理
本文介绍了一种新颖的基于模糊逻辑的答案集编程（ASP）扩展，旨在处理具有模糊语言标签的定性推理。所提出的框架将数值数据（例如机器学习模型的输出）与定性概念上的符号推理相结合。主要特点包括基于学习的隶属函数和语义丰富的谓词，从而实现了一种统一的声明式方法，该方法结合了专家知识、上下文因素和主观解释。
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模糊逻辑和遗传算法优化电网储能
研究人员开发了一个新颖的优化框架，该框架集成了模糊逻辑和遗传算法来管理有源配电网中的储能和发电。该方法使用模糊集表示可再生能源、负荷模式和市场价格来模拟系统不确定性，例如天气变化和用户需求波动。遗传算法然后结合这些模糊元素，即使在不确定的条件下也能提高系统稳定性和优化运营成本。在IEEE-69电力系统上的模拟表明，与传统的确定性方法相比，这种模糊遗传算法策略能够有效减少技术约束并避免不可行的网络适应。