如何将Matlab中"模糊控制设计器"的隶属度函数导出图片(figure)详情参考matlab官方帮助手册:plotmf()函数https://www.mathworks.com/help/fuzzy/plotmf.html1.在利用matlab模糊控制设计器时,将设计完成的模糊控制器保存到工作区/工作文件夹:File->Export->To Workspace- / To File注意:格式为"XXX.fis" 2. plotmf(fis,'input

”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元,所谓云是指在其论域上的一个分布,可以用联合概率的形式(x, u)来表示 云模型用三个数据来表示其特征 期望:云滴在论域空间分布的期望,一般用符号Εx表示. 熵:不确定程度,由离散程度和模糊程度共同决定,一般用En表示. 超熵: 用来度量熵的不确定性,既熵的熵,一般用符号He表示. 云有两种发生器:正向云发生器和逆向云发生器,分别用来生成足够的云滴和计算云数字特征(Ex, En,He). 正向云发生器: 1.生成以En为期望,以He^2为方差的正态随机数En’

原文:模糊集合和隶属度函数--AForge.NET框架的使用(一) 什么是AForge.NET? AForge.NET是一个为开发人员和研究人员开发的框架,它可以用于计算机视觉,遗传算法,图像处理,神经网络,机器人学习与控制,机器学习和模糊系统. AForge.NET的官方文档比较丰富,网上也有一些相关文章,但是多是关于视觉和神经网络的,而我个人对模糊系统比较感兴趣,故写下自己的一些感受. 模糊系统和模糊理论简述 模糊系统主要是区别于经典系统(或称为常规系统).在研究人机系统,管理系统,特别是经

图片流下载 string filePath = HttpContext.Current.Server.MapPath("/img/wxPic/"); if (!Directory.Exists(filePath)) { Directory.CreateDirectory(filePath); } string fileName = string.Empty; string time = System.Guid.NewGuid().ToString(); fileName = time

利用Xvfb关闭chrome的图形化输出 #!/bin/bash . /home/fzuir/.profile # JAVA export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_75 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/lib/tools.jar # 利用Xvfb关闭chrome的图形化输出 X

其实2-SAT类型题目的类型比较明确,基本模型差不多是对于n组对称的点,通过给出的限制条件建图连边,然后通过缩点和判断冲突来解决问题.要注意的是在topsort输出结果的时候,缩点后建图需要反向连边,然后输出就可以了.2-sat题型差不多. 题意:新娘新郎分别坐在长桌两边,n-1队夫妇来参加婚礼,要求:夫妇不能坐在同一边,通奸关系不能坐在同一边.输出新娘对面的序列. 思路:对称关系:夫妇,限制条件:通奸关系.基础2-sat问题,缩点找冲突topsort输出结果一气呵成... 代码: #inclu

根据tensorflow中的conv2d函数,我们先定义几个基本符号 1.输入矩阵 W×W,这里只考虑输入宽高相等的情况,如果不相等,推导方法一样,不多解释. 2.filter矩阵 F×F,卷积核 3.stride值 S,步长 4.输出的特征图高宽为 new_height.new_width 当然还有其他的一些具体的参数,这里就不再说明了. 我们知道,padding的方式在tensorflow里分两种,一种是VALID,一种是SAME,下面分别介绍这两种方式的实际操作方法. 1.如果paddin

题目1065:输出梯形 时间限制:1 秒 内存限制:32 兆 特殊判题:否 提交:3745 解决:2043 题目描写叙述: 输入一个高度h.输出一个高为h.上底边为h的梯形. 输入: 一个整数h(1<=h<=1000). 输出: h所相应的梯形. 例子输入: 4 例子输出: **** ****** ******** ********** #include<stdio.h> void solve(int h){ int N=h+2*(h-1); int i=N-h; int j=0;

单词拼接 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:5 描述 给你一些单词,请你判断能否把它们首尾串起来串成一串. 前一个单词的结尾应该与下一个单词的道字母相同. 如 aloha dog arachnid gopher tiger rat 可以拼接成:aloha.arachnid.dog.gopher.rat.tiger 输入 第一行是一个整数N(0<N<20),表示测试数据的组数 每组测试数据的第一行是一个整数M,表示该组测试数据中有M(2<M<1000

题目 \(dfs+\)证明. 对于题目描述,可以发现\(K\)其实就是大于等于原图中最大度数的最小奇数,因为如果原图度数最大为奇数,则最多颜色肯定为K,而如果原图最大度数为偶数,则\(K\)又是奇数,则最多颜色也肯定小于等于\(K\). 然后可以\(dfs\)染色,染色有两种方法,一种是枚举颜色,然后判断可行性并考虑回溯.这种搜索复杂度很大. 而另一种方法就是直接贪心搜索,使每个当前搜到的点取除去与它相连的颜色的最小值,然后并不需要判断可行性,因为每次都是将当前颜色尽可能的不相同. #defin

System.Drawing.Image _CodeImage = _Code39.GetCodeImage(OrderNo, Code39.Code39Model.Code39Normal, true); System.IO.MemoryStream _Stream = new System.IO.MemoryStream(); _CodeImage.Save(_Stream, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg); string strUrl =

题意:在一个n个点的无向连通图中,n是奇数,k是使得所有点的度数不超过k的最小奇数,询问一种染色方案,使得相邻点的颜色不同. 题解:一个点和周围的点的颜色数加起来最大为它的度数+1:如果最大度数是偶数,那么k种颜色一定够了.如果最大度数是奇数,而且n是奇数,那么k种颜色也一定是足够的. 可以反证,最大度数的点是u,deg[u]是奇数,而且和u相邻的点颜色各不相同,那么与u的一个相邻点v,至少和deg[u]个颜色不同的点相邻,这样构造出来连通图点数一定是偶数,和n是奇数是矛盾的,所以不会出现颜色数

题意: 题目描述:在公元3141年人类的足迹已经遍布银河系.为了穿越那巨大的距离,人类发明了一种名为超时空轨道的技术.超时空轨道是双向的,连接两个星系,穿越轨道需要一天的时间.然而这个轨道只能同时给一艘飞船使用,也就是说,每条轨道每天只能有一艘飞船穿越.现在IBM公司要把K(K≤50)台超级计算机从地球运到Eisiem星系去,由于这些超级计算机个头巨大,一台计算机就要用一艘飞船来运.现在人类能够到达N(N≤50)个星系,拥有M(M≤200)条超时空轨道,太阳系的编号为S,Eisiem星系的编号为

In [1]: %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns np.random.seed(0) sns.set()   画热力图 In [2]: uniform_data=np.random.rand(3,3) #打印数据 print(uniform_data) #画热力图 heatmap=sns.heatmap(uniform_data)   [[0.54

一.简介 MATLAB软件有提供一个模糊推理系统编辑器,利用模糊工具箱在matlab命令窗口输入Fuzzy命令进入模糊控制编辑环境 二.主要步骤 1.接受输入变量 2.输入变量模糊化 3.利用模糊规则进行推理得出结论 4.综合步骤3利用结论从模糊隶属度得到实际的输出值 5.输出结果 三.MATLAB运行结果  输入 e 的模糊语言变量及其隶属度函数:  输入 ec 的模糊语言变量及其隶属度函数:    输出结果: 四.总结 在本次实验中设置了两个模糊输入变量(e和ec),一个模糊输出变量u .在

题意:我们常根据无向边来计算每个节点的度,现在反过来了,已知每个节点的度,问是否可图,若可图,输出一种情况. 分析:这是一道定理题,只要知道可图定理,就是so easy了  可图定理:对每个节点的度从大到小排序,取第一个(最大)的度的节点,依次与其后(度)的节点连边,每连一条边,对应的度减1.然后重新排序,重复以上步骤,若度出现负值,则不可图.(若n个点中,某点的度>=n,那么也是不可能的) #include<cstdio> #include<cstring> #includ

单源最短路径 题目描述 如题,给出一个有向图,请输出从某一点出发到所有点的最短路径长度. 输入输出格式 输入格式: 第一行包含三个整数N.M.S,分别表示点的个数.有向边的个数.出发点的编号. 接下来M行每行包含三个整数Fi.Gi.Wi,分别表示第i条有向边的出发点.目标点和长度. 输出格式: 一行,包含N个用空格分隔的整数,其中第i个整数表示从点S出发到点i的最短路径长度(若S=i则最短路径长度为0,若从点S无法到达点i,则最短路径长度为2147483647) 输入输出样例 输入样例 输出样例

题目链接:http://poj.org/problem?id=1904 题意:有n个王子,每个王子都有k个喜欢的妹子,每个王子只能和喜欢的妹子结婚,大臣给出一个匹配表,每个王子都和一个妹子结婚,但是国王不满意,他要求大臣给他另一个表,每个王子可以和几个妹子结婚,按序号升序输出妹子的编号,这个表应满足所有的王子最终都有妹子和他结婚. 分析:很好的图论题,把强连通分量和完美匹配结合起来了,记得多校的时候看到类似的题目(hdu 4685),但是不会做,还以为是二分匹配=_= 首先建图,如果王子u喜欢妹

摘要 构造可显示特征文件里连续合并类之间的属性距离的树示意图(树状图). 使用方法 · 输入特征文件必须採用预定的特征文件格式. 特征文件可使用 Iso 聚类或创建特征工具来创建.该文件必须至少包括两个类. 可通过扩展名 .gsg 来识别特征文件. · 树状图的输出是一个 ASCII 文本文件. 该文件包括两部分:表和图形. 第一部分是以合并顺序显示各类对之间距离的表. 第二部分是使用类的 ASCII 字符的图形表达,用来演示合并关系和等级. 图形说明了特征文件里合并类对之间的相对距离,这些距离

1. 文本相似度计算-文本向量化 2. 文本相似度计算-距离的度量 3. 文本相似度计算-DSSM算法 4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法 1. 前言 最近在学习文本相似度的计算,前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量,这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面,本文准备换一个思路,从深度学习的角度来处理文本相似度的问题. 本文介绍DSSM(Deep Structured Semantic Models)深度学习架构. 2. DSSM原理 DSSM的原理很简单,通过搜索引擎里Q