Esta es la aplicación de Linux llamada Fuzzy Machine Learning Framework, cuya última versión se puede descargar como fuzzy_ml_1_12.tgz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada Marco de aprendizaje automático difuso con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
CAPTURAS DE PANTALLA:
Marco de aprendizaje automático difuso
DESCRIPCIÓN:
El marco de trabajo de aprendizaje automático difuso es una biblioteca y una interfaz gráfica de usuario para el aprendizaje automático que utiliza datos difusos intuicionistas. El enfoque se basa en los conjuntos difusos intuicionistas y la teoría de la posibilidad. Otras características son características y clases difusas; características numéricas, de enumeración y características basadas en variables lingüísticas; características definidas por el usuario; características derivadas y evaluadas; clasificadores como características para construir sistemas jerárquicos; refinamiento automático en caso de características dependientes; aprendizaje incremental; soporte de lenguaje de control difuso; diseño de software orientado a objetos con objetos extensibles y recolección automática de basura; soporte de base de datos genérica a través de ODBC o SQLite; E / S de texto y salida HTML; una interfaz gráfica de usuario avanzada basada en GTK +; y ejemplos de uso.
Caracteristicas
- Basado en los conjuntos difusos intuicionistas y la teoría de la posibilidad
- Todos los datos con los que opera el sistema se consideran borrosos
- Clases difusas, dentro del marco, las clases toman una interpretación natural de características distinguidas
- Funciones numéricas y de enumeración y funciones basadas en variables lingüísticas
- Abierto para la definición de nuevas características más allá de las clases integradas de numéricas, nominales y lingüísticas
- Características derivadas y evaluadas. Junto con las características medidas, el sistema admite las características deducidas de otras características.
- Clasificadores como características para construir sistemas jerárquicos
- Refinamiento automático en caso de características dependientes
- Apoyo de aprendizaje incremental
- Soporte extendido de lenguaje de control difuso
- Diseño de software orientado a objetos
- Las características, los conjuntos de entrenamiento y los clasificadores son objetos extensibles
- Recolección automática de basura
- Soporte de base de datos genérica a través de ODBC y SQLite
- Compatible con Ada 95, 2005, 2012. GTK + GUI requiere al menos Ada 2005
- Se proporciona E / S de texto para enseñar conjuntos y clasificadores. Los conjuntos didácticos se pueden importar en un formato intuitivo desde archivos de texto
- Los conjuntos de formación y los clasificadores se pueden generar directamente en formato HTML, lo que es compatible con una solución lista para la web.
- GTK + 3 GUI. La GUI es opcional, el sistema se puede usar completamente mediante programación
- Se entrega con un conjunto de muestras que varían desde las que ilustran el uso de los componentes del sistema hasta ejemplos de capacitación sobre datos de tamaño y de la vida real
Audiencia
Usuarios finales avanzados, desarrolladores, educación, ciencia / investigación
Interfaz de usuario
GTK +
Lenguaje de programación
Ada
Entorno de base de datos
ODBC, SQLite
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/fuzzyml/. Se ha alojado en OnWorks para poder ejecutarlo online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.