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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.
电位法的优先图形作为模糊图
自催化组（ACS）是一曲线图。在另一方面，潜在的方法（PM）是优化的目的，建立基于图形的概念。首先，ACS的受限的形式，即，弱自催化组（WACS），传递比赛的推导，在这项研究中引入的。于是，一种新的数学概念，即模糊弱自催化集（FWACS），定义及其关系传递PM成立。有些定理证明突出自己的关系。最后，本文的结论是，任何偏好图是一个模糊的图表类型5。
预测村镇银行在加纳使用机器学习的表现手法
村镇银行的想法是引入农村有限的商业银行分支机构的结果，以调动其资源为农村发展。它也被认为是金融机构，如村镇银行是减轻贫困的强大工具。尽管如此，一些银行都比较通过非法活动和资源的管理不善越来越多的人的负担。使用一组财务比率的评估银行的表现一直是一个有趣和具有挑战性的问题，许多研究人员和从业人员。的，可以准确地预测一个公司的业绩因素识别是极大的兴趣，任何决策者。这项研究使用ARB的财务比率作为自变量，以评估农村银行的业绩，后来使用随机森林算法最相关的模型来识别的变量。从各银行获得的数据集。这项研究使用了三个决策树算法，即，C5.0，C4.5，和CART，打造不同的决策树预测模型。这项研究的结果表明，该算法C5.0了100％的准确度，然后用84.6％的精确度，并最终以83.34的平均精度的C4.5算法的CART算法。这项研究，因此，建议C5.0预测模型的使用在预测村镇银行在加纳的财务业绩。
基于多参数模糊逻辑健康指数评估油浸式电力变压器
健康指数方案可能是最根本的工具，统一了所有变压器状态的状态信息到一个单一的结果，从而提高电力变压器的资产管理和生命长寿策略。这项研究的目的是建立与模糊逻辑推理系统级联多参数依赖型变压器的健康指数评估模型。这种策略的中心在动态加载状态的效果，不同的热点温度和绝缘系统的多个公证人结果。此外，基于呋喃和碳氧化物的比率为DP指针聚合（DP）模型的非侵入度也因素在开发健康指数模型。健康指数的总体结果取决于完全考虑的要素，但不是任何孤立的属性。数据获得由在服务变压器被用来验证所提出的模型。模型反射镜的成果评价变压器的实际情况。因此，建议健康指数模型可以是一个重要工具，资产管理公司和电力公司。
模糊过滤器的措施BL- 代数
模糊滤波器度的新概念是由蕴涵算，这使得能够测量度的装置给出到其上的模糊子集BL代数是模糊过滤器。在本文中，我们提出了模糊过滤度的几个等价刻划通过研究它的性质与级别割集的关系。此外，我们研究了模糊过滤度的交集和模糊子集的模糊直接产品，并调查模糊过滤度的图像和模糊子集的同态下的原像。
