 | 펄럭이다FLPD는 퍼지 프로토 타입을 기반으로하는 자동 학습 시스템입니다. |
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펄럭이다 설명
FLPD는 퍼지 프로토 타입을 기반으로 한 자동 학습 시스템입니다. FLPD는 퍼지 프로토 타입을 기반으로 한 자동 학습 시스템입니다. FLPD는 감독 및 감독되지 않은 학습 과정을 계산하기 쉽습니다. 동시에,보다 실험 한 사용자는 계산 프로세스의 높은 수의 매개 변수를 구성 할 수 있으며, 또한 자신의 개인화 된 학습 절차를 설계 할 수 있습니다. 시스템의 유도 커널 (계층 적 프로토 타입 유도)을 기반으로합니다. 그러나 고급 사용자는 퍼지 프로토 타입을 기반으로 자체 유도 알고리즘을 설계하고 사용할 수 있습니다. 시스템은 다양한 추상화 수준에서 작동하는 여러 유틸리티를 포함하는 계층으로 구조화되어 유연성, 전력 및 단순화를 결합 할 수 있습니다. 모든 시스템은 퍼지 정보를 표현하고 조작하고 기계 학습 기술을 적용 할 수있는 퍼지 로직 및 기계 학습을위한 C ++ 라이브러리. "FLPD"의 주요 기능이 있습니다. 어느 정도, 연속 퍼지 세트. LPD (최소한의 편견 분배)에서 변형 가능한 퍼지 세트를 취급하는 특정 클래스는 또한 필요한 변환을 자동으로 처리하기위한 적절한 역학을 포함하여 포함됩니다. 이론 : 퍼지 세트와 조건부 확률의 융합으로 · 퍼지 프로토 타입 · 퍼지 속성의 용기로서 프로토 타입의 기본 이행이 제공됩니다. 질량 할당 이론에서 파생 된 퍼지 프로토 타입의 작업은 융합, 지원 및 평균 정규화 된 지원을 구현합니다. · 언어 설명 · 데이터 퍼지 화를위한 일부 도구가 라이브러리에 포함되어 있습니다. 지속적인 데이터의 이산화를 위해 여러 언어 적용 알고리즘이 구현됩니다. · 프로토 타입 유도 알고리즘 · 라이브러리에는 HPI를 기반으로 HPIW (가중치가있는 HPI)가 계층 적 프로토 타입 유도 알고리즘 (HPI가있는 HPI)이 포함되어 있으며, HPI를 기반으로하는 경우, 퓨전을위한 프로토 타입을 검색 할 때 각 속성의 관련성을 처리합니다. 원시 HPI의 결과를 향상시키는 숙고 함수를 생성합니다. · 데이터 입력 / 출력 · 데이터 I / O의 기본 구현이 제공되므로 여러 가지 형식 (텍스트, CSV 및 XML )의 읽기 및 쓰기 데이터를 쉽게 사용할 수 있습니다. · 실험 프레임 워크 · 라이브러리 외에도 명령 줄에 대한 몇 가지 프런트 엔드와 라이브러리를 기반으로하는 PHP에서 단순한 그래픽 인터페이스 쓰기, 습관적 인 자동 학습 작업을 구현합니다. · 감독 학습 · 교육 데이터 세트가 변환됩니다. 퍼지 프로토 타입 세트에서 유도 공정 후에. 유도 된 프로토 타입은 테스트 데이터 세트의 요소 클래스를 결정하는 데 사용됩니다. · 상호 검증이 필요한 경우 입력 데이터 집합이 여러 개의 폴드에 분할됩니다. 그런 다음 감독 된 학습 프로세스가 각 접이식에 적용됩니다. · 감독되지 않은 학습 · 입력 데이터 집합에서 유발 된 프로토 타입 세트가 추출됩니다. 각 프로토 타입은 입력 데이터에서 감지 된 차별화 된 데이터 요소의 차별화 된 클래스를 나타냅니다. ·이 학습 프런트 엔드는 하위 추상화 수준에서 백 엔드 그룹 위에 구현됩니다. 각 백엔드는 학습 프로세스가 완료되기 위해 필요한 여러 순차 태스크에서 한 단계 만 계산합니다. · 자체 XML 형식으로 /로 데이터 변환. · XML 데이터 조작 · 데이터 fuzzification. · 프로토 타입 유도. · 데이터 분류. · 데이터 분류. 분류 평가. · 그래픽 표현. ·이 백 엔드를 직접 사용하면, 개인화 된 학습 프로세스는 시스템이 이미 제공 한 계산 인프라를 완전히 또는 부분적으로 설계, 완전히 새롭거나 부분적으로 설계 할 수 있습니다.
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