基于模糊粗糙集的图像自动分类研究

如何使用图像底层特征有效表达高层语义是实现图像自动分类难以逾越的鸿沟。本文将模糊粗糙集理论引入图像自动分类,在使用图像底层特征表达高层语义的图像自动分类过程中,把高维特征向量处理、合适的描述符集合选择难题转换为模糊决策表,使用图像语义贴近度概念来检验图像特征属性间的数据依赖关系,以达到属性约简,剔除冗余信息和图像分类规则推导的目的,并定义了图像类别隶属度函数对图像进行分类。实验结果表明该图像分类系统的分类正确率达81.7%,说明该方法具有很好的精确性和有效性,能较好地实现图像自动分类。     

一种新的模糊图像边缘检测方法

边缘检测技术是图像预处理中最重要和最困难的任务之一，本提出了一种新的模糊图像边缘检测算法，算法中图像所对应的模糊特征平面通过一个基于阈值的隶属函数来提取，在模糊特征平面上应用模糊增强算子对低灰度区域的大部分象素进行衰减运算，对高灰度区域的大部分象素进行增强运算来提高两个区域之间的对比度，图像的边缘采用min或max算子来提取，仿真结果表明，该算法是一种有效的边缘检测方法。     

基于LS-SVM与模糊补准则的特征选择方法

针对传统特征选择算法采用单一度量的方式难以兼顾泛化性能和降维性能的不足,提出新的特征选择算法(least squares support vector machines and fuzzy supplementary criterion, LS-SVM-FSC)。通过核化的最小二乘支持向量机(least squares support vector machines, LS-SVM)对每个特征的样本进行分类,使用新的模糊隶属度函数获得每个样本对其所属类的模糊隶属度,使用模糊补准则选择具有最小冗余最大相关的特征子集。试验表明:与其他10个特征选择方法与7个隶属度决定方法相比,所提算法在9个数据集上都具有很高的分类准确率和很强的降维性能,且在高维数据集中的学习速度依然很快。     

一种基于文本分类的特征选择方法

文本分类中通常采用向量空间模型(VSM)来表示文本特征,如何选择最能够表达文本主题的特征词,从而减少特征空间维数,降低时空复杂度,是一个十分重要的问题。针对此问题本文提出了采用截集模糊C-均值(S2FCM)聚类进行类间特征降维,该方法以最大隶属度原则为指导,在保持模糊聚类的同时,提高收敛速度,并且能够提高特征选择的正确性。同时在算法中使用改进的隶属度、聚类中心计算方法并使用非随机方法确定初始聚类中心。最后实验表明采用该方法选择的文本特征项进行文本分类能够收到比较好的分类结果。     

基于高斯核函数支持向量机的脑电信号时频特征情感多类识别

为了找到一种综合分析方法,提高对脑电信号情感多分类识别的分类精确度,将DEAP数据库中的脑电数据采用经验模态分解的方法分解为多个本征模函数,并对本征模函数按不同的时长窗口进行分片,提取其功率谱密度作为脑电信号特征.将被试对音乐视频的情感评价指数用于生成情感分类标签,按"唤醒度"和"效价"2个维度将评价指数映射到二维情感模型中,分成4类.采用"一对一"的高斯核函数支持向量机对脑电特征进行多分类分析.实验结果表明:高斯核函数支持向量机的最高分类准确度达到90.9%(22号被试),平均分类准确度达到68.3%.高斯核函数支持向量机能有效地从脑电信号中识别出不同的情感状态;同时,对于相同刺激,不同的被试产生的情感状态不同;并且,在清醒状态下,脑电信号的高频子波对情感分类有更高的分类精确度.     

机械加工零件模糊聚类分析

本文论述了用模糊隶属度描述零件聚类特征的概念和方法;零件的模糊聚类及模式识别原理;用 F-统计量来选定模糊聚类分析中的阈值,以确定合理的零件分类;并建立了计算机对零件的模糊分类软件系统,分类结果令人满意.     

模糊随机动态交通分配模型研究

针对出行者路径选择时对路段行驶时间的模糊性认识，通过模糊统计试验得出路段的隶属函数形式，采用“重心法”将模糊分布隶属函数中的模糊数非模糊化，并应用模糊聚类分析将哈尔滨市部分干道路段分类，选取模糊时间修正系数，修正多路线概率分配模型中的路阻函数，验证了模糊随机动态分配模型的实用性。     

视频监控中基于颜色特征的运动目标匹配研究

提出了一种基于颜色特征的运动目标匹配方法。通过颜色直方图定义了运动目标的主颜色区域,并依据最大隶属度原则建立RGB三维彩色空间主颜色区域信息的模糊子集,最后采用模糊相似匹配原理对匹配目标与待匹配目标模糊集的模糊隶属度函数和贴近度函数进行比较,得出匹配结果。实验结果表明,该方法在解决视频监控中运动目标匹配问题时是可行且可靠的。     

基于模糊支持向量机的医学图像分类技术

对每一个训练点都定义点模糊度,利用其隶属函数所包含的信息量来确定模糊度,在此基础上对传统的支持向量机算法进行了改进,提出了基于模糊支持向量机的医学图像分类技术。采用不同噪声图像进行的试验结果表明,模糊支持向量机方法能够较好地对MRI图像中脑组织进行分类,并且具有较高的精度。使用该方法还可以减少计算量,提高运算速度。     

基于小波变换的模糊航迹关联算法

航迹关联是实现分布式多传感器信息融合的关键技术.针对传统的模糊关联算法正确关联率低的问题,基于小波变换对传统的模糊关联算法进行了改进,提出一种新的航迹关联算法.首先,通过小波分析对目标航迹数据序列进行处理,获取新的航迹特征;然后,采用模糊均值聚类法确立隶属度函数、综合相似度和阈值判决准则,完成对已获取的新航迹特征的分类关联.仿真实验表明：与模糊算法相比,该算法的正确关联率提高约0.30.     

Fuzzy data association algorithm assisted by historical features

Aiming at the problem of strong ambiguity and uncertainty in the observed data,the author proposes a fuzzy data association algorithm based on the historical features of high-resolution one-dimensional range profile.First,for the high-resolution one-dimensional range profile's attitude,amplitude,and time-shift sensitivity,feature extraction is performed to obtain low-sensitivity features.Then,the features of the track initiation are used to construct the initial feature sample database;the features of the historical moment are utilized to construct the historical feature sample database,and the feature sample database is updated in real time.The feature weight is obtained by the interval entropy weight method and the fuzzy membership of the measurement,and the target is calculated to construct a fuzzy matrix.Finally,fuzzy data association is completed based on the principle of maximum fuzzy membership.Experimental results show that,in both the maneuvering and non-maneuvering scenarios of the target,the association performance of the proposed algorithm is better than that of the fuzzy data association algorithm.And with the increase in the clutter density,the association performance of the two algorithms is gradually decreased,but the association performance of the proposed algorithm becomes better.     

Fuzzy entropy design for non convex fuzzy set and application to mutual information

Fuzzy entropy was designed for non convex fuzzy membership function using well known Hamming distance measure. The proposed fuzzy entropy had the same structure as that of convex fuzzy membership case. Design procedure of fuzzy entropy was proposed by considering fuzzy membership through distance measure, and the obtained results contained more flexibility than the general fuzzy membership function. Furthermore, characteristic analyses for non convex function were also illustrated. Analyses on the mutual information were carried out through the proposed fuzzy entropy and similarity measure, which was also dual structure of fuzzy entropy. By the illustrative example, mutual information was discussed.     

基于区间数的模糊隶属函数构建

针对当前基于统计方法构造模糊隶属函数中存在的不足,提出一种基于区间数的方法来确定模糊隶属函数。采用区间数描述“青年人”的概念;基于区间数和模糊数的知识,将区间数据转化成有界闭模糊数;经过加权计算得到一个正态模糊数的α-水平截集,并扩展成模糊隶属函数。试验结果表明:该方法简单、精度高,基于该方法确定的隶属函数曲线更连续、客观,更符合人的主观意识。     

Similarity measure application to fault detection of flight system

Fault detection technique is introduced with similarity measure. The characteristics of conventional similarity measure based on fuzzy number are discussed. With the help of distance measure, similarity measure is constructed explicitly. The designed distance-based similarity measure is applicable to general fuzzy membership functions including non-convex fuzzy membership function, whereas fuzzy number-based similarity measure has limitation to calculate the similarity of general fuzzy membership functions. The applicability of the proposed similarity measure to general fuzzy membership structures is proven by identifying the definition. To decide fault detection of flight system, the experimental data (pitching moment coefficients and lift coefficients) are transformed into fuzzy membership functions. Distance-based similarity measure is applied to the obtained fuzzy membership functions, and similarity computation and analysis are obtained with the fault and normal operation coefficients.     

Similarity measure design and similarity computation for discrete fuzzy data

The similarity computations for fuzzy membership function pairs were carried out. Fuzzy number related knowledge was introduced, and conventional similarity was compared with distance based similarity measure. The usefulness of the proposed similarity measure was verified. The results show that the proposed similarity measure could be applied to ordinary fuzzy membership functions, though it was not easy to design. Through conventional results on the calculation of similarity for fuzzy membership pair, fuzzy membership-crisp pair and crisp-crisp pair were carried out. The proposed distance based similarity measure represented rational performance with the heuristic point of view. Furthermore, troublesome in fuzzy number based similarity measure for abnormal universe of discourse case was discussed. Finally, the similarity measure computation for various membership function pairs was discussed with other conventional results.     

多阈值优化的运动图像轮廓特征提取方法

针对传统运动图像轮廓特征提取方法存在提取时间较长、提取精度较低的问题,提出多阈值优化的运动图像轮廓特征提取方法.通过运动图像轮廓特征分析,利用最大类间方差模糊约束法获取隶属度函数,利用模糊隶属计算运动图像中目标体轮廓多个阈值,利用约束后的多个阈值计算图像轮廓范围内中心点近邻的两个轮廓点的几何中心值,通过计算曲率角得到曲率符号,依据曲率符号提取运动图像轮廓特征.结果表明,所提方法曲率特征计算误差率低,有效减少了运动图像轮廓特征提取时间,提高了特征信息提取精度.     

基于模糊神经网络的系统模糊建模方法

提出了一种基于模糊聚类和模糊神经网络的模糊建模方法,该方法首先利用模糊聚类技术来确定系统的模糊空间和模糊规则数,然后利用模糊神经来调整模型的前件参数和后件参数,给出了详细的算法,并对仿真实例进行了研究,仿真实例表明,采用聚类技术能够获得好的初始值,使得计算加快,能够取得满意的结果。     

利用模糊证据理论的信息融合方法及其应用

提出了一种基于模糊集合和证据理论的信息融合方法.针对证据理论应用中基本概率指派函数(mass函数)以及多传感器信息融合中各个传感器测量数据的可信度均难以确定的问题,首先利用传感器测量信息的不确定性得到辨识框架的隶属度函数;然后利用隶属度函数构造证据理论的mass函数;再根据各mass函数之间的距离评估各传感器的相对可信度,在此基础上对各个证据进行折扣,利用基于折扣系数法的改进证据理论组合规则对多传感器信息进行融合.最后将所提出的方法应用于目标识别系统中.仿真结果表明,在证据高度冲突时,该方法仍能正确识别目标,提高了信息融合系统的稳定性.     

模糊隶属度函数的遗传优化

模糊控制的成功应用依赖于一系列参数,例如隶属度函数,这些参数通常是主观设定的。该文提出了一种基于RGA的遗传优化算法来实现隶属度函数的生成和优化,克服了输入和输出变量隶属度函数参数设计的主观性和盲目性。通过在模糊控制器进行仿真比较研究,结果表明模糊控制器经过优化后控制品质有较大的改善和提高。