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AIandPredict
- 短期负荷预测对电力系统的经济和安全运行有重要作用随着人工智能技术和高深数学理论的发展,为负荷预测研究开辟了新途径和新方法电力市场竞争机制引入对负荷预测提出新要求各种随机因素对负荷预测的影响尚未取得完善研究方法据此对负荷预测的研究一直是人们研究的热点本文是根据课题组研究工作在总结的基础上重点介绍模糊集理论数据挖掘小波分析混沌理论的负荷预测研究 关键词短期负荷预测智能技术模糊集理论数据挖掘小波分析混沌理论-short-term load forecasts on the power system
一个非常好用的Autocad工具集
- ********************************************************* * AyungerStudio AutoCAD-Tools 更新日期: 2010.02.01 * ********************************************************* 这是本人近年来独自开发的一个AutoCAD修改工具集合，现与各位共享，主要包括： 1、 绘制类： 箭头、示坡线、锥坡线、剖断线、垂线、切线、等高线加
ROUGH SET SOURCE CODE
- 基于"pca+lda+粗糙集+模糊神经网络"的人脸识别程序
fcm
- 采用模糊C均值对数据集完成聚类，并得到较好的结果-Using fuzzy C means clustering on the complete data set, and get better results
Fuzzy
- 用java语言开发出来的模糊集程序演示实例-Program demonstrates examples of fuzzy sets
Circle
- 模糊集方法控制小球做固定环形运运动，目标跟踪运动-Fuzzy set methods to control the ball to do target tracking
simulation
- 涵盖目前识别和智能计算的理论和方法，包括支持向量机，神经网络，决策树，粗糙集理论，模糊集理论，和遗传算法-Covers the recognition and intelligent computing theory and methods, including support vector machines, neural networks, decision trees, rough set theory, fuzzy set theory and genetic algorithm
RoughSetReduct_Sln
- 基于粗糙集的模糊分类模型的MATLAB代码。可用-MATLAB code based on fuzzy rough set classification model. Available
hcmfcm
- 硬聚类和模糊聚类完整代码，只要把数据集导入即可运行-Hard clustering and fuzzy clustering complete code, as long as you import the data set it can operate
FCMClust
- 采用模糊C均值对数据集进行聚类的matlab代码-Matlab code for data clustering based on fuzzy c-means algorithm
FillHole
- 实现基于模糊集理论的自动阈值分割，并填充图像细小孔洞(Automatic threshold segmentation, and fill the image hole)
粗糙集实验--属性约简
- 可以进行属性约简以达到降维的目的(Attribute reduction can be carried out to achieve dimensionality reduction)
049060845jiemohu
- 解距离模糊的所有程序，中国余数定理，一维集，余查查表，多目标(Solve all procedures for distance blur, Chinese remainder theorem, one-dimensional set, residual table, multiple goals)
模糊综合评判方法（python）
- 首先确定被评价对象的指标集和等级集；再分别确定各个因素的权重及它们的隶属度向量，获得模糊评判矩阵；最后把模糊评判矩阵与因素的权向量进行模糊运算并进行归一化，得到模糊综合评价结果(Firstly, the index set and grade set of the evaluated object are determined; then, the weight of each factor and their membership degree vectors are determined s