模糊变换

摘要： 关于规划实施评价国内外已经开展了大量研究。当前,土地利用总体规划的实施评价的变化趋势是从以统计时间为断面进行结果判断,向关注多元的过程检测转变;从使用定性分析的方法,向建立指标体系和数学模型使用定量分析的方法转变。运用模糊变换原理和评价模糊系统的模糊综合评判方法(FUZZY),对于用模糊数表示的不确定性评价指标体系有良好的处理能力。本文以某县土地利用总体规划实施评价为例,试图建立一套操作性强、动态的土地利用总体规划实施评价系统,以有效保护土地资源和生态环境,便于地方土地管理部门及时的发现规划实施中的问题。

摘要： 针对融合医学图像在过渡区微小细节及边缘信息不够清晰,边缘容易失真等问题,提出了一种基于模糊变换耦合最大熵值的多模态医学图像融合算法.首先,将待融合图像划分为大小相同的非重叠图像块,引入模糊变换对得到的图像块进行处理得到模糊子块,并利用邻域最大熵融合规则对模糊子块进行融合,获取新的融合子块;然后,将新的融合子块进行逆模糊变换,利用选择最大值融合规则,将逆变换得到的子块进一步融合生成最终融合医学图像.实验结果表明:与当前医学图像融合算法对比,本文算法在主观评价与客观评价指标边缘强度、信息熵、互信息、峰值信噪比上具有更大的优势,其融合图像边缘更加清晰,细节丰富,克服了边缘模糊与伪轮廓,更能够有效完成医学图像融合,实现了多模态医学图像信息互补.

摘要： 为实现文本的多标签分类,同时降低计算复杂度并保持分类精度,提出基于集群分类映射的文本多标签模糊关联降维聚类方法.利用模糊变换、模糊关联聚类、集群分类映射、阈值查找和应用等技术,构建低维特征的多标签模糊关联分类器的训练和测试阶段,采用模糊相关评价将高维文本转化为低维的模糊关联向量,避免维数灾难问题.所提算法不要求分类区域呈现凸性特征,适用性更广,对其进行了计算复杂度理论分析.在标准测试集上进行对比测试,测试结果验证了该算法在计算复杂度和分类精度上的优势.%For multi label classification of the text,to reduce the computational complexity and maintain the classification accuracy,a text classification was put forward based on multi label fuzzy association dimension reduction clustering method of fuzzy association label.With the fuzzy transformation,fuzzy clustering,cluster classification mapping,threshold search and application,the training phase and testing phase with low dimensional feature for multi label fuzzy associative classifier were constructed,and the fuzzy relational similarity between vectors and text labels was established.The proposed algorithm does not require the classification zone to show convexity characteristic,so it can be widely applicable.The calculation complexity analysis was carried out for the proposed text classification algorithm.Through the comparison in the standard test set,the proposed algorithms show advantages in computational complexity and classification accuracy.

摘要： The fuzzy mathematics, as an important branch of classical mathematics, was used widely in the modern enterprise.Evaluation of the product is subjected to many factors, and needs a method.A fuzzy com-prehensive assessment model based on the fuzzy mathematics is introduced in this paper.Due to the difference of the defined domain between the fuzzy set and fuzzy relationship, it is difficult to take larger value or smaller value.This model leads to poor resolution in the evaluation of the product.Improvement in the method of mem-bership function generates new fuzzy comprehensive evaluation model.Through case studies, it demonstrated that the model in the evaluation of multi-index properties of the products is simple and applicable.%模糊数学的出现，成为经典数学的一个重要分支，在现代企业中的应用非常广泛。企业中产品的评价受到多种因素的影响，对产品的综合评判需要借助于一定的评价方法。基于模糊数学的模糊综合评判模型，由于模糊集和模糊关系所在的论域不同，他们之间的“取大取小”运算失去意义，导致该模型在评价产品时分辨率差；改进该方法中的隶属度函数产生新的模糊综合评判模型。通过案例分析，论证该模型在评价多指标属性的产品时有简单、适用的特点。

摘要： 中医对疾病的诊断和治疗原则上是辨证论治,文章用模糊变换的方法对胃脘痛“症-证-方”模型和脾胃虚辨证模型进行了阐述.显示了模糊数学是可以使中医学定量化、科学化的方法.

摘要： 针对试验任务中制定设备布站方案、实时数据处理的试验方案等决策问题,介绍了模糊数学相关的概念和基本原理,结合有关具体实例详细说明了应用模糊综合判别的方法对测量设备完成任务的情况进行评估,为后续试验测量设备的选择、布站以及选优方案中设备优先级的设置提供有力的指导及更科学的依据.

摘要： 针对目前日益严峻的软件保护问题,对现有基于虚拟机的软件保护技术进行分析与研究,对虚拟机保护技术进行了改进,设计了一种增强型虚拟机软件保护技术.采用了虚拟花指令序列与虚拟指令模糊变换技术,并对虚拟机的虚拟指令系统做了改进,从而提高了虚拟机执行的复杂程度与迷惑程度,具有高强度的反逆向、防篡改、防破解的特点.实验分析表明,增强型虚拟机保护技术明显优于普通型虚拟机保护技术.

摘要： 首先针对双输入单输出模糊系统提出了一种模糊变换方法,指出这种模糊变换不仅与单输入和单输出模糊系统有密切的联系,而且利用这种模糊变换构造的模糊系统具有很好的泛逼近性.然后将这种模糊变换应用到模糊推理建模法中,导出了所研究的模糊系统的微分方程模型和状态空间模型,从而给出了一种新的模糊推理建模法.理论分析和仿真实验均表明:利用模糊变换构造的微分方程对所研究的模糊系统具有很好的泛逼近性.

摘要： The previous study shows that the evidential reasoning algorithm is an effective and rational method to solve MADM (Multiple Attribute Decision Making) problems under uncertainty. However, the method has constraints that attribute weights should be deterministic and evaluation grades assessing basic attributes and general attributes should be consistent. However, these constraints are not relevant to the actual decision-making problems, especially for basic qualitative attributes. Existing subjective and objective methods have defect for basic attribute weights. Most methods assume that the grade is the same in order to evaluate grades based on basic and general attributes. Therefore, these methods are not effective to assist the decision making process and solve problems.In consideration of the weakness of previous study, this study proposes a method based on the evidential reasoning for MADM under uncertainty with the goal of extending evidential reasoning algorithm into a more general decision environment.The first part is to determine basic attribute weights. We first briefly introduce the evidential reasoning algorithm, discussing two major issues related to its effective application for MADM under uncertainty: (1) how to totally determine basic attribute weights, and (2) how to fully implement the transformation of distributed assessment from basic attributes into general attributes. In addition, we calculate basic attribute weights using the information entropy of decision matrix to solve the first problem. In the second part, we implement the equivalent transformation of distributed assessments from basic attributes into general attributes by assuming that evaluation grades assessing basic attributes and general attributes are not the same.We first fuzz the distributed assessments of basic attributes according to different data types of basic attribute values, and then implement, based on fuzzy transformation theory, the unified form of general distributed assessments by combination of fuzzy distributed assessments of basic attributes with fuzzy relation between evaluation grades assessing basic attributes and general attributes, the second problem solved. Finally, we apply the evidential reasoning algorithm to rank all alternatives. An illustrative example is employed to examine the feasibility and validity of decision-making results based on the present approach.In summary, the evidential reasoning algorithm essentially establishes a nonlinear relationship between an aggregated assessment for a general attribute and an original assessment for basic attributes. The algorithm is still an effective and rational method to solve MADM problems under uncertainty and in an ideal environment. In this paper, we successfully tackle primary issues of the evidential reasoning algorithm that can be extended from an ideal decision environment into a more general decision environment so that the algorithm can resolve more sophisticated decision-making problems.%针对基本属性权重的不确定性,以及基本属性与广义属性评价集的不一致性等问题,提出一种基于证据推理的不确定多属性决策方法,将证据推理算法推广到更一般的决策环境中.根据决策矩阵的信息熵客观地获得属性的权系数；而对于基本属性与广义属性评价集不一致的情况,则通过对基本属性分布评价的模糊化及模糊变换,合理地实现到广义分布评价的统一形式；最后应用证据推理算法得到整个方案集的排序.实例结果表明,该方法是可行的、有效的.

摘要： 通过重新定义模糊自动机,使得模糊自动机的识别过程与一个合成模糊变换(CF变换)一致,而且得到了尊重合成模糊变换的最粗分类即为状态集的最粗等价分类这一重要结论.在对尊重合成模糊变换的最粗分类的讨论中,给出了找到尊重合成模糊变换的最粗分类的有限步算法,亦即状态集的最粗等价分类和最小化模糊自动机的算法.该算法不仅给出了最长运算时间,而且还给出可终止算法的条件,使得运算更为可行和简便.

摘要： 本文通过应用模糊变换的思想,提出了一个解决该问题的方法.首先利用Naive Bayesian分类树,把用户提交的一些反映用户需求的网页,或关键字进行分类.然后根据分类结果建立反映用户需求的模糊集.再由事先建立好的模糊关系矩阵,把反映用户需求的模糊集映射到Web的网页节点上去.通过这种映射,可以对Web的信息搜索进行优化,提出其搜索效率.

摘要： 综合考虑影响系统可靠性分配的定性因素和定量因素、影响因素的模糊性以及系统的结构组成。利用层次分析法可集定性与定量分析于一体。从而确定出各影响因素对可靠性分配的权重向量；模糊数学理论进而确定出分系统之间可靠性水平的相对比重；进行模糊变换最终进行并联系统的可靠性分配。结合实例分析，主要对并联系统运用模糊理论和层次分析法相结合的方法进行可靠性分配科学、合理。便于工程应用。

摘要： 本文针对运用模糊综合评价方法过程中遇到的获得复杂问题因素集合的层次结构,运用模糊变换对各个因素进行模糊评价,以及运用多因素分析法获得对评价对象的最终评价结果等问题进行了研究.

摘要： 激光微焊接对于电子技术产品的连接方法是非常有效和实用的.本文讨论了激光微焊点焊接质量的模糊识别的概念、数学模型及其应用方法,并介绍了系统的硬件组成.

摘要： 激光微焊接对于电子技术产品的连接方法是非常有效和实用的.本文讨论了激光微焊点焊接质量的模糊识别的概念、数学模型及其应用方法,并介绍了系统的硬件组成.

摘要： 激光微焊接对于电子技术产品的连接方法是非常有效和实用的.本文讨论了激光微焊点焊接质量的模糊识别的概念、数学模型及其应用方法,并介绍了系统的硬件组成.

摘要： 激光微焊接对于电子技术产品的连接方法是非常有效和实用的.本文讨论了激光微焊点焊接质量的模糊识别的概念、数学模型及其应用方法,并介绍了系统的硬件组成.

摘要： 本发明公开了一种快速模糊距离变换方法。对模糊分割所得的二维或三维模糊分割图像进行分辨率倍增处理，在提高分辨率的过程中，控制原图像中相邻的两个对象像素点在提高分辨率后，仅通过一个插入像素来保持连通，从而保证了提高分辨率之后的对象具有与原图像中相同的拓扑连通性；对分辨率倍增后的模糊分割图像，令像素值为0的像素的距离变换值为0，其余像素的距离变换值初始为无穷大；之后以像素值为0的像素为初始种子点，按照最小代价路径方法将距离变换值逐步由种子点扩散至与之相邻的对象像素，直至所有像素点处的距离变换值均已求得为止；对所得的高分辨率的距离变换结果进行下采样获得原模糊分割图像对应的距离变换结果。本发明能克服已有的模糊距离变换方法中不能保证高分辨率图像与原图像拓扑连通性不变的问题，并且通过采用最小代价距离方法提高了运行速度。

摘要： 本发明公开了一种用于交错并联型双向DC/DC变换器的模糊自整定PID控制算法，属于电力电子技术领域。本发明针对常规PID控制方法系统动态响应速度相对较慢，难以满足实际电源系统的正常工作需求的特点提出了模糊自整定PID控制算法，模糊控制的引入使得电流和电压的动态响应速度变快、超调量减小、电流跟踪精度变高；针对实际工作系统各元件参数难以精确测量的问题，模糊控制可以在被控系统参数不确定的情况下保证控制效果。本发明所述控制过程的设计比较简单，控制系统的响应速度较快，动态特性和静态特性较好，表现出较强的稳定性和鲁棒性，可应用于需要电能双向传输与变换等场合。

摘要： 本发明隶属于雷达微弱目标检测研究领域，适用于解决高重频模式下高速机动目标扫描帧之间非相参积累时面临的距离模糊问题。针对高重频模式下高速机动目标扫描帧之间非相参积累时面临的距离模糊问题，提供了一种多假设模糊匹配Radon变换的高重频雷达高速机动目标检测方法，通过多假设模糊匹配Radon变换，实现高重频模式下高速机动目标信号能量积累的同时解模糊。该方法拓展了Hough变换、多项式Radon变换等方法对模糊折叠情况下的轨迹积累检测；与现有量测周期延拓后再进行Hough变换的方法相比，需要的存储空间小、检测概率高。

摘要： 本发明公开了一种基于深度残差傅里叶变换的图像盲去模糊方法，包括以下步骤：获取图像去模糊数据集，对图像去模糊数据集进行预处理，获得图像去模糊数据集的训练集；基于训练集中的模糊图像、清晰图像，对初始深度残差傅里叶变换网络进行训练，获得目标深度残差傅里叶变换网络；将待测模糊图像输入到目标深度残差傅里叶变换网络中进行图像盲去模糊处理，获得目标清晰图像。本发明结合了特征图像的频域信息与空间信息，能够通过特征的频域信息有效地帮助卷积神经网路将模糊图像恢复为更加清晰的图像。

摘要： 本发明公开了一种基于模糊控制的矩阵变换器结构虚拟同步发电机。其主要结构为三相交流电源、矩阵变换器、输出滤波器、负载、所接电网。相较于传统虚拟同步发电机所使用的两电平逆变器结构，本发明使用矩阵变换器，该结构可解决交流输出的分布式能源并网的问题，同时提出了一种相对较为简单的矩阵变换器调制方式。在传统虚拟同步发电机控制的基础上增加基于模糊控制的辅助惯性功率控制器，在功率指令更改的工况下对虚拟同步发电机功频性能有明显优化。并且模糊控制器结构简单，不需要搭建数学模型，相对于其他的控制方式，减小了工作量。同时模糊控制器的引入并未改变系统原有结构参数，不会影响系统稳定性。

摘要： 本发明公开了一种提高基于光电联合变换相关器图像去模糊精度的方法，基于光电联合变换相关器的方法将光学和电子学方法相结合可以有效消除图像模糊，并精确重构PSF，首先，利用基于JTC的高速相机拍摄的图像序列获得图像速度矢量，然后根据速度矢量重构PSF，最后通过简单的逆滤波算法来快速恢复模糊图像，本发明在不改变系统原有硬件的条件下，通过对光电联合变换的相关器检测出的运动矢量进行投影运动路径的估计，提高PSF的重建精度。进而改善去模糊的效果，仿真结果表明本发明可以将PSF重建精度提升到接近原系统帧率两倍的性能。

摘要： 公开了用于从输入代码创建安全变换代码的系统、方法和存储介质，该输入代码具有包括至少一个函数值的至少一个代码函数。示例性实现可以：接收输入代码；将模糊算法应用于输入代码的所选代码函数的至少一部分，从而创建具有与至少一个函数值不同的至少一个模糊值的模糊代码部分；并且将模糊代码部分存储在非暂时性计算机介质上，以创建与输入代码具有基本上相同功能的模糊代码。

摘要： 本发明属于结构健康监测中结构损伤识别技术领域，提出基于振动模态特征融合小波包变换的结构损伤模糊识别方法。该方法基于结构振动信号提取出结构模态特征参数融合小波包变换，进而对不同损伤条件下结构响应信号进行模糊聚类，从而实现对结构损伤的识别。本发明根据振动信号模态频带能量分布进行模糊聚类，在保留结构刚度特征的同时实现了对振动数据的降维，从而提高了模糊聚类处理的计算效率和计算精度。本发明无需依赖于损伤情境预设或结构模态参数变化幅度，仅根据结构实际响应可以识别划分出结构不同损伤层级，对于结构健康监测领域中的结构损伤评估具有极大的工程实践价值。

摘要： 本发明公开了运动模糊图像分块Radon变换复原方法、介质和设备，首先针对获取的运动模糊图像进行傅里叶变换得到频谱，然后根据运动模糊图像频谱中的十字亮线，将运动模糊图像频谱分成多个等明纹和暗条纹数目的子块；从多个子块中选择出合适子块；最终将选择出的子块转换成时域后再进行归一化Radon变换。本发明能够有效克服模糊图像频谱中央十字亮线、图像高宽比等因素对实际方向鉴别准确度的影响，基于本发明方法实现的运动方向和运动尺寸的鉴别，能够有效地获取实拍运动模糊图像的运动方向角且算法的稳定性较高，使得体育运动模糊图像的复原效果得到了明显的提高。

摘要： 一种基于模糊变换+分数傅立叶变换(RAT+FRFT)的变换域通信系统基函数的优化设计方法，属于无线通信技术领域，涉及认知无线技术中的信号设计技术。本方法达到以下目的：1.采用基于RAT+FRFT的环境干扰逐次估计方法，实现环境干扰的准确估计；2.采用基于环境干扰参数的准确估计，产生与各干扰分量相正交的子基函数、通过子基函数级联产生系统基函数的方法，剔除基函数中的干扰谱；3.采用基函数带宽优化与干扰剔除优化的方法，使生成的基函数带宽与干扰剔除最佳。采用该方法生成的基函数使变换域通信系统具有良好的抗干扰性能及环境适应性。