这是名为 Fuzzy 机器学习框架的 Windows 应用程序，可在 Windows 上在线运行，在 Linux 上在线运行，其最新版本可以作为 fuzzy_ml_1_10.tgz 下载。 它可以在免费的工作站托管提供商 OnWorks 中在线运行。
下载并在线运行这个名为 Fuzzy 机器学习框架的应用程序，通过 OnWorks 免费在 Windows 上在线运行，在 Linux 上在线运行。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从本网站启动任何 OS OnWorks 在线模拟器，但更好的 Windows 在线模拟器。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Windows 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序并安装。
- 7. 从您的 Linux 发行版软件存储库下载 Wine。 安装后，您可以双击该应用程序以使用 Wine 运行它们。 您还可以尝试 PlayOnLinux，这是 Wine 上的一个花哨界面，可帮助您安装流行的 Windows 程序和游戏。
Wine 是一种在 Linux 上运行 Windows 软件的方法，但不需要 Windows。 Wine 是一个开源的 Windows 兼容层，可以直接在任何 Linux 桌面上运行 Windows 程序。 本质上，Wine 试图从头开始重新实现足够多的 Windows，以便它可以运行所有这些 Windows 应用程序，而实际上不需要 Windows。
SCREENSHOTS
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模糊机器学习框架可在 Windows 中在线运行，在 Linux 中在线运行
商品描述
模糊机器学习框架是使用直觉模糊数据进行机器学习的库和 GUI 前端。 该方法基于直觉模糊集和可能性理论。 进一步的特征是模糊特征和类别； 数值、枚举特征和基于语言变量的特征； 用户定义的功能； 派生和评估的特征； 分类器作为构建层次系统的特征； 在依赖特征的情况下自动细化； 增量学习； 模糊控制语言支持； 面向对象的软件设计，具有可扩展的对象和自动垃圾收集功能； 通过 ODBC 或 SQLite 的通用数据库支持； 文本 I/O 和 HTML 输出； 基于 GTK+ 的高级图形用户界面； 和使用示例。特征
- 基于直觉模糊集和可能性理论
- 系统操作的所有数据都被认为是模糊的
- 模糊类，框架内的类对显着特征进行自然解释
- 数值、枚举特征和基于语言变量的特征
- 开放定义数字、名义和语言的内置类别之外的新功能
- 派生和评估的特征。 连同测量的特征，系统支持从其他特征推导出的特征
- 分类器作为构建分层系统的特征
- 在依赖特征的情况下自动细化
- 增量学习支持
- 扩展的模糊控制语言支持
- 面向对象的软件设计
- 特征、训练集和分类器是可扩展的对象
- 自动垃圾收集
- 通过 ODBC 和 SQLite 提供通用数据库支持
- 符合 Ada 95、2005、2012。 GTK+ GUI 至少需要 Ada 2005
- 为教学集和分类器提供文本 I/O。 教学集可以从文本文件中以直观的格式导入
- 训练集和分类器可以直接以 HTML 格式输出，支持 web-ready 解决方案
- GTK+ 3 图形用户界面。 GUI 是可选的，系统可以完全以编程方式使用
- 随附一组样本，从说明系统组件使用的样本到基于现实生活和大小数据的训练示例
目的
科学/研究、教育、高级最终用户、开发人员
用户界面
GTK +
程式语言
Ada
数据库环境
SQLite、ODBC
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/fuzzyml/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便从我们的免费操作系统之一以最简单的方式在线运行。
