图片模糊集的一种相似度量及其在模式识别中的应用

图片模糊集能刻画具有模糊性、不确定性和不一致性的信息,相似度量是刻画两个对象的相似程度。文中研究图片模糊集的相似度量。考虑图片模糊集3个隶属度的信息差,基于指数函数构造出一种新的相似度量。文中提出的相似度量不仅满足相似度量的公理化定义,并且在实际应用中得到合理的计算结果。将相似度量应用到模式识别中,与现存的一些相似度量进行对比分析,结果表明所提出的相似度量不仅可以弥补一些现存相似度量的缺陷,还可以得到合理的计算结果。

基于成分数据分析与模糊模式识别的古代玻璃种类鉴别

以一批古代玻璃制品成分数据为例,研究成分数据处理方法与模糊模式识别在古代玻璃分类鉴别中的应用。采用非对称、对称与等距3种对数比变换方法,对古代玻璃成分数据进行转换,针对数据中零值不能进行对数比转换的情况,引入可以保持单形空间运算的乘法替换法。分别对比3种对数比变换方法对模糊模式识别结果的影响,同时引入随机森林与支持向量机算法,对模糊模式识别方法做进一步的分析。近似零值替换后古代玻璃成分数据的统计特征基本不变,乘法替换法具有良好的替换效果。模糊模式识别结果的准确率与变换方法特性表明,基于对称对数比变换的模糊模式识别方法最优。在古代玻璃的分类鉴别研究中引入成分数据分析理论,为古代玻璃成分数据的处理提供一个科学的方法。模糊模式识别方法的引入,为考古工作者、地质研究人员等,提供一种新的简单快速且准确的分类方法。

Picture最小二乘模糊推理算法在模式识别中的应用

目的:由于picture模糊推理全蕴涵算法和picture模糊推理五蕴涵算法所满足的还原性是有条件的还原性,我们寻找一种满足无条件还原性的picture模糊推理算法。方法:将picture模糊集转化为三维模糊集,结合最小二乘模型的思想,构建最小二乘模型的picture模糊推理算法。结果:给出基于最小二乘模型的picture模糊推理算法及其解的表示形式。结论:我们将基于最小二乘模型的picture模糊推理算法应用到模式识别,实验结果表明,本文提出的算法是合理和有效的。

煤层气开发地质“甜点区”模糊模式识别模型

从煤层气开发地质选区的角度出发,优选涵盖影响煤层气开发的地质条件和开采条件的煤层气开发地质“甜点区”评价参数,构建煤层气开发地质“甜点区”评价指标体系,并在此基础上建立煤层气开发地质“甜点区”模糊模式识别模型。应用该模型对沁水盆地南部樊庄区块3号煤层的4个评价单元进行评价,评价结果与实际开发效果一致,并与现有研究成果吻合,验证了模糊模式识别模型的合理性和可靠性。研究表明:煤层气开发地质“甜点区”模糊模式识别模型不涉及参数赋权,克服了层次分析与多级模糊综合评判传统模型由于参数赋权而导致评价结果具有不确定性的缺点,同时无需构建多级判断矩阵,计算过程更加简单。模糊模式识别模型预测结果可靠,可为煤层气高效开发提供技术支撑。

图片模糊相似度量及其在模式识别中的应用

目的:研究图片模糊集上一种新的相似度量。方法:首先通过权重系数将拒绝隶属度携带的信息进行再分配。其次,利用聚合函数与取大取小算子构造了图片模糊集上的相似度量。结果:提出的相似度量不仅满足相似度量的公理化定义,而且克服了现有的一些相似度量的某些不足。结论:数值实验说明了我们提出的图片模糊集上的相似度量是合理的,我们进而将提出相似度量应用到模式识别中,其识别结果表明我们的相似度量是有效的优越的。

三角形类型模糊模式识别新探

本文探索基于高斯隶属函数模糊逻辑的新方法,以提高三角形类型的精确识别。通过将模糊逻辑与传统三角形特征识别方法相结合,实现对不同类型的三角形(如锐角、钝角、直角、等腰和等边三角形)进行精确识别以提高三角形类型识别的鲁棒性和准确性。本研究的主要用途包括但不限于计算机视觉中的物体识别、图像处理中的三角形特征提取、自动控制系统中的形状识别以及教育领域中的数学教学辅助。

模糊模式识别在水煤浆锅炉结渣特性判别上的应用

该文基于模糊数学原理,采用模式识别方法,尝试性地提出将综合指数R与4个常规结渣指标(软化温度T2、硅比G、硅铝比SiO2/Al2O3和碱酸比B/A)一起构成评判因素集,对某燃料水煤浆灰和取自该锅炉不同部位的另3个样品(炉渣、转向室灰和除尘灰)进行了结渣倾向性判别,以验证该模型的可靠程度。通过沾污特性分析和粘聚特性试验及与同一模型的模糊综合评判对照,结果表明该新模型较以前的四因素法具有更高的准确性,从而保证了判别结果的可靠性。同时也证明了实验室煤灰明显有别于现场锅炉煤灰。

基于模糊模式识别的煤与瓦斯突出区域预测

借助于成熟的模糊理论与技术可以较客观地实现突出预测中不精确信息与不精确关系的正确表达与处理,综合考虑突出影响因素,提出了煤与瓦斯突出区域预测的模糊模式识别新方法.首先采用模糊聚类分析对煤与瓦斯突出的样本集合进行分类,建立不同程度的模糊模式.然后对待预测样本进行模糊模式识别,根据择近原则,哪一种模式与预测样本最接近,待预测样本即属于哪一种突出类型.此方法克服了模糊聚类单一分析方法的不确定性,实现了多指标定量化的预测,提高了预测效果的准确程度.通过实例验证,证明了预测的可靠性.

目标威胁判断的模糊模式识别模型

目标威胁判断是根据目标态势判断对我的威胁程度 ,是现代作战指挥决策系统的核心内容。本文就单舰对空防御中的空中目标威胁等级判断建立空中目标威判模糊模式识别模型 ,利用积累的典型目标态势案例用半监督模糊辨识迭代算法离线辨识模糊模式识别模型参数 ,用离线辨识好的模型参数实时在线辨识目标的威胁等级。

基于模糊聚类分析和模糊模式识别的煤与瓦斯突出预测

煤与瓦斯突出发生的内在机理复杂,突出影响因素与突出事件之间的相关规律具不精确性和模糊性,使得基于经验的传统预测方法和基于数学建模的统计预测方法的应用受到很大限制。提出了采用模糊聚类分析与模糊模式识别方法相结合的煤与瓦斯突出区域预测方法。首先采用模糊聚类分析对煤与瓦斯突出的样本集合进行分类,建立不同程度的模糊模式,然后对待预测样本进行模糊模式识别,以此来预测待测样本的煤与瓦斯突出危险程度。实例验证表明,本法预测可靠。

模糊聚类和模糊模式识别在目标识别中的应用

提出了一种模糊聚类和模糊模式识别相结合的目标识别方法,并成功应用于海上舰船识别分类;同时引入聚类分析有效性评价的F统计量,实现了模糊聚类的自适应性,避免了聚类数目选取上存在的主观性。对于给定特征的海上舰船目标,仿真实现了对目标的聚类分析,获得目标的分类并形成标准模型库,并通过模糊模式识别对后继获得的目标特征样本在标准模型库中进行匹配,应用最大贴近度原则完成目标识别。仿真结果表明:对于复杂的战场环境,两种方法的结合是可行和有效的,可以满足战时实时性和准确性的要求,具有一定的应用前景。

模糊模式识别在凝汽器故障诊断中的应用

运用模糊数学方法，将阀值原则和最大隶属原则相结合，建立了凝汽器故障诊断模型。实践证明，该模型能有效地判定待识别征兆集是否为病态，而且所得隶属度差别明显，因而能准确判定故障原因。避免因待识别征兆集病态引起的误判断或因几种故障的隶属度无显著差异，而导致无法明确诊断故障的问题。

模糊模式识别在企业竞争力评价中的应用

以三角模糊数来表示模糊概念 ,提出一种新的多层多级模糊模式识别模型 ,并运用该模型对某企业竞争力进行模糊综合评判和模式识别。

基于粒子群理论的板形模糊模式识别方法

带钢板形的模式识别是板形闭环控制的关键环节,板形模式的识别结果直接影响着板形控制精度。随着板形控制手段的不断更新,对板形模式识别方法提出更高的要求。为克服传统板形模式识别方法抗干扰能力差、逼近阶难以确定的缺点,依据模糊分类原理,运用欧式距离的择近原则对板形模式进行分类,完成板形信号的模式识别。在此基础上,为进一步提高识别精度,将20世纪90年代发展起来的具有全局优化能力的粒子群理论应用于板形模式识别,对模式识别的结果进行优化,并将其与单纯形法优化结果进行对比。试验结果证明了粒子群优化算法的有效性,该算法能够提高识别精度,使优化后的结果能更精确地控制板形调控机构,以适应高精度板形控制要求。

GIS与模糊模式识别理论在变电站选址中的应用

鉴于变电站选址过程中诸多相关因素与地理空间信息有关且不完全清楚,部分决策指标又为不确定的模糊量的特点,文中研究了运用电网地理信息系统(GIS)的信息管理与空间分析功能,获取若干可行待选站址的样本集的可行性,并研究了运用模糊模式识别理论,从定性到定量排序,确定各选址决策指标和样本数据的优越度的方法。工程实例表明,该方法提高了变电站选址的综合决策量化水平和可视化程度。

基于模糊模式识别的金属矿采空区危险性综合评价

在传统模糊综合评价方法的基础上,为了避免计算时模糊合成算子的选择,克服其结果趋向均化的缺点,提出基于权广义距离之和最小的模糊模式识别的采空区模糊综合评价模型。该评价模型建立在评价指标体系的基础上,将层次分析法与模糊数学理论相结合,运用改进的层次分析法确定各指标的权重,采用系统模糊决策理论对采空区进行综合评价。分别应用传统方法和模糊识别方法对某金属矿西南采区的采空区危险性进行评价。结果表明,该模型对原始数据的变动较为敏感,并且它集成了各个影响因素的信息,提高了采空区危险性评价的合理性和可靠性,更符合工程实际。

基于模糊模式识别的径流特性分析

为了探讨河流天然径流的演变规律,引入模糊模式识别的理论和方法对流量序列进行研究,给出了基于模糊聚类的径流丰枯特性分析的方法;在对径流丰、中、枯聚类基础上提出了基于模糊模式识别的多维丰枯周期特性分析方法。以嘉陵江支流白龙江下游的三磊坝水文站多年月平均流量数据为例,得出了该站径流各年的丰枯特点、丰枯周期及相应的隶属度。该方法的多维径流特性分析结果与分析尺度和数据维数有关。

基于GIS的乌梁素海水体富营养化状况的模糊模式识别

利用基于MATLAB 7.0实现的模糊模式识别交叉迭代模型对2006年5—10月分布于乌梁素海各水体功能区的21个水质监测点的富营养化等级进行了模糊模式识别,并在GIS技术支持下,用Arcview的空间分析功能绘制富营养化等级识别结果、对富营养化状态影响权重最大的评价指标总氮(TN)含量和富营养化状态控制元素总磷(TP)含量对应的富营养化等级水体和地表水质等级水体的空间分布月变化Grid专题图.将富营养化状态变化及其分布区域与乌梁素海同期水质监测指标浓度变化及其分布区域进行对比分析及验证.结果表明,富营养化等级识别结果的时空分布与实际情况相符,能够比较准确地反映富营养化等级定量的时空变化趋势.

基于模糊模式识别的地下水水质综合评价研究

地下水质量的优劣是影响水资源可利用性的一个重要方面,因此对地下水水质进行合理评价是水资源开发利用、保护的依据。本文根据水质评价的特殊性,就模糊模式识别模型进行了改进,将改进的模糊模式识别模型应用于江阴市地下水水质综合评价,将评价结果与基于熵权法赋权的模糊综合评价及传统模糊综合评价结果进行了对比分析。研究表明:模糊模式识别方法对地下水水质评价问题具有较高的数值稳定性和适用性,模糊模式识别法评价的水质级别趋于平均化、中间化,本文提出的模糊模式识别理论模型应用于典型案例地区地下水水质评价是有效可行的。

基于电容层析成像和模糊模式识别的油气两相流流型辨识新方法的研究

基于电容层析成像和模糊模式识别技术别提出了一种油气两相流流型辨识的新方法。建立了12电极电容层析成像流型自动识别系统,该系统利用Tikhonov正则化原理并结合SIRT(Simultaneous Reconstruction Techniques)算法进行图像重建。Tikhonov正则化原理用于克服图像重建过程中的不适定问题,SIRT算法用于提高最终重建图像的质量。根据流型的随机和模糊特性,提出了一种根据管截面重建图像进行流型辨识的模糊流型判别方法。研究结果表明,提出的流型辨识新方法是有效的。对于层状流、核心流、环状流、均相流等流型,流型辨识的准确率高于95%,辨识一个流型所用的时间小于0.3秒。对于塞状流,流型辨识的准确率高于90%。