在我的新工作中，我被赋予了新的任务，基本上，我必须创建一个“模型”来预测未来的数据。我被告知模糊逻辑是最好的方法，我几乎每天都使用Java，所以我更喜欢在这里使用它。
我搜索过有关模糊逻辑的信息，我大致了解它是什么以及它是如何工作的（Here和Here）。
我也搜索了可以帮助我解决此问题的API（例如，JFuzzyLogic和JFuzzyLite），但这些似乎都无法做到我想要的（或者也许是我，我不知道我在寻找什么。）
我的想法是根据我拥有的数据动态生成“规则”（它们共同构成一个模型）。 （我有不同结果的数据，这个模型会告诉我新数据是属于一个结果还是另一个结果，基本预测）。
我是否以正确的方式解决问题？是否有任何Java API具有此功能？
请告诉我，如果我错了，我想尽可能多地学习。
谢谢大家阅读本文（你可能需要纠正我的英语错误，对不起）。
编辑（更多信息）：我的数据存储在Excel中，每个都有大约5000行和75列（列号始终相同）：
答案 0 :(得分：1)
它看起来像标准的regression问题。您想根据其他数字的值预测一个数字。
让我们打电话给你的最后一列是Y，其他所有人都是X_i。你想找到一个基于X给你Y的函数（你的模型）。所以Y = f（X）。您的模型可以采用多种形式。你应该从最简单的一个开始，这是一个线性模型。
线性回归将尝试找到最佳W_i，以便：
Y = W_0 * X_0 + W_1 * X_1 + ... + W_n * X_n
所以你需要的是Java中的回归库。一个受欢迎的是WEKA，它有一个很好的linear regression class。
关于模糊逻辑，我不是专家，但它似乎不太适合你的问题。
答案 1 :(得分：0)
有一个Java模糊匹配算法，对于类似的问题，我发现它非常有用。我们有一行记录，其中每一列都是不同类型的元素。
https://github.com/intuit/fuzzy-matcher
例如，一个用户列表，并且具有诸如（名称，地址，电话）之类的属性，并且希望通过输入每种数据的不同格式来预测哪些用户是相似的。
该库将相似的行分组在一起，并给出相似行的概率得分（通过冒泡每个相似元素的得分）
该库非常适合于字符串相似度，但是也可以用于查找数字数据之间的相似度。我能够传递一个电话号码列表，并且能够识别相似的电话号码。
希望这会有所帮助