No more hesitation

本文作者分享了自己对于.NET框架的学习计划与初步尝试,包括完成hello world程序的两种实现方式:控制台版本与WinForm版本。原本计划的学习路径为MFC、J2ME再到.NET,但最终决定提前开始学习.NET。
某人讓偶.net,我說我只當小説看了a,對mfc希冀了這好久尚未能褻玩,真的很想mfc阿。。。。。。
話説回來,學就學a,總歸是在計劃中的,只不過提前點罷了,原來是想mfc+j2me+.net這順序,因爲.net中有J#C#所以安排了這個順序。
據説要交作業,先做了helloworld,console版(sdk+vs)+WinForm版,記得以前做過一遍,可能隨手刪了只好重試了一下。
Keep Thinking!
No more hesitation! Move up! Now!
Better to do than to say!
毕达哥拉斯模糊集是一种扩展的模糊集合模型,它结合了直觉模糊集的思想,在处理不确定性方面提供了更灵活的方式。以下是关于毕达哥拉斯模糊的概念及其应用的一些关键点: --- ### 毕达哥拉斯模糊集的基本概念 毕达哥拉斯模糊集(Pythagorean Fuzzy Set, PFS)是由 Ronald R. Yager 提出的一种新的模糊集形式。其主要特点是成员度和非成员度满足以下条件: $$\mu^2 + \nu^2 \leq 1$$ 其中 $\mu$ 是元素的隶属度,$\nu$ 是非隶属度。这种定义方式使得它可以更好地表示人类思维中的不确定性和矛盾性。 - **隶属度 ($\mu$)**:描述一个元素属于某个集合的程度。 - **非隶属度 ($\nu$)**:描述一个元素不属于某个集合的程度。 - **犹豫度**:由公式 $h = \sqrt{1 - (\mu^2 + \nu^2)}$ 计算得出,用于衡量决策者在判断上的犹豫程度。 相比于传统的直觉模糊集,PFS 允许更大的灵活性来表达复杂情况下的不确定性。 --- ### 毕达哥拉斯模糊的应用领域 #### 1. 决策支持系统 毕达哥拉斯模糊集被广泛应用于多属性群决策问题中。例如: - 在供应商选择过程中,可以利用 PFS 对候选方案进行评估。 - 医疗诊断场景下,医生可以根据患者的症状以 PFS 形式输入数据,从而提高诊断准确性。 #### 2. 图像处理与模式识别 由于 PFS 能够很好地捕捉图像像素之间的模糊关系,因此在图像分割、边缘检测等领域也有重要应用。具体方法包括使用 PFS 进行特征提取及分类器设计等。 #### 3. 数据挖掘与预测建模 通过对历史数据建立基于 PFS 的回归或分类模型,能够提升对未来趋势预测的能力。特别是在金融风险评估等方面表现突出。 #### 4. 社会科学研究 社会科学调查问卷通常涉及主观评价指标,采用 PFS 可以为这些定性资料提供定量分析手段。 --- ### 示例代码实现 (Python) 下面是一个简单的 Python 实现例子,展示如何创建并操作毕达哥拉斯模糊数对象: ```python class PythagoreanFuzzyNumber: def __init__(self, mu, nu): if mu**2 + nu**2 > 1 or mu < 0 or nu < 0: raise ValueError("Invalid values for membership and non-membership degrees.") self.mu = mu self.nu = nu @property def hesitation(self): return (1 - (self.mu**2 + self.nu**2))**0.5 # 创建两个毕达哥拉斯模糊数实例 pfn1 = PythagoreanFuzzyNumber(0.7, 0.3) pfn2 = PythagoreanFuzzyNumber(0.6, 0.4) print(f"PFN1 Hesitation Degree: {pfn1.hesitation}") print(f"PFN2 Hesitation Degree: {pfn2.hesitation}") ``` 此段代码展示了如何定义类 `PythagoreanFuzzyNumber` 并计算犹豫度值。 ---
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