智能模糊测量系统在监测大气质量中的应用

综合考虑影响大气环境质量的有毒气体、温湿度以及其它相关状态参量 ,采用多信息融合技术解决了各影响因子间的冗余性。在此基础上 ,构造了智能模糊神经网络检测系统 ,应用于检测大气质量。

带式输送机打滑的模糊测量方法

本文讨论应用模糊测量方法提高带式输送机打滑检测的精度和可靠性。介绍分步多值模糊推理方法 ,它可以提高模糊推理的精度和鲁棒性 ,并减少计算量 。

色调剂均一度的模糊测量方法

本文针对生产固态静电显影用色调剂的过程中的均一化问题，在提出组分成分均一度概念的基础上，从图象品质的角度，运用模糊逻辑理论进行分析与研究，从而使得色调剂均一化问题得到定量的描述。

智能化测量与模糊测量

本文简述当前智能测量技术的现状。然后试图从人工智能的观点着手,引出智能化测量技术的发展趋势:模糊测量。最后对模糊测量的内涵加以分析,指出它是测量仪器实现人脑机能的一个基本方法。

流化床中颗粒尺寸的模糊测量模型

本文建立了一种对流化床中颗粒尺寸进行测量的模糊模型。在实验室条件下对气－固流化床的颗粒进行了测量，通过功率谱密度对所获得的压力波动进行了分析，并应用模糊集理论对颗粒尺寸与压力波动及其它影响参数的关系进行了研究。

用模糊测量和D/S证据论模拟学生的知识水平

本文以“智能型数学分析CAI”项目作为实验基础，研究了ICAI系统中的瓶颈：建模学生，评估学生当前知识水平这一难题．首次尝试将模糊数学和D／S证据理论一起用于模拟学生的知识水平、表现学生的知识结构，提出了一个ICAI系统中的学生知识评估模型．并且以数学分析为领域，以函数极限计算为示例。

等速万向节滑移曲线模糊测量法

传统的等速万向节滑移曲线测量法不能准确测量曲线特征,单纯增加测量点数会影响测量效率。因此,引入模糊控制概念,提出了新的基于模糊算法的滑移曲线测量法,详细介绍了模糊控制器设计过程,并通过试验证明,该方法测量结果比使用同样测量点数传统方法的最大误差减小60%,绝对面积误差减小31.5%,可更准确地测量滑移曲线特征。

基于模糊测量函数的多标签图数据特征提取研究

如今,图数据分类变得越来越重要。最近几十年对它的研究也越来越多,并且得到了广泛应用。传统的图数据分类研究主要集中在单标签集,然而在很多应用中,每个图数据都会同时具有多个标签集。这篇文章研究了关于图数据的多标签特征提取问题,并提出基于模糊测量函数的多标签图数据特征提取算法,用于搜索最优子图集。算法采用模糊测量函数作为评估标准评估子图特征的重要性,然后通过边枝界定算法修剪子图搜索空间有效地搜索最优子图特征。实验证明,该方法在现实应用中有较高的精度。

基于BP神经网络的图像局部失焦模糊测量

针对局部失焦模糊图像的模糊程度测量问题,提出一种基于BP神经网络的图像局部失焦模糊测量方法,该方法通过提取图像块频域和空域的多个特征组成特征向量,并为每个特征向量设置模糊程度标签,然后通过BP神经网络训练分类器,实现待测图像块的模糊程度估计。实验结果表明,该方法可以有效测量出局部失焦模糊图像的模糊区域以及模糊程度。

基于BP神经网络的图像局部模糊测量

目的目前模糊测量方法难以处理存在纹理平坦区域时的局部模糊测量。针对该问题,提出一种基于BP(back propagation)神经网络的图像局部模糊检测方法。方法该方法采用所有奇异值以描述不同尺度信息随模糊变化情况,并与描述高频信息变化的DCT(discrete cosine transform)非零系数结合,实现奇异值向量和DCT非零系数个数联合的混合模糊测度,达到空频联合的模糊度描述。在此基础上,通过训练BP神经网络分类器,实现图像块模糊值预测。结果单幅局部模糊图像实验中,较好区分纹理平坦区域和模糊区域的模糊程度;多幅局部模糊图像的统计实验中,召回率-准确率(RP)评估曲线显示在相同召回率下准确率较其他方法高。结论该方法可以较准确地实现局部模糊图像(特别是存在纹理平坦区域的局部模糊图像)的模糊测量。

基于模糊模型相似测量的字符无监督分类法

该文提出一种基于模糊模型相似测量的文本分析系统的字符预分类方法 ,用于对字符的无监督分类 ,以提高整个字符识别系统的速度、正确性和鲁棒性 .作者在字符印刷结构归类的基础上 ,采用模板匹配方法将各类字符分别转换成基于一非线性加权相似函数的模糊样板集合 .模糊字符的无监督分类是字符匹配的一种自然范例并发展了加权模糊相似测量的研究 .该文讨论了该模糊模型的特性、模糊样板匹配的规则 ,并用于加快字符分类处理 ,经过字符分类 。

符号信息表示与模糊符号化测量

本文从测量理论与技术的发展出发，简要阐述了测量学科发展中遇到的困难和需求，将传统的测量框架加以拓展，提出了模糊符号化测量的新概念，通过符号系统与符号信息表示的讨论，指出传统测量与模糊符号化测量是对客观世界定量与定性，微观与宏观的两种信息描述方法，它们相互补充，构成了测量学科新的发展趋势。

模糊符号化测量的分度研究

本文基于数值领域的测量分度 ,在模糊符号化测量概念的基础上 ,提出了模糊符号化测量的分度概念并对其基本内容和主要应用方向作了探讨 ,这对于模糊符号化测量的深入研究和发展 。

多维模糊符号化测量的研究

基于信息测量的需求，本文在模糊符号化测量概念的基础上，将传统间接测量的概念加以拓延，提出了多维模糊符号化测量的概念，并对其实现方法进行了研究和探讨。

信息的符号表示与模糊、多值符号化测量

本文分析了测量信息的几种常用表示法，同时对模糊符号化测量进行了探讨，阐述了其优越性及局限性，在此基础上，提出了一种全局性描述信息的多值符号化测量的新方法。

基于模糊规则和相似测量的手写汉字预分类法

文章提出了一种手写汉字预分类的新方法,该方法分两步进行,首先提取笔划密度特征并用模糊规则产生四个预分类组;然后通过模糊逻辑处理将各组字符分别转换成基于非线性加权函数的模糊样板并通过基于模糊相似测量的匹配算法、相似性测量样板的分级分类进行预分类。测试结果表明,该方法效果良好,预分类正确率达到98.17%。

基于模糊可能性测量理论零件的合格测量

在考虑零件样本不足的情况下,根据可能性理论,将零件尺寸视为模糊变量,给出了表征它的模糊约束和模糊可能性分布函数。基于模糊可能性测量理论,分析了当零件的尺寸公差带为清晰区间(普通集)和模糊允许区间(模糊集)时,测量零件合格与不合格的模糊可能性测量方法。提出了测量零件合格模糊可能性测量、零件可修复不合格模糊可能性测量和和零件不可修复不合格模糊可能性测量的计算公式,并给出了零件合格模糊可能性测量的变化规律。最后进行了实例计算。

基于SEART网和模糊相似测量的手写汉字预分类法

提出了一种手写汉字预分类的新方法.该方法分2步进行,首先采用有监督的扩展ART神经网络(SEART)产生一定数量的预分类组,然后通过模糊逻辑处理将各组字符分别转换成基于非线性加权函数的模糊样板,并通过基于模糊相似测量的匹配算法、相似性测量样板的分级分类进行预分类.测试结果表明,该方法效果良好,预分类正确率达到98.19%.

虚拟内标内镜测量法的建立及其应用

目的：目前,内镜测量的主要方式是目测或张钳法等方法。由于内镜图像的桶形畸变,现有测量的方法均有较大误差。本研究验证一个自创的＂虚拟内标＂新概念,并建立应用虚拟内标的内镜测量技术。方法：应用电子胃镜对印有标准刻度的格图在不同物距上进行拍摄,截取到包含虚拟内标信息的桶形畸变格图,通过对于格图的数字特征分析,了解各物距平面视野大小、压缩比、有效测量区域等多种有用数据。根据这些数据建立虚拟内标内镜测量方法,并应用这种方法进行体外、体内测量的试验。结果：物距介于10 mm至40mm之间时,物距与视野之间呈现1∶2的倍比关系。压缩比计算结果提示：物距10~15mm时有效范围为10 mm,物距20~30 mm时有效范围为20mm,物距〉35mm时有效范围为30 mm。各平面有效测量区域占据图像总宽度的2/5到3/5。各物距平面中央格的象素值的排列趋于双曲线改变,当物距在35~50mm之间,每厘米象素值之间的差距趋于接近。体内、体外实验进一步验证了虚拟内标内镜测量法的可行性与准确性。结论：应用虚拟内标法进行内镜测量是一个简便、客观、准确、实用的方法。