Esta es la aplicación para Windows llamada FuzzyRegressionType_2, cuya última versión se puede descargar como FuzzyRegressionType2_SourceCodes.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 FuzzyRegressionType_2 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.
Regresión difusa tipo_2
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DESCRIPCIÓN
El archivo contiene códigos fuente de Lua que funcionan junto con la interfaz para AMPL que se puede encontrar en "https://ampl-lua.sourceforge".
Los números difusos de tipo de intervalo 2 se pueden derivar a través de un método de mínimos cuadrados en un entorno difuso como salida prevista basada en números difusos con valores de intervalo triangulares como datos observados.
Esta aplicación también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/fuzzyregressiontype-2/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.
