近红外光谱结合模糊非相关QR分析的生菜储藏时间辨别

生菜是人们经常食用的蔬菜之一,生菜的储藏时间是影响生菜新鲜程度的重要因素。所以研究一种简单、快速、非破坏性的生菜储藏时间的鉴别方法是非常必要的。近红外光谱(NIR)分析能快速和准确的获取生菜的近红外光谱,从而实现无损鉴别生菜储藏时间。但是生菜的NIR数据中存在噪声信号和冗余信号,为了消除光谱的噪声信号并提取特征信息,提出了一种基于模糊非相关QR分析(FUQRA)的近红外光谱生菜储藏时间鉴别新方法。首先,需要降低原始NIR数据的维数,通过使用主成分分析(PCA)将包含1557个维度的光谱数据降至包含22个维度。然后通过模糊非相关判别转换(FUDT)计算出特征向量,利用特征向量建立鉴别向量矩阵,并进行QR分解,得到最终的鉴别向量矩阵。最后以60个新鲜生菜样本为研究样本,使用K近邻(KNN)方法进行分类,用AntarisⅡ型NIR光谱仪对生菜样品进行近红外光谱检测和数据收集。实验过程中每隔12小时对每个样本进行3次重复检测,将这些数据取平均值作为实验数据。随后利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的噪声信号。为了验证所提出方法的有效性,分别将主成分分析(PCA)结合KNN、主成分分析和模糊线性判别分析(FLDA)结合KNN、主成分分析和模糊非相关判别转换(FUDT)结合KNN以及主成分分析和模糊非相关QR分析(FUQRA)结合KNN四种算法分析结果进行比较。将权重指数m的不同取值产生的分类准确率进行比较,选出最合适的权重指数和KNN的参数K:m=2,K=3。最终得到的分类准确率分别为43.33%、96.67%、96.67%和98.33%。可以看出,相比其他三个算法,模糊非相关QR分析可以更好地实现对生菜储藏时间的鉴别。

模糊非相关鉴别C均值聚类的茶叶傅里叶红外光谱分类

茶是一种让人喜爱的健康饮品,不同品种的茶叶其功效和作用是不相同的。研究出一种可靠、简单易行、分类速度快的茶叶品种鉴别方法具有重要的意义。在模糊非相关判别转换(FUDT)算法和模糊C均值聚类(FCM)算法的基础上提出了一种模糊非相关鉴别C均值聚类(FUDCM)算法。FUDCM可以在聚类过程中动态提取光谱数据的模糊非相关鉴别信息。用FTIR-7600型傅里叶红外光谱分析仪分别采集优质乐山竹叶青、劣质乐山竹叶青和峨眉山毛峰三种茶叶的傅里叶中红外光谱,波数范围为4 001.569~401.121 1cm^(-1)。先用多元散射校正(MSC)进行光谱预处理,然后用主成分分析法(PCA)将光谱数据降维到20维,再利用线性判别分析(LDA)提取光谱数据中的鉴别信息。最后分别运行FCM和FUDCM进行茶叶品种鉴别。实验结果表明:当权重指数m=2时,FCM的聚类准确率为63.64%,FUDCM的聚类准确率为83.33%;FCM经过67次迭代计算实现了收敛,而FUDCM仅需17次迭代计算就可以实现收敛。用傅里叶红外光谱技术结合主成分分析、线性判别分析和FUDCM的方法能快速、有效地实现茶叶品种的鉴别分析,且鉴别准确率比FCM更高。

模糊非相关判别转换及其应用

线性判别分析是一种特征提取和维数缩减的方法,广泛应用于人脸识别,语音识别和手写字母识别等领域。但是许多线性判别分析都是"硬"线性判别分析,每个数据点都严格地属于这一类或那一类。在非相关判别转换(UDT)基础上,提出了模糊非相关判别转换(FUDT)。FUDT是利用模糊集理论的有监督学习方法,其判别向量满足广义瑞利商方程,同时也满足样本到模糊非相关优化判别向量上的投影是非相关的。通过FUDT和UDT对公共数据库MSTAR的实验结果可看出,FUDT在处理SAR图像的特征提取方面优于UDT。

基于双边犹豫模糊非均衡语言优先集成算子的应急响应预案评估方法

在应用多属性决策理论求解应急响应预案评估问题时,问题结构的复杂性往往使决策者评价信息存在高度不确定性且属性相对重要性仅能以优先级关系来表征。为此,本文首先提出了双边犹豫模糊非均衡语言集这种新型信息形式以使决策者能够灵活有效的表征复杂评价信息,并定义了运算法则、熵和距离测度;其次,基于熵测度开发了双边犹豫模糊非均衡语言优先加权集成算子,并构建了能够考虑属性优先关系的多属性决策方法;进一步针对属性相对重要性不能由定性分析获得的情况,设计了客观权重确定方法,并构建了另一种更具实际灵活性的VIKOR决策方法;最后,实例研究表明了方法的有效性与优势。

f-SHOIQ_N:一种模糊非单调描述逻辑

针对描述逻辑无法表示语义网中模糊和非单调知识的问题,在模糊描述逻辑f-SHOIQ基础上增加弱否定构造算子,提出模糊非单调的描述逻辑f-SHOIQN。使用弱否定标记模糊非单调原子概念,进而表示模糊非单调规则。将模糊非单调规则引入模糊描述逻辑f-SHOIQ,用来表示模糊和非单调知识。构建f-SHOIQN的知识库,给出该知识库中模糊非单调知识和模糊单调知识处理方式。为处理模糊非单调知识库中规则的竞争并满足描述逻辑中概念包含、相等的问题,提出f-SHOIQN中竞争规则的优先级判定算法。分析f-SHOIQN具有的性质,并给出相关证明。

基于空间非一致模糊核标定的红外图像超分辨率重建方法

近年来,红外成像系统在工业、安防、遥感等领域获得了广泛的应用,但由于制造工艺及成本制约,红外系统的分辨率仍然较低。基于深度神经网络的单帧图像超分辨率重建技术是提高红外图像分辨率的有效方法,获得了广泛研究,并在仿真图像上取得了显著进展,但应用于实际场景图像时容易出现伪影或图像模糊等现象。造成这种性能差异的主要原因是目前方法大多假定造成图像退化的模糊核是空间一致的,然而实际红外光学系统不可避免地存在像差、热离焦等,由此造成的图像模糊的模糊核并非空间一致的。针对这一问题,提出了一种非盲模糊核估计方法,通过采集特定的靶标图像,并设计模糊核估计网络,求解空间非一致模糊核;设计基于图像分块的超分辨率重建方法,将图像块和对应区域的模糊核一起输入非盲超分辨率重建网络进行子块图像重建,再通过子块合并和重叠区域图像融合,得到最终的高分辨率图像。实验结果表明,光学系统自身引起了模糊核随空间位置缓慢变化,在实验室条件下标定模糊核并基于图像分块进行超分辨率重建的方法可显著提高红外图像超分辨率重建的效果。

模糊二人非合作对策的简单Berge均衡

研究模糊二人非合作对策的简单Berge均衡的存在性。基于Zimmermann处理模糊多目标线性规划的观点和Zhukovskii提出的简单Berge均衡概念,定义了模糊二人非合作对策的简单Berge均衡并借助于Ky Fan不等式证明其存在性。

模糊非参数统计检验及在老龄化社会调查领域的应用

在社会科学研究中,许多事物的测算或观测结果往往不是精确的数据,而是或多或少具有模糊属性的数据。中国人口老龄化问题越来越突出,至2015年底,我国60周岁及以上老年人口数量为22 182万,占总人口16.15%。关注老年人的生活议题显得十分重要。在研究老年人问题时,因研究对象都曾经历不同时空背景与人生阅历,个体间存在的差异极大,如何准确获得有关老年人的生活、医疗等信息,为国家和政府决策提供真实客观的信息,则是一项紧迫的任务。依据老年人身的身心发展特质,探索利用模糊理论的软计算,设计出模糊数据调查表,提出反模糊化变换。同时,运用中位数检验及方差检验,建立统计参数为模糊数或模糊区间时的小样本非参数模糊统计检验方法,并给出具体调查事例加以说明。

基于区间组合法的边坡稳定非概率模糊可靠性分析方法

根据边坡稳定性影响因素的随机性、模糊性以及岩土材料力学参数取值的区间性特征,采用非对称三角模糊数表示岩土力学参数取值可能性分布,并对试验数据进行区间模糊优化分析。将所得非对称三角模糊数转化成区间数,运用边坡稳定性分析的简化Bishop法与区间组合法建立边坡安全系数区间值及可能滑动面求解方法,避免了区间函数运算的区间扩张问题。将安全系数区间计算函数与给定安全系数值之差作为功能函数,利用非概率模糊可靠性分析方法计算不同截集水平下的模糊可靠性指标,进而得到其可能性分布曲线,并由可能性理论求得边坡失效可能度,从而建立了基于区间组合法的边坡稳定非概率模糊可靠性分析方法。工程算例表明,该方法具有一定的合理性,为边坡工程稳定性评价提供了新的途径。

基于非结构模糊决策的中国药品安全管理体系研究

基于安全管理理论和中国药品管理实践,通过专家意见和社会调查,确定中国药品安全管理的要素和决策标准;运用非结构模糊决策方法确定中国药品安全管理中各重要要素的权重,从而探索中国药品安全管理体系;对体系的不同要素进行排序。研究表明:影响中国药品安全管理的主要要素有,安全交易、许可制度、药品利润率、可追溯体系、药物警戒、应急管理;决策标准是,成本、经济水平、硬件条件、从业人员素质、消费者观念;重要性排序是,可追溯体系、许可制度、药物警戒、应急管理、安全交易、药品利润率。药品安全管理体系的建立和要素排序为政府监管提供了科学依据。

海洋平台设计选型的多级模糊优化及非结构性模糊决策分析

针对海洋平台开发设计中经常遇到的复杂的方案优化选型问题 ,提出了将多因素、多级非结构性模糊优选理论引入到平台的设计选型中。根据影响平台选型的非结构性因素 ,采用三级模糊优选 ,综合考虑了影响平台选型的各种优选目标 ;针对影响平台选型优化的因素非常复杂、确定隶属函数主观因素较强的情况 ,引入非结构性模糊决策法以确定其隶属度和权重。通过此模糊优选模型 ,进行了一平台的设计选型优化 ,得到了比较理想的优选结果 ,证明了此模型在为海洋平台方案的设计选型中的实用性。

非结构模糊决策在建设项目评标中的应用

非结构模糊决策(Non-structural Fuzzy Decision,NSFD)是解决复杂多准则决策问题的一种有效方法.文中应用该方法开展建设项目评标,将评标准则和备选承包商构建成一个完全相关性评价模型,采用三标度比较构造判断矩阵并进行一致性检验,引入21个语义算子进行优先权赋值,刻画更为准确,提高了评标结果的可信度,并结合实例进行研究.结果表明该方法在减少主观因素影响,增强评标决策的客观性和科学性方面是行之有效的.

两级模糊优选模型及非结构性模糊决策理论在桥梁方案比选中的应用

选择桥梁设计方案,涉及诸多因素,这些因素在某些情况下相容,在某些情况下又相斥。为了协调这些复杂关系,并降低人为因素的影响,本文引入两级模糊优选模型及非结构性模糊决策理论。并运用此模型,进行一桥梁的设计选型优化,得到了比较理想的结果,证明了此模型在桥梁方案比选中的实用性。

基于相机运动子空间的人脸图像非均匀去模糊

由于在相机拍摄的人脸中往往会存在较大的模糊,为了有效去除人脸图像的抖动模糊,提出一种基于非均匀去模糊与人脸特殊属性相结合的人脸图像去模糊方法。首先研究非均匀去模糊的原理,并提出通过约束相机运动子空间的方法来估计出相机与人脸之间的相对运动路径。再根据人脸的特殊属性,通过对清晰人脸训练得到一组清晰的人脸字典,建立人脸的先验知识。最后利用得到的非均匀模糊核和人脸字典对模糊人脸图像进行去卷积。实验结果表明,提出的方法相对于现有的去模糊算法可以得到更清晰的人脸图像,对后续的人脸识别有很大的辅助作用。

ORC工质选择的多级非结构性模糊决策分析

工质的选择是有机朗肯循环(ORC)系统优化中的关键问题之一。建立了基于多级非结构性模糊决策分析方法的ORC工质优选体系,根据影响因素的非结构性的特点建立三级模糊优选模型,综合考虑ORC系统的技术性能、经济性能和环保性能3方面因素的影响,并针对影响ORC工质优选的因素复杂、确定隶属函数主观因素较强的情况引入非结构性模糊决策法以确定其隶属度与权重。应用此模型对150℃热源条件下某ORC系统进行工质的优选,得到了不同评价级对应的优选工质序列。R123是对应三级评价准则下该ORC系统的最优工质,验证了多级非结构性模糊决策模型在ORC工质优选中的适用性。

基于非单点模糊RBF网络的判决反馈均衡器

提出了一种具有较强抗突发干扰能力的非单点模糊径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络判决反馈均衡器.该方法将具有前置滤波特性的非单点模糊化技术引入RBF网络,利用梯度下降法自适应调整参数.通过仿真实验,并与基于径向基函数网络的判决反馈均衡器(Radial Basis Function Network-Decision Feedback Equalizer,RBFN-DFE)和传统判决反馈均衡器(Decision Feedback Equalizer,DFE)进行比较,结果证明该方法抗突发干扰能力强,误码性能好.

非单点模糊逻辑系统在非线性信道均衡中的应用

提出一种新的基于非单点模糊逻辑系统的自适应模糊滤波器的设计方法,研究和对比了自适应非单点模糊滤波器在非线性数字通信信道均衡中的应用.仿真结果表明,基于非单点模糊逻辑系统的信道均衡器能够有效地遏制信道的时变性和随机噪声干扰,可有效地解决数字信道的非线性畸变问题;从提高数字通信信道的传输正确率和传输效率来说,具有较强的适应能力.

具有前置滤波特性的非单点模糊逻辑系统

采用非单点模糊化对输入数据进行模糊处理 ,分析和解释了非单点模糊逻辑系统 (NSFL S)的前置滤波特性 ,并用误差反向传播算法对相关参数进行优化。通过仿真验证以及与单点模糊逻辑系统(SFL S)的性能比较 ,说明非单点模糊逻辑系统具有较强的前置滤波能力 。

非模糊性语词在翻译中的多元阐释机制

翻译理论从语言学、哲学、修辞学和接受美学等多个视角对模糊语言引起的多元阐释现象进行了研究,但对非模糊性语言因翻译过程而造成的多元阐释却没有予以足够的关注。事实上,非模糊性词语在翻译中也存在多元阐释问题。这种多元阐释从附加意义的可调性、文化原型差异、客体的不同认知侧面和主体的审美体验等四个方面得到体现。因此,应关注对文学文本中的非模糊性语词在翻译中的多元阐释机制问题。

施工方案评价中的多级模糊优化及非结构性模糊决策分析

选择合理的施工方案是单位工程施工组织设计的核心。针对施工方案评价中影响因素复杂及非结构性因素量化等难点问题,提出了将多因素、多级非结构性模糊优选理论应用到施工方案比选中。采用四级模糊优选模型,综合考虑了影响施工方案比选的各种目标,并针对主观性较大的评价因素,引入非结构性模糊决策法和优先关系法,以确定其隶属度和权重。通过此模糊优选模型,进行了施工方案的优选,得到了比较理想的优选结果,证明了此模型在施工方案评价中的实用性。