基于模糊并行约简的模糊概念漂移探测方法

讨论了使用Matlab开发运动模糊图像的方法。运动模糊是一种影响普通图像清晰度的现象，介绍了如何利用Matlab工具进行运动模糊处理。

基于时间序列的模糊循环聚类算法提供了对历史过程数据进行有效分析的工具。

利用MATLAB内置的recover函数实现运动模糊图像的复原，代码可直接运行，欢迎学习交流。

针对传统矿山安全性模糊评价中隶属度转换算法存在的目标分类不明确和数据冗余问题，提出一种基于熵权的数据挖掘方法。该方法通过定义指标区分权重，清除隶属度转换过程中的冗余数据，筛选出对目标分类起关键作用的有效值，从而实现更精确的隶属度转换，并应用于矿山安全性模糊综合评价。实例分析验证了该方法的有效性，结果表明，基于熵权的隶属度转换算法能够提高矿山安全性评价的精度，为矿山安全生产提供有效指导。

介绍了一种利用模糊C均值聚类（FCM）算法进行图像分割的方法，并提供了基于MATLAB的源代码实现。该方法不仅包括了经典的KFCM变体，还允许用户根据需求替换核函数以进一步优化结果。

SQL 中使用模糊查询来匹配可能包含未知或不完全信息的查询条件。

这是一份个人学习用的模糊控制程序，使用Matlab编写完成。

频繁项集挖掘是数据挖掘的重要应用，但庞大的频繁项集数量限制了其实际应用。为减少频繁项集数量，使其更易于应用，提出一种基于格结构的频繁项集精简模型，并证明该方法产生的支持度误差范围。在此基础上，提出模糊等价类精简表示算法FEC。实验结果表明，该方法在显著减少频繁项集数量的同时，能有效控制支持度误差，与Index-Meta算法相比，产生的支持度误差更小。因此，基于模糊等价类的频繁项集精简表示模型及FEC算法具有较高应用价值。

矿业项目方案决策的模糊综合评价方法 在矿业项目投资决策中，常涉及到许多难以量化的因素，例如矿体的不稳定性、市场价格波动等。为了更科学地进行决策，可以采用模糊综合评价方法，将定性和定量分析相结合。 1. 确定评价指标体系 根据项目特点，选取关键指标，例如可采矿量、基建投资、采矿成本、不稳定费用、净现值等。 2. 建立隶属函数 针对每个指标，确定其隶属函数，用于描述指标值对于评价结果的影响程度。例如： 可采矿量：采用线性隶属函数，上限为最大可采矿量，下限为最低可采矿量。 基建投资：采用倒数型隶属函数，投资额越低，隶属度越高。 采矿成本：采用线性隶属函数，成本越低，隶属度越高。 不稳定费用：采用线