Flpd FLPD, bulanık prototiplere dayanan otomatik bir öğrenme sistemidir.
Şimdi İndirin

Flpd Sıralama ve Özet

Flpd Etiketler

Bulanık algoritma Öğrenme sistemi bulanık prototip HPI algoritması Hpi

Flpd Açıklama

FLPD bulanık prototip dayanan bir otomatik öğrenme sistemidir. hesapla denetimli ve denetimsiz öğrenme süreçleri için FLPD bulanık prototypes.Using FLPD dayalı bir otomatik öğrenme sistemidir, bu kolay. Aynı zamanda, daha tecrübe kullanıcılar hesaplama işleminin parametrelerinin yüksek sayıda yapılandırabilir ve aynı zamanda sistemin kendi kişiselleştirilmiş öğrenme işlem önemlidir indüksiyon çekirdek HPI algoritması (Hiyerarşik Prototip İndüksiyon) dayanmaktadır tasarlayabilirsiniz. Ancak, gelişmiş bir kullanıcı tasarlayabilirsiniz ve esneklik, güç ve simplicity.All sistemini birleştirmek için izin farklı soyutlama düzeylerinde çalışan birkaç programları içeren tabakalar halinde yapılandırılmıştır bulanık prototypes.The sistemine dayanan kendi indüksiyon algoritması kullanır a dayanır bulanık mantık ve temsil ve bulanık bilgi manipüle ve techniques.Here "FLPD" bazı temel özellikleri şunlardır öğrenme makinesi uygulamanızı sağlar makine öğrenimi için c ++ kütüphanesi: · bulanık Kümeler · sistem ayrık bulanık kümeleri temsil eden ve işlenmesi için gerekli sınıfları içerir ve bir ölçüde de, sürekli bulanık kümeler. Bulanık setleri kullanım için spesifik sınıfları otomatik olarak gerekli olan dönüşümleri işlenmesi için uygun mekaniği ile, LPD (Az subsidy Dağılım) olasılık dağılımları da içerdiği dönüştürülebilir. · bulanık kümesi üzerinde ortak işlemler yanı sıra, bu operasyonlar Kütle atama türetilen kütüphane uygular Teori: bulanık kümelerin füzyonu ve koşullu olasılık olarak. · Bulanık prototipleri · prototip temel uygulaması bulanık niteliklerin kaplar gibi, sağlanır. Kütle Atama Teoriden edilen bulanık prototip üzerinde işlemler uygulanır: füzyon destek ve ortalama normalize destek. · Dil Açıklaması · Veri Bulanıklaştırma için bazı araçlar kütüphanesinde bulunur. sürekli bir veri ayrıklaştırma, birkaç dil kaplama algoritmaları uygulanmaktadır. · Prototip İndüksiyon Algoritmalar · kütüphane, HPI dayalı bir hiyerarşik Prototip İndüksiyon algoritmasının uygulanması (HPI) ve ayrıca HPIW (Ağırlıklandırmanın ile HPI), yani içeren füzyon için prototipler ararken Her özelliğin alaka ilgilenir ve ham HPI sonuçlarını geliştiren bir durulması işlevini oluşturur. · Veri Giriş / Çıkış · Temel bir veri uygulanması G / Ç çeşitli biçimlerde okuma ve yazma veri sağlayan sağlanır kolay bir şekilde (metin, CSV ve XML ). · Deneme Çerçeve · kütüphaneye ek sistem, kütüphane dayalı, bazı alışılmış otomatik öğrenme görevleri üstlenmesi komut satırı ve PHP basit grafik arayüz yazmak için bazı ön uçları içerir: · Denetimli Öğrenme · Bir eğitim veri kümesi dönüştürülmüş olduğunu bulanık prototip kümesinde, bir indüksiyon süreci sonrasında. kaynaklı prototip bir test veri kümesinin elemanlarının sınıfını belirlemek için kullanılır. çapraz doğrulama isteniyorsa ·, bir giriş veri kümesi birkaç kat parçalı. A daha sonra her bir kat uygulanır işlemi öğrenme denetimli. · Eğitimsiz öğrenme · neden prototip bir dizi ekstre edilir veri kümesi, bir girişle. Her prototip veri elemanlarının bir farklılaşmış sınıf giriş verileri tespit eder. · Ön ucu arka uçların bir grup üzerinden gerçekleştirildiği bu öğrenme, düşük soyutlama düzeyinde. Öğrenme işlemi için gerekli olan çeşitli ardışık görevler her arka uç hesaplar tek bir adım tamamlanması.:... · / den kendi XML formatında veri dönüştürme · XML veri işleme Veri bulandırma · Prototip indüksiyon Veri sınıflandırma · sınıflandırmaların değerlendirilmesi. · grafik gösterimi. · kişiselleştirilmiş öğrenme süreci zaten sistem tarafından sağlanan hesaplama altyapısı dayalı kısmen tamamen yeni tasarlanmış ya edilebilir doğrudan bu arka uçların kullanılması.

Flpd İlgili Yazılım