Esta es la aplicación de Windows llamada Fuzzy Ecospace Modeling para ejecutarse en Windows en línea sobre Linux en línea, cuya última versión se puede descargar como FEM_Update_2019-06-26.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada Fuzzy Ecospace Modeling para ejecutar en Windows en línea sobre Linux en línea 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 cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows 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 e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
Fuzzy Ecospace Modeling para ejecutarse en Windows en línea sobre Linux en línea
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DESCRIPCIÓN
Fuzzy Ecospace Modeling (FEM) es un programa basado en R para cuantificar y comparar la disparidad funcional, utilizando un enfoque de aprendizaje automático basado en la teoría de conjuntos difusos. FEM agrupa matrices n-dimensionales de rasgos funcionales (matrices ecospaciales, aquí llamadas Matriz de entrenamiento) en grupos funcionales y las convierte en grupos funcionales difusos mediante el análisis discriminante difuso (Lin y Chen 2004; consulte el texto principal para obtener más información). Luego de esto, FEM clasifica las entidades funcionales de una segunda matriz (la Matriz de Prueba) en los grupos hechos usando la Matriz de Entrenamiento, generando valores de pertenencia difusos para cada unidad en la Matriz de Prueba. Estos valores son números reales de 0 a 1, que representan grados crecientes de "verdad" con respecto a la pertenencia de un organismo al conjunto difuso (ver texto principal). Un valor de 0 representa la no pertenencia al conjunto difuso y un valor de 1 representa la pertenencia total al conjunto difuso. Los valores intermedios representan grados de superposición de nichos.Público
Ciencia / Investigación
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/fuzzy-ecospace-modelling/. Se ha alojado en OnWorks para poder ejecutarlo online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
