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此提出了一种新型的基于Niche的直接模糊自适应控制,把含有参数的生态位贴近度作为零阶的T-S型后件,采用超稳定理论设计模糊控制器并得到了后件参数的自适应律,体现了生物界个体的自组织、自学习、自适应的能力.该方法简化了控制器设计,不需要监督控制项.同时降低了对最小逼近误差的要求,从而使方案更容易实现.通过对肌型血管疾病的仿真验证了本方法的可行性. 相似文献
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针对传统相似度忽略用户局部偏好、用户评分差异和非共同评分项等因素的影响,提出了一种基于损失因子和数据集划分的协同过滤推荐算法.算法根据用户对项目的偏好度来划分数据集,并提出用两个修正因子来改进传统的相似度.在MovieLens数据集上将所提算法和Pearson算法、参考文献[1]中的算法进行比较,实验结果表明,基于损失因子和数据集划分的协同过滤推荐算法更明显地降低了MAE值. 相似文献
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