基于模糊区间识别的链路评估器研究

研究发现基于有限数据包统计出的收包率并不能准确体现当前节点工作的区间,而链路丢包特性在无须海量数据的前提下却可以比较精确地体现节点工作区间。通过模糊集理论可以实时地判断出当前工作区间,对不同区间内的丢包事件不一样的加权可以合理地反映出链路状况。研究结果显示,基于模糊区间识别的链路评估器能够准确反映当前链路状况,更具实用性。

标识图像流可视特征及区间值模糊识别

针对标识文本图像流极易因成像环境(如光照、大气透明度、雨雾天气以及运动模糊等因素)的影响导致标识文本图像粘连、污损、残缺,使识别率大大降低而不能满足工程应用的要求,针对这一问题提出了基于高维可视特征空间的区间值模糊识别方法。将该方法与其它3种识别方法进行了比较,并给出了实际应用实例。实验结果显示,该方法对粘连、污损、残缺等文本图像的识别率有显著提高。