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一种混合神经模糊和特征降模型分类
模糊系统的演变呈现出有影响力和成功在许多通用逼近能力和应用。本文提出了一种数据分析的混合神经模糊和特征还原（NF-FR）模型。这个提议NF-FR模型使用的所有模式的基于特征的阶级归属感模糊化过程。在模糊化过程中，所有功能都是基于数据集中可用类的数量扩张。它有助于处理不确定性问题，并协助人工神经网络 - （AN = N-）的模型，以达到更好的性能。然而，问题的增加，由于此膨胀输入的复杂性在模糊化方法的特征。这些扩展功能可能并不总是显著有助于模型。为了克服这个问题，特征还原（FR）用于滤除微不足道特征，从而降低网络的计算成本。这些降低显著特征在基于神经网络的模型用于对数据进行分类。这个建议的模型的有效性进行了测试和十基准数据集（平衡和非平衡），以验证了NF-FR模型的性能验证。 The performance comparison of the NF-FR model with other counterparts has been carried out based on various performance measures such as classification accuracy, root means square error, precision, recall, and f-measure for quantitative analysis of the results. The obtained simulated results have been tested using the Friedman, Holm, and ANOVA tests under the null hypothesis for statistical validity and correctness proof of the results. The result analysis and statistical analysis show that the NF-FR model has achieved a considerable improvement in accuracy and is found to be efficient in eliminating redundant and noisy information.
势能法的偏好图作为模糊图
自催化集(ACS)是一个图。另一方面，势方法(PM)是一个为优化目的而建立的基于图的概念。首先，介绍了弱自催化集(WACS)的一种受限形式，它是传递锦标赛的一种派生形式。在此基础上，定义了模糊弱自催化集(FWACS)这一新的数学概念，并建立了其与可传递PM的关系。有些定理被证明是为了突出它们之间的关系。最后，本文得出任何一个偏好图都是一个模糊图类型5。
预测村镇银行在加纳使用机器学习的表现手法
农村银行的概念是由于农村地区有限的商业银行分支机构为了调动农村发展的资源而提出的。人们还认为，农村银行等金融机构是减轻贫困的有力工具。然而，其中一些银行通过非法活动和对资源的管理不当正在增加人民的负担。对许多研究人员和从业人员来说，利用一套财务比率来评估银行的业绩一直是一个有趣且具有挑战性的问题。确定能够准确预测公司业绩的因素对任何决策者都是非常重要的。本研究以ARB的财务比率为自变量，对农村银行绩效进行评估，之后利用随机森林算法对与模型相关性最大的变量进行识别。从不同的银行获得了一个数据集。本研究采用C5.0、C4.5、CART三种决策树算法，建立各种决策树预测模型。研究结果表明，C5.0算法的正确率为100%，其次是CART算法，正确率为84.6%，最后是C4.5算法，平均正确率为83.34。因此，本研究建议使用C5.0预测模型来预测加纳农村银行的财务绩效。
基于多参数模糊逻辑的油浸式电力变压器健康指标评价
健康指数方案可以是将所有变压器状态信息统一为单一结果的最基本工具，从而增强电力变压器资产管理和寿命策略。本研究的目的是建立一个以模糊逻辑推理系统为核心的多参数相关变压器健康指标估计模型。该策略以动态加载、热点温度变化和绝缘系统的多重验证结果为核心。此外，在建立健康指数模型时，还考虑了以呋喃和碳氧比为DP指针的聚合非侵入度(DP)模型。健康指数的一般结果取决于完全考虑的元素，而不是任何单独的属性。利用在役变压器的数据对模型进行了验证。模型的结果反映了评价变压器的实际情况。因此，所提出的健康指数模型可以成为资产管理公司和电力公司的重要工具。
模糊过滤器的措施BL- 代数
利用蕴涵算子给出了模糊过滤度的新概念，使模糊过滤度能够度量a的模糊子集所达到的程度BL-代数是一个模糊的过滤器。本文通过研究模糊过滤度的性质及其与水平割集的关系，提出了模糊过滤度的几个等价刻画。在此基础上，研究了模糊子集的交积和模糊直积的模糊滤波度，研究了同态下模糊子集的模糊滤波度和原像的模糊滤波度。
