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。

情报产品模糊性的塑造机理研究

[研究目的]情报产品用语含糊现象并不鲜见,其与情报产品质量标准,如“准确、客观”等要求背道而驰,不加以规制将影响到情报的决策辅助功能。[研究方法]该文首先对模糊性及相关概念进行了界定与区分,阐明了该议题研究的重要意义。在此基础上,重点从三个方面剖析了情报产品模糊性的塑造机理。[研究结论]情报产品模糊性有其主客观原因。其中情报分析人员的角色模糊、情报工作的目标模糊、决策者的战略性模糊构成了情报产品模糊性的主要发生机理。缓解的思路在于,密切情报人员与决策者之间的交流,弥合两者之间因可能存在的“地位”差异而导致的服务妥协;强化情报生产过程的精细度和透明度等等。

DEMATEL-ANP在光电对抗系统作战效能评估中的应用

对光电对抗系统作战效能评估指标体系进行完善和改进,将指挥决策和作战对象等影响因素纳入指标体系。将决策实验室分析法-网络分析法(DEMATEL-ANP)引入光电对抗系统作战效能评估中,研究使用DEMATEL法厘清光电对抗系统作战效能指标体系中各指标之间的影响关系,和利用ANP计算得出各指标权重的方法。通过对评估数据进行分析,针对性地提出改进措施来提高光电对抗系统的作战能力。

基于模糊数学的木姜叶柯玫瑰茄本草饮料制备

木姜叶柯与玫瑰茄的味觉特性限制了两种原料在食品工业中的广泛使用.为拓展木姜叶柯和玫瑰茄的应用,以木姜叶柯和玫瑰茄为主要原料,采用浸提法制备木姜叶柯及玫瑰茄浸提液,通过对饮料气味、色泽、组织状态和滋味进行权重分析,建立了木姜叶柯玫瑰茄本草饮料模糊数学感官评价方法;利用单因素试验和正交试验结合模糊数学感官评价法,确定了木姜叶柯玫瑰茄本草饮料的最佳配方,并对最佳产品的质量指标(可溶性固形物含量、总酸及总多酚质量浓度、澄清度)进行了测定.结果表明:木姜叶柯玫瑰茄本草饮料的最佳配方为木姜叶柯浸提液添加量3%,玫瑰茄浸提液添加量4%,柠檬酸添加量0.03%,复配甜味剂(甜度200)添加量0.03%.通过该配方制得的饮料质地均匀透亮、颜色呈玫红色、酸甜适宜,具有木姜叶柯和玫瑰茄特有的香味,其理化指标测定结果为:可溶性固形物含量0.16%±0.01%,总多酚质量浓度107.42±1.90 mg/L,总酸质量浓度0.30±0.01 g/L,澄清度73.62%±1.35%.

露天矿边坡稳定性的层次分析-模糊综合评价耦合分析

露天煤矿台阶所构成的边坡对矿山资源生产及运输发挥着重要的作用,也承载着煤炭外运的任务,其稳定性对矿山连续生产具有重要意义。文章在边坡地质调查和监测信息分析的基础上,充分考虑边坡几何形态、地质信息、气象水文信息、现场监测信息等指标,以层次分析法确定边坡稳定性分析的指标权重,基于隶属度最大原则确定边坡稳定性状态,建立了多源信息融合的边坡层次分析-模糊综合评价模型。将该模型应用于扎哈淖尔露天煤矿北帮边坡稳定性分析中,最后基于数值模拟对模型进行了验证。研究表明,北帮边坡基本稳定,基于数值模拟得出扎哈淖尔露天煤矿北帮边坡滑移面安全系数为1.121,模型结果与数值模拟结果所得到的边坡稳定性状态吻合度较好,验证了模型的有效性。该模型可以充分考虑多重信息对边坡稳定性分析的贡献,从而更全面准确分析边坡稳定性。

基于模糊三支区间集半概念知识提取方法研究

为了解决只需要考虑属性区间集到对象区间集的问题,将经典半概念理论引入三支区间集中,对于一个模糊形式背景,定义了面向属性的模糊区间集半算子,用此算子得到模糊AE-区间集半概念;讨论了该类半概念的偏序关系和格结构,进而得到求同一形式背景下模糊AE-区间集半概念全体的算法。对偶地,得到模糊OE-区间集半概念定义和其格结构,以及寻找模糊OE-区间集半概念全体的算法。所得结果有助于拓展概念格和区间集理论的应用范围,也为知识提取提供了一种有益的方法。

多维深度导向的Java Web模糊测试方法

随着Java Web的广泛应用,其安全问题日益突出。模糊测试作为一种有效的漏洞挖掘方法,目前已经被用于Java漏洞的检测。然而,由于Java Web应用代码规模庞大、业务逻辑复杂,现有的漏洞挖掘工具在模糊测试中存在随机性高、代码检测深度低的问题,导致漏洞挖掘的准确率较低。因此,文章提出基于多维深度导向的Java Web模糊测试方法。该方法使用Jimple作为待测Java Web应用字节码的三地址码中间表示,并生成代码对应的函数间调用图和函数内控制流图,在此基础上分析每个基本块的多维深度。同时,根据多维深度和模糊测试执行时间优化模糊测试指导策略,设计相应的输入结构解析策略、能量分配策略和变异算法调度策略,提升模糊测试的准确性。实验结果表明,相较于现有的模糊测试工具Peach和Kelinci,该方法能够在性能消耗较低的情况下取得更好的漏洞检测效果。

故障树和模糊贝叶斯网络在管廊运维风险评估中的应用研究

地下综合管廊是城市的生命线,一旦出现问题就会对人们生命财产安全造成巨大损害。为了系统地分析管廊运维风险,建立了基于模糊贝叶斯网络的风险评估框架。首先,通过分析管廊运维风险源与风险形成的原因以确定风险事件和风险类别;其次,建立管廊运维风险故障树来梳理风险因素之间的逻辑关系,将故障树映射为贝叶斯网络;最后,结合专家模糊评价,构建地下综合管廊运维风险评估模型。案例分析结果显示:中间事件“火灾、爆炸”与“危害气体浓度过高”的发生概率较高。敏感性分析结果显示:“运维人员操作和维护不当”是导致管廊运维风险发生的根本事件,因此需要制定严格管理措施及规范,加强对运维人员的素质培训,以降低管廊运维过程中各种风险的发生概率。

采摘机器人机械手避障方法研究——基于遗传优化和模糊PID控制器

为了提高采摘机器人机械手移动的自动化程度,使其在移动过程中有效避开障碍物,将基于PID控制器的避障系统引入到了机械手的设计上,并采用遗传算法和模糊算法对控制器进行了优化,提高了机械手移动的准确性和平稳性。模拟采摘机器人机械手的作业环境,对机械手的避障功能进行了测试,结果表明:机械手可以成功躲避障碍物,且采用遗传和模糊算法优化的机械手具有更高的移动平稳性,对于提高果实采摘效率和质量具有重要的作用。

依赖模糊层次分析算法的建设工程项目风险分析

近年来对建筑项目风险管理的研究逐步全面。由于建筑工程项目风险受技术、人力、环境、质量等诸多因素的影响,加之现如今存在监理监管和项目管理等多种项目风险评估方式,项目风险评估的准确性存在不准确等问题。首先基于建筑工程施工的基本流程,建立了建筑工程施工阶段风险管理模型,在模型的基础上,研究了基于AHP和模糊算法的风险评估方法的建设工程项目风险分析法,并分别以监理监管、项目管理、两者并行管理三种方式,对项目风险进行了计算。结果显示,采用两者并行的管理方式,其项目风险更低。

模糊数学感官评价法优化蓝靛果果汁脱涩工艺

以蓝靛果为原料,以单宁含量和感官评分为评价指标,通过单因素试验研究明胶添加量、脱涩温度、脱涩时间对蓝靛果果汁脱涩效果的影响,采用模糊数学感官评价法结合正交试验优化蓝靛果果汁脱涩工艺,并对比脱涩前后蓝靛果果汁中活性成分含量的变化。结果表明,优化后明胶脱涩的最佳工艺条件为:明胶添加量1.5%、脱涩温度43℃、脱涩时间55 min。在此优化条件下,单宁含量为724.46 mg/L,感官评分为92.75分,蓝靛果果汁中花色苷、黄酮、维生素C、可溶性固形物的保留率分别为87.78%、95.90%、90.80%、96.73%。说明明胶可用于蓝靛果果汁脱涩,经优化脱涩工艺生产的蓝靛果果汁质地均匀、涩感适度、有明显的果味及果香,且活性成分保留率高,本研究为蓝靛果果汁的工业化发展提供数据参考。

国有企业技术并购对企业模糊前端创新绩效的影响

基于多维邻近理论,探索技术并购对企业模糊前端创新绩效的影响,以及并购双方地理距离与收购方生产链位置的调节作用。利用2009—2019年国有企业并购数据进行实证检验,结果表明:并购双方技术相似性对企业模糊前端创新绩效具有显著负向影响,技术互补性对企业模糊前端创新绩效具有显著正向影响;并购双方地理距离、收购方所处生产链位置正向调节技术相似性与企业模糊前端创新绩效的关系以及技术互补性与企业模糊前端创新绩效的关系。采用工具变量法、替换样本研究区间和GMM估计法进行内生性与稳健性检验发现,上述结论依然成立。结论有助于深化对国有企业技术并购与模糊前端创新关系的认识,从而为企业通过技术并购实现模糊前端创新提供实践启示。

基于模糊控制的农产品冷冻库网络控制系统研究

介绍了农产品冷冻库网络控制系统的结构及其特点,设计了基于模糊自适应整定的PID控制器,实现了对农产品冷冻库网络控制系统的控制。基于TrueTime仿真工具箱的仿真实验表明:设计的农产品冷冻库网络控制系统具有响应速度快、稳定性强和抗干扰能力强等特点。

基于模糊神经网络的电网消防预警算法

针对传统基于阈值判别方法的电网火灾预警系统预测精度低、抗干扰能力弱的问题,提出了一种基于模糊神经网络的电网消防预警算法。该算法利用神经网络学习大规模电网数据,使用模糊逻辑推理算法来提升预测结果的推理能力,并通过结合神经网络对大规模数据的学习能力和模糊逻辑算法的推理能力来分析电网线路参数,从而提升电网消防预警系统的精度和抗干扰能力。实验与仿真结果表明,所提出方法能显著提升电网火灾的预警精度,且使用模糊逻辑推理可以得到更符合实际情况的电网火灾预警结果。

基于模糊快速滑模的农用牵引车辆直线路径跟踪控制

为解决无人驾驶牵引式农机在非结构化环境中作业时直线跟踪精度低、上线速度慢、抗干扰能力差等问题,提出了一种基于模糊快速滑模控制的农用牵引式车辆直线路径跟踪控制方法。首先利用车辆运动学模型与参考路径建立牵引车辆直线路径跟踪误差模型,并提出一种基于模糊参数整定的快速滑模直线路径跟踪方法,解决了滑模控制算法的控制器抖振与机具快速上线问题。通过Lyapunov稳定性分析可知,所设计控制方法可保证牵引机具跟踪参考路径,同时铰接角收敛至零。最后,基于Simulink仿真与实车试验对该控制方法的有效性与优越性进行测试。田间实车试验表明,使用本文控制方法时,拖车和挂车最大路径跟踪横向误差分别为0.11、0.12 m,拖车和挂车跟踪误差方差分别为0.0013、0.0015 m^(2);相较于传统基于等速趋近律设计的滑模控制器,上线时间提升约58%,最大跟踪误差减小约66%。

面向知识结构分析的模糊概念格模型

知识空间理论使用数学语言对学习者进行知识评价与学习指导,属于数学心理学的研究范畴.技能与问题是构成知识空间的两个基本要素,深入研究两者之间的关系是知识状态刻画与知识结构分析的内在要求.在当前的知识空间理论研究中,没有明确建立技能与问题之间的双向映射,从而难以提出直观概念意义下的知识结构分析模型,也没有明确建立知识状态之间的偏序关系,不利于刻画知识状态之间的差异,更不利于规划学习者未来的学习路径.此外,现有的成果主要集中在经典的知识空间,没有考虑实际问题中数据的不确定性.为此,将形式概念分析与模糊集引入知识空间理论,建立面向知识结构分析的模糊概念格模型.具体地,分别建立知识空间与闭包空间的模糊概念格模型.首先,建立知识空间模糊概念格,并通过任意两个概念的上确界证明所有概念的外延构成知识空间.引入粒描述的思想定义技能诱导的问题原子粒,由问题原子粒的组合判定一个问题组合是否是知识空间中的一个状态,进而提出由问题组合获取知识空间模糊概念的方法.其次,建立闭包空间模糊概念格,并通过任意两个概念的下确界证明所有概念的外延构成闭包空间.类似地,定义问题诱导的技能原子粒,由技能原子粒的组合判定一个技能组合是否是闭包空间中某一知识状态所需的技能,进而提出由技能组合获取闭包空间模糊概念的方法.最后,通过实验分析问题数量、技能数量、填充因子以及分析尺度对知识空间与闭包空间规模的影响.结论表明知识空间模糊概念不同于现有的任何概念,也不能从其他概念派生而来.闭包空间模糊概念本质上是一种面向属性单边模糊概念.在二值技能形式背景中,知识空间与闭包空间中的状态具有一一对应关系,但这种关系在模糊技能形式背景中并不成立.

一种基于线性模糊信息粒的时间序列预测算法

[目的]由于经济、金融、环境和生态等多个领域中时间序列数据规模的持续增长,对其进行预测变得日益复杂,为了提高大规模时间序列的长期预测效率,探索构建模糊信息粒的创新方法,以准确反映数据集大小和趋势信息.[方法]首先,根据模糊拓展原理,研究各种模糊信息粒,包括区间型、三角型和高斯型模糊信息粒的距离定义.随后,结合时间序列片段的中心线段和离散程度信息,引入一类新颖的模糊信息粒.这些粒子可以有效捕捉指定时间范围内时间序列的趋势信息和离散程度,进一步地提出高斯型模糊信息粒距离的函数表达式和几何解释.为了将这些粒子用于时间序列预测,设计一类模糊推理预测系统,该系统可以利用历史数据构造模糊信息粒,并从高斯型模糊信息粒序列中提取模糊推理规则.[结果]高斯型模糊信息粒距离的函数表达式具有简洁的数学表示,可以合理地反映两个高斯模糊信息粒的中心线和离散程度的差异.模糊推理预测系统可以从高斯型模糊信息粒序列中提取有效的规则,实现时间序列的长期预测.实验结果表明,结合线性高斯模糊信息粒与模糊推理系统的预测方法在均方根误差和平均绝对百分比误差方面优于其他数值预测算法和其他模糊信息粒推理方法,包括自回归模型、自回归神经网络和回归向量机等.[结论]结合线性模糊信息粒和模糊推理系统的方法可以提高时间序列长期预测的效率.基于对数据集特征的合理抽象提出了一种新颖的线性模糊信息粒,并简洁地推导出了它们的距离定义.时间序列预测的成功表明,通过巧妙地设计信息粒,能够准确捕捉数据集中的关键特征,从而提高其他数据挖掘任务的效率,例如更快的计算速度和更准确的结果.

基于模糊神经网络的微电网荷储协调智能控制方法

针对传统比例-积分-微分(proportional integral derivative,PID)控制和模型论控制方法难以应对新型电力系统背景下微电网面临的运行场景复杂多变的问题,提出了基于模糊神经网络的微电网荷储协调智能控制方法。首先确定了微电网模糊控制输入及输出变量,以平抑净负荷波动及减少储能充放电频次为目的,将微电网控制经验总结成模糊规则表,采用神经网络深度学习算法修正模糊控制模型的隶属度函数中心、宽度和输出权重来提高模型的自适应能力,从而制定了可调控负荷和储能的功率控制系数;进而针对模糊神经网络控制输出的负荷调控需求量在各可调控负荷间分配的问题,提出了基于灵活性供给指标排序的负荷调控优先级选择方法,最终完成了微电网系统储能单元和可调控负荷控制策略的制定。某典型微电网系统算例仿真结果表明,所提方法制定的各可调控负荷与储能控制策略能在避免储能频繁和过度充放电的同时,在并网状态下有效减弱并网功率对上级电网造成的随机扰动,在孤岛状态下能够有效平抑系统功率波动,提升系统运行稳定性。

基于映射空间编码的高速运动轨道图像去模糊研究

针对轨道缺陷检测系统因镜头抖动或相机快速移动而导致所采集图像较为模糊的问题,提出一种基于最大后验概率估计思想的映射空间编码的高速运动轨道图像去模糊算法。首先,该算法使用深度编解码器和残差网络分别对数据集中清晰图像到模糊图像的映射关系和模糊核进行编码,为了保证编码时频率信息的完整性,算法在传统的残差模块上引入快速傅里叶变换通道构成双通道残差网络,以补偿多次特征提取带来的频率损失;其次,算法采用深度图像先验(Deep Image Prior,DIP)将潜在的清晰图像和模糊核进行参数化,再利用先验得到的模糊核和清晰图像来调用编码空间中的映射关系;最后,通过交替优化潜在的清晰图像和模糊核,从而去逼近一个真实未知的映射,进而实现真实场景下高速运动轨道图像的去模糊。实验结果表明,双通道残差模块提取的特征图频率信息分量强度普遍高于传统的残差模块,相较于使用传统残差模块实现该算法,采用双通道残差模块可使峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)提升0.84 dB,结构相似性(Structural Similarity,SSIM)提高0.025 1。与现有的深度学习去模糊算法相比,提出的去模糊算法对高速轨道检测系统所采集图像的去模糊效果更佳,在性能方面相较于最好的去模糊算法,PSNR提高了1.84 dB,SSIM提升了0.017 3,显著提升了采集图像的质量。研究结果可为下一步识别轨道部件是否存在缺陷提供清晰图像。

基于模糊控制的上肢康复机器人变导纳控制

传统固定参数的导纳模型无法对上肢康复机器人的柔顺性实时调节,而现有变参数导纳模型需要结合实际康复需求进行改善。为此,以自主研发的串并混联的末端牵引式上肢康复机器人为研究对象,结合模糊控制与导纳控制,提出了一种面向实际康复需求的新型变导纳控制策略,制定了4条有利于康复效率与安全的模糊规则。该策略利用交互力误差及其变化率作为模糊控制输入,实时改变导纳模型的参数,实现柔顺性自主调节。仿真和实验结果验证了所提出的变导纳模型控制策略可行性和所制定的4条模糊规则的有效性。在患者可适应训练强度的场景中,相较于固定导纳模型,变导纳模型追踪给定路径时产生的冗余路径最多可降低56.13%,提高了康复训练效率;当康复运动超出患者可承受范围时,变导纳模型可提前0.5 s改变追踪路径,提高了康复的安全性。