cream的博客

本文通过应用模糊C-均值算法对台湾高雄某大型医院的患者数据进行聚类分析，结合k-均值算法对比，探讨医疗客户关系管理中的市场细分策略。研究发现地理距离和年龄是影响患者就医选择的关键因素，高雄市居民和屏东县老年人为主要客户群体。文章提出了基于大数据分析的医疗CRM模型，并给出了优化服务、加强数据管理与隐私保护的实际建议，为医疗机构实现精准化、个性化服务提供参考。

本文探讨了客户关系管理（CRM）在医疗行业中的应用，重点分析了大数据分析（BDA）技术，特别是聚类分析方法在患者细分和医疗服务优化中的作用。通过文献综述与台湾南部某大型医院的案例研究，展示了模糊C-均值聚类方法在识别患者群体特征、制定个性化营销策略方面的有效性。文章还总结了公共与私人医疗机构在CRM实践中的差异，提出了加强数据管理、人才培养和隐私保护等建议，并展望了多方法融合、动态分析和跨机构合作等未来研究方向。

本文探讨了图像学习在灾害评估中的创新应用与医疗客户关系管理的智能化探索。通过IP2CL方法、补丁级分类和对比学习，显著提升了灾害图像中损坏级别的分类性能，解决了数据不平衡问题。同时，引入模糊C-均值聚类对医疗患者数据进行客户细分，助力医疗机构实现精准服务与营销。文章还分析了两类技术在数据处理、特征提取和模型优化方面的共性，并展望了多模态融合、个性化医疗与人工智能在未来的应用前景。

本文深入解析了基于图像的灾害前后条件概率学习技术，重点介绍了CLIFGAN系统与IP2CL方法在灾害应对和损伤评估（HADR/DA）中的应用。CLIFGAN结合对比学习与DeepLabV3Plus，在F1分数上表现优异；而IP2CL通过构建灾前灾后图像的条件概率模型，显著提升数据处理效率与模型性能。为解决训练数据不平衡问题，提出了GAN-1与GAN-2两种Pix2Pix GAN结构，实现可控与随机灾后图像生成。结合迁移学习与U-Net或DeepLabV3+架构，IP2CL在语义分割任务中展现出高精度、低计算

本文探讨了基于图像的前后条件概率学习（IP2CL）在灾害管理中的应用，特别是在人类援助与灾害响应（HADR）中的损害评估。针对灾害场景中数据稀缺、类别不平衡和计算资源受限等问题，提出结合深度学习与粒度计算的高效方法。利用xView2数据集，通过IP2CL编码方案支持逐像素语义分割与基于补丁的分类，并引入生成对抗网络（GAN）进行数据增强，提升模型性能。同时，采用迁移学习与对比学习优化特征提取与分类能力。研究还整合动态数据驱动应用系统（DDDAS）框架，实现近实时态势感知与模型自适应更新，为HADR提供强有力

本文探讨了深度学习在预测准确性、可靠性及灾害响应中的应用。分析了特征表示、网络设计与模型鲁棒性之间的关系，介绍了基于图像的前后条件概率学习在灾害评估中的作用，并涵盖了目标检测、不确定性量化、超参数优化和模型调整等关键技术。通过实际案例展示了方法的有效性，展望了未来研究方向，强调了深度学习在提升灾害响应效率和模型可解释性方面的潜力。

本文系统分析了卷积神经网络（CNN）在分布偏移下的预测准确性与可靠性，评估了EfficientNet-B0、ResNet-50和ConvNeXt-Tiny在分类与回归任务中的性能。研究发现ConvNeXt-Tiny在各类自然分布偏移下表现最鲁棒。通过引入多种MC-Dropout变体与集成模型进行不确定性量化（UQ），结果表明UQ方法的性能受任务类型、网络架构及分布偏移类型共同影响。对于分类任务，After-BB-Dropout在常规情况下表现更优，而极端情况下LL-Dropout更具优势；回归任务中Head

本研究探讨了图像分类与目标检测在不同数据分布下的预测准确性和可靠性，提出了一种面向自动驾驶场景的定制化数据集构建方法。基于BDD100k、KITTI和CADC等多源数据，构建了包含分布内、分布偏移、极端情况和分布外对象的综合数据集，并采用ResNet-50、EfficientNetB0和ConvNeXt-Tiny作为基线模型进行实验。通过准确率、ECE、NLL和IoU等指标评估模型在分类与回归任务中的性能及不确定性估计能力，重点分析了模型在真实与合成偏移条件下的鲁棒性，为自动驾驶系统中感知模块的可信决策提供

本文系统探讨了分类与目标检测在分布偏移下的预测准确性和可靠性问题。首先分析了集成方法的优缺点以及分布偏移的类型与成因，包括协变量偏移、标签偏移和概念偏移。随后介绍了现有研究在分布偏移基准测试上的局限性，并提出了一种用于自动驾驶场景的新基准。通过将分类与回归任务解耦，设计了基于ResNet-50、EfficientNet-B0和ConvNeXt-Tiny的网络架构，并结合集成方法与多种MC-Dropout变体进行不确定性量化。文章详细比较了LL-Dropout、After-BB-Dropout和Head-Dr

本文研究了深度神经网络在自然分布偏移下的分类与目标定位性能，提出AD-Cifar-7数据集以评估模型在恶劣天气和极端场景中的鲁棒性。通过ResNet-50、EfficientNet-B0和ConvNeXt-Tiny三种骨干网络的对比，结合MC-Dropout与集成学习等不确定性量化方法，系统分析了不同表示粒度对任务性能的影响。结果表明，ConvNeXt-Tiny在各类分布偏移下表现最优，且精心设计的MC-Dropout可有效近似集成学习。研究强调了在安全关键应用中考虑自然失真和任务依赖性的重要性，为提升自动

本文提出一种基于三元组神经网络和k-NN分类器的可解释深度嵌入框架，用于医学图像的自动分类。该方法在LC25000、Epistroma和COVID-19 X射线等多个数据集上表现出高准确率和强可解释性。通过嵌入空间的可视化和邻近训练样本的比对，医生可清晰理解模型决策过程。实验表明，嵌入层对性能至关重要，尤其在消融后性能显著下降。框架具有训练高效、分类可靠等优势，适用于癌症诊断、疾病筛查和医学研究，未来可拓展至多模态数据融合与更广泛的医学影像任务。

本文提出一种基于深度嵌入的可解释医学图像分析方法，通过三元组网络与度量学习将医学图像映射到低维嵌入空间，并结合k-NN分类器实现高精度分类。在BreakHis、LC25000、Epistroma及多个胸部X光数据集上验证了方法的有效性，实验结果表明该方法在患者级准确率等指标上表现优异，且通过UMAP可视化和最近邻机制提供了良好的可解释性。消融研究进一步证明嵌入层对性能提升的关键作用，同时讨论了数据依赖性和计算资源等局限性，并展望了数据增强、轻量化模型和多模态融合的未来方向。

本文综述了可解释医学图像分析中深度嵌入技术的应用，重点探讨了组织病理学图像和X射线图像在多个公开数据集上的分类方法与性能表现。针对BreakHis、LC25000和Epistroma等数据集，总结了不同深度学习模型、特征提取方法及分类策略的准确率结果，并分析了放大倍数无关与特定分类、迁移学习、多实例学习等技术的影响。同时，文章强调了患者信息划分、数据不平衡和模型可解释性对评估结果的重要性，提出了未来在数据增强、多模态融合与可解释AI方向的发展前景。

本文探讨了医院选址的空间决策方法与可解释医学图像分析技术的融合应用。在医院选址方面，提出了基于Atanassov直觉模糊集和空间度量的SDM方法，包括空间TOPSIS和空间GRA，有效避免了人为权重判断带来的不确定性，并通过伊斯坦布尔案例验证了其合理性。在医学图像分析方面，提出了一种结合深度度量学习与可解释分类器的通用范式，通过嵌入降维和邻居识别增强模型的可解释性，并在多个数据集上表现出优于现有技术的性能。研究进一步展望了两类方法在医疗资源优化配置中的综合应用及未来拓展方向。

本文探讨了空间多准则决策方法（如空间TOPSIS和空间GRA）在供应商选择问题中的应用。通过比较多种MCDM方法，分析其权重依赖性、计算核心及排名结果，表明空间方法因不依赖外部权重而更具客观性。文章详细介绍了操作步骤，并讨论了数据质量、计算复杂度和行业特点等实际应用因素，最后展望了该方法在未来供应链管理中的扩展潜力。

本文研究了基于空间决策方法的医院选址问题，采用空间TOPSIS和空间GRA两种方法对土耳其伊斯坦布尔市的七个备选医院位置进行评估。这两种方法利用空间距离测度（SDM），内在包含权重，避免了外部主观赋权带来的偏差。研究结果显示，埃于普（B3）被一致认定为最佳医院选址，而巴克尔柯伊（B1）在多数情况下为最差选址。通过与IF-TOPSIS、IF-GRA等多种传统方法的比较，验证了所提方法在减少人为干扰、提升结果稳定性方面的优势，为医院选址提供了更加客观、可靠的决策支持。

本文介绍了在医院选址等复杂决策问题中应用的空间TOPSIS和空间GRA两种多准则决策方法。通过引入基于模糊集的空间距离度量（SDM），这两种方法能够更全面地评估备选方案与理想解之间的关系。空间TOPSIS基于距离贴近度进行排序，而空间GRA则利用灰色关联系数反映序列关联性。文章详细解析了两种方法的计算步骤、流程图、对比分析及实际应用案例，并探讨了其优势与未来改进方向，为城市规划与医疗资源配置提供了科学决策支持。

本文探讨了疫情背景下医院基础设施的不足与应对策略，聚焦于土耳其伊斯坦布尔的医院选址问题，提出了基于阿塔纳索夫直觉模糊集（AIFS）的空间决策方法。通过引入新型差分算子和空间距离度量（SDM），改进了传统的TOPSIS和灰色关联分析（GRA）方法，构建了空间TOPSIS与空间GRA模型，以更有效地处理模糊性与不确定性信息。该方法在多准则决策中具有较强的适应性和应用价值，尤其适用于医疗设施选址等复杂公共决策场景。

本文探讨了抑郁症筛查、预测与缓解的多种技术手段，包括基于机器学习、脑电信号（EEG）分析及其他智能方法的应用。同时，针对新冠疫情下的医院选址问题，介绍了基于Atanassov直觉模糊集的空间决策方法，如空间TOPSIS和空间GRA，这些非参数化多标准决策方法在处理不确定性方面展现出优势。文章对比了传统决策方法与新型空间决策方法的特点，强调了其在信息粒度和适应性方面的创新，为医疗资源优化配置提供了理论支持和技术路径。

本研究提出了一种基于脑电波信号与关联Petri网（APN）结合模糊理论的抑郁症倾向检测与预测模型。通过构建三角形和梯形隶属函数，利用最小熵原理方法（MEPA）分析脑电波特征的信息混乱程度，并结合快速傅里叶变换提取α、β、θ、δ频带的关键特征。实验使用MindWave设备采集360个有效样本，采用方差分析筛选出具有显著差异的特征，建立基于APN的检测模型与加权预测模型。结果表明，该模型在精确率、召回率和准确率方面表现优异，尤其在降低假阳性率上优于传统机器学习方法。尽管样本量较小，但该模型具备作为临床辅助诊断工

本文探讨了抑郁症检测与预测的前沿方法，涵盖基于卷积神经网络、脉冲神经网络和混合架构的神经网络模型，以及结合模糊逻辑的智能诊断方法。文章详细介绍了信号预处理中的Butterworth滤波和FFT频域分析技术，并比较了各类模型的准确率与优劣。进一步提出了多方法融合的应用思路，包括特征分类处理与结果集成，并展望了多模态数据融合、模型可解释性提升及个性化实时监测系统等未来研究方向，旨在推动抑郁症精准诊疗的发展。

本研究提出了一种基于模糊概率函数和Petri网的抑郁症筛查、预测与缓解方法，通过分析脑电图（EEG）特征变化，结合模糊理论、关联Petri网（APNs）和关联产生式规则（APRs）构建两个模型，用于辅助检测抑郁症及抑郁倾向。该方法利用最小信息熵和切比雪夫定理构建隶属函数，量化脑电波活动的情感意义，提供可解释性强、易于理解的抑郁症评估新工具，有助于实现早期干预，降低误诊率和主观偏差，为智能心理健康监测提供了创新的技术路径。

本文提出了一种分层树结构多粒度模糊模型，用于提升大规模多变量数据下的预测性能与可解释性。通过引入信息粒度的覆盖度和特异性概念，构建了性能指标（PI）评估体系，并在建筑能源效率预测实验中验证了模型的有效性。实验结果表明，该模型在灵活设置上下文数量和聚类数量时表现优于传统单粒度模型，尤其在输入变量相关性分析和模糊规则自动生成方面展现出优势。未来研究将聚焦于优化结构参数、改进模型架构及与其他推理模型集成，以拓展其应用范围和性能潜力。

本文提出了一种基于CFCM聚类的多层次模糊模型，通过结合信息粒化与层次树结构，有效解决了传统模糊推理系统在处理高维数据时规则爆炸、可解释性差和计算效率低的问题。模型利用统一或灵活方法进行上下文创建，并采用CFCM聚类生成更具语义意义的信息粒。在此基础上，构建了四层粒度模糊模型，并进一步设计了具有聚合式结构的多层次体系，提升了模型的专业性、可扩展性、效率和灵活性。实验表明，该方法在复杂数据处理任务中具有更强的表达能力和更好的泛化性能。

本文提出一种基于层次树结构的多粒度模糊模型，旨在解决传统模糊和粒度模型中因输入变量增加导致规则数量指数增长的问题。通过引入上下文相关的模糊C-均值聚类（CFCM），在输入空间构建聚类、输出空间创建上下文，形成信息粒，并利用层次树结构组织多个粒度模糊模型，有效控制规则规模、提升模型可解释性与性能。实验结果表明，该模型在处理大规模复杂数据时相比传统方法具有更低的预测误差和更强的稳定性。未来可进一步优化结构并融合深度学习等技术拓展应用领域。

本文研究了模糊神经网络与多粒度模糊模型的性能，比较了GraT2SFNN中批量与增量张量型参数学习方法的精度，分析了参数α对模型性能的影响，并通过Friedman测试评估了多种模型在21个数据集上的表现。提出了一种基于上下文模糊C均值（CFCM）聚类的层次化多粒度模糊模型（MGFM），有效缓解了传统模糊系统中的规则爆炸问题，提升了模型的可解释性与预测性能。研究表明，GraT2SFNN在小到中等规模数据上具有强泛化能力，而MGFM在大型多变量系统建模中表现优越。最后探讨了两类模型的优势、适用场景及未来优化方向，

本文对八种算法在不同规模数据集上的性能进行了系统模拟与分析，重点比较了GraT2SFNN系列算法（基于M-P逆和类共轭梯度法）与RNN、ELM等模型在训练和测试误差（RMSE）方面的表现。研究表明：在小规模数据集上，GraT2SFNN-MP表现最优；中规模数据集上，GraT2SFNN-BICR展现出最强泛化能力；大规模数据集下，各算法精度差距较小，RNN-LM略优但GraT2SFNN凭借高可解释性和稳定性仍具应用价值。研究强调粒度神经网络在保持较高精度的同时，具备良好的可理解性与可视化优势，适用于对模型可信

本文研究了粒状梯形2型浅层模糊神经网络（GraT2SFNN）的原理、算法与实验性能，重点探讨了基于偶数阶张量Moore-Penrose逆和爱因斯坦积的共轭梯度类方法（BICR）在后续参数学习中的应用。提出了GraT2SFNN-MP与GraT2SFNN-BICR两种算法，并通过21个数据集进行实验验证。结果表明，所提方法在处理不确定性数据和非线性回归任务中表现优异，优于多种传统神经网络模型。同时分析了算法复杂度，并展望了未来在优化、应用拓展与模型改进方面的研究方向。

本文深入解析了粒状梯形2型浅层模糊神经网络（GraT2SFNN）的技术原理与结构设计。该模型融合粒计算与模糊神经网络的优势，通过五层架构实现对复杂、不确定数据的高效处理。文章详细阐述了信息粒化的构建方法、梯形2型模糊集的数学表达、距离度量方式以及4维张量的生成过程，并探讨了其在可解释性与数据建模方面的优势。同时，分析了实际应用中的关键参数选择与算法局限性，最后展望了算法优化、应用拓展与模型融合等未来发展方向。

本文提出了一种粒化梯形2型浅层模糊神经网络（GraT2SFNN），结合梯形2型模糊集与粒计算思想，提升模型在处理不确定性和模糊信息时的可解释性与鲁棒性。通过引入对称结构的梯形隶属函数和α-切割方法，构建高阶信息粒度，并采用张量的Moore-Penrose逆与类共轭梯度法进行后件参数学习。实验结果表明，该模型在21个基准数据集上表现出良好的泛化能力，在中小型数据集上的性能与RNN-KM和RNN-BFGS相当，适用于需要高可解释性的复杂系统建模。

本文提出了一种基于高阶奇异值分解的粒状模糊模型（HGM）在无人机控制器中的应用方法。通过构建犹豫模糊集（HFS）表示控制器参数的不确定性，并利用距离度量函数计算犹豫度，实现根据不同飞行阶段（如起飞、巡航、着陆）动态切换最优控制器。实验基于MFP450无人机平台，在MATLAB/Simulink环境中进行仿真验证。采用双闭环控制结构，结合完全驱动控制与TS模糊建模技术，实现了对四旋翼姿态和位置子系统的精确控制。仿真结果表明，所提出的智能模糊控制器具有良好的动态响应性能，x轴上升时间为9.7s，稳定时间14.4

本文提出了一种基于高阶奇异值分解（HOSVD）的粒状模糊模型构建方法，结合张量投影矩阵变换（TPMT）与犹豫模糊集（HFS），用于四旋翼飞行器线性变参数（qLPV）系统的多精度智能控制。通过保留不同奇异值构建具有格序结构的粒状模型，并利用LMI凸优化获取控制器性能相关参数的可行域，进而建立基于HFS的犹豫粒状模糊模型（HGM）。引入包含得分、方差、上下界及犹豫度的距离度量函数，实现基于最小犹豫度的控制器切换决策。该方法提升了复杂控制场景下模糊控制器的适应性与性能，为实际工程应用提供了新的建模与控制策略。

本文研究了基于高阶奇异值分解（HOSVD）的无人机qLPV模型构建方法，重点分析姿态子系统的建模与控制。通过HOSVD对系统进行数值表示，并比较不同奇异值保留方案在模型误差、计算复杂度和控制器性能之间的权衡。采用TS模糊模型实现非线性系统的近似建模，结合TPtool、YALMIP及SeDuMi/Mosek等工具进行控制设计与求解。研究表明，$3 imes3 imes2 imes2$ 奇异值方案精度最高，而较少奇异值可降低计算负载。后续工作将基于LMIs评估系统稳定性与控制性能，为无人机精确控制提供理论支持。

本文系统分析了四旋翼无人机的QLPV模型与动力学特性，涵盖TPMT控制器设计中的约束条件、四旋翼‘X’型与‘+’型框架差异、机体与世界坐标系间的变换关系，并建立了完整的位置与姿态动力学模型。通过欧拉角速度、旋转动能及系统动力学方程的推导，深入探讨了无人机在三维空间中的运动机制。文章还提供了运动与姿态控制流程图，为无人机控制系统的设计与优化奠定了理论基础，对未来在复杂环境下的自主飞行研究具有指导意义。

本文探讨了基于高阶奇异值分解（HOSVD）的粒状模糊模型在控制器设计中的应用。从准LPV状态空间模型构建出发，经过经典采样、非线性系统矩阵分解、TS模糊模型表示、PDC控制器设计，最终通过LMI求解实现系统稳定性分析。文章详细解析了各关键步骤，并指出了当前方法中存在的模糊性与局限性，提出了采样方法、加权函数设计及LMI求解算法的优化方向。结合流程图与对比表格，为基于HOSVD的智能控制器优化提供了清晰框架与发展路径。

本文深入介绍了高阶奇异值分解（HOSVD）的理论基础、机制及其在高阶数据处理中的应用。从奇异值分解（SVD）出发，详细阐述了HOSVD的分解过程、几何解释及紧凑形式，并通过图像压缩实例展示了其操作步骤。文章还比较了HOSVD与PCA、SVD的异同，提出了算法选择、并行计算和稀疏性利用等优化策略，最后探讨了HOSVD在实际应用中的挑战与未来发展方向。

本文探讨了可解释深度模糊系统与颗粒模糊模型在工业控制中的应用。首先介绍了NFN-LSTM和NFN-AE混合模型在硫磺回收单元中对H2S浓度估计的高准确性和可解释性优势；随后阐述了基于TPMT和犹豫模糊集（HFS）的颗粒模糊模型在MFP450四旋翼系统中的应用，采用双环控制器结构实现姿态与位置的精确控制，并通过HGM增强智能决策的可解释性。结合SVD/HOSVD理论、qLPV模型与LMI优化方法，展示了从建模到实验验证的完整流程，结果表明所提方法在工业控制中具有优越性能与广阔前景。

本文分析了多种深度模糊系统在硫磺回收单元中的应用，重点比较了NFN-LSTM与NFN-AE等模型在训练时间、预测精度（NRMSE%、R²）和可解释性方面的表现。研究表明，NFN-LSTM在综合性能上最优，具备良好的拟合能力和清晰的模糊规则解释机制；而NFN-AE则在训练效率与可解释性之间实现了较好平衡。通过可视化规则输出分布及实际案例分析，模型能够辅助操作员理解H₂S峰值等关键工况，提升生产监控与决策可靠性。文章还提供了基于不同需求的模型选择建议，并强调了数据质量、模型调优和人机协作等实际应用中的关键因素。

本文研究了可解释深度模糊系统在硫磺回收单元（SRU）中残余硫化氢（H2S）浓度估计的应用，提出两种混合模型：NFN-LSTM和NFN-AE，结合新模糊神经元（NFN）与深度学习技术。通过三角隶属函数增强模型可解释性，并采用LSTM或AE生成规则后件函数。实验结果表明，混合模型在准确性上优于独立的LSTM、AE及其他传统回归模型，其中NFN-LSTM在训练拟合表现更优，而NFN-AE在训练效率和解释性方面更具优势。通过对超参数的系统调优及多模型性能对比，验证了混合建模的有效性，并从复杂度、结构可理解性和后验解

本文研究了可解释深度模糊系统在硫磺回收装置中残余硫化氢含量估计的应用，提出两种混合模型：NFN-LSTM和NFN-AE。通过结合新模糊神经元（NFN）的可解释性与长短期记忆网络（LSTM）及自动编码器（AE）的强大学习能力，模型在准确性和可解释性之间实现有效平衡。实验结果表明，NFN-LSTM在预测精度上表现优异，而NFN-AE在保持适中准确性的同时具备更好的可解释性和更低的计算开销。研究强调了模糊规则前件与后件对输出决策的全局可解释性分析，为工业5.0背景下的人机协同提供了可靠的技术支持。