基于工艺元信息模型的CAPP实例推理方法研究

通过对工艺特征和工艺信息组织单元的分析，提出了一种以工艺元为基本单元对工艺实例数据进行模块化信息组织与管理的方法，应用模糊匹配理论。研究了基于工艺特征的工艺元序列和工艺规程实例模糊匹配策略和实施算法，并在某大型汽轮机厂网络化工艺设计与过程管理集成系统的研制中获得应用验证。     

基于代数特征和几何特征的快速指纹识别

对仅基于指纹几何特征的匹配方法进行取长补短,提出新的基于指纹代数特征和几何特征的分阶段匹配方法.实验证明该方法在保证较高识别率的同时,匹配时间缩短了47.5%.该算法有望发展成为一种实用、有效的指纹识别技术.     

已知有效点数的点特征松弛匹配

研究了已知特征点集合中有效点数的先验知识时，对基本点特征松弛匹配算法的改进，包括松弛过程中初始匹配度量值的计算公式与松弛迭代公式，及确定对应点对的技术，以提高匹配性能。采用针对模拟图像及实际卫片航片图像对的实验，比较了两种方法的性能，验证了改进算法的正确性和有效性。     

一个基于特征点匹配的联机指纹鉴别系统

描述了一个基于特征点匹配的联机指纹验证系统设计思想和实现方法，专用的CCD指纹采集设备通过自动跟踪二值化电路，可向处理软件提供高质量的二值图像。专门设计的一种两遍扫描串行迭代细化算法可以获得高质量的指纹的骨架。设计了一种新方法在细化后的点线图上计算指纹的中心点。特征点匹配算法通过动态建立极坐标系和弹性配对特征点来实现。预先计算出的中心点可使搜索范围大大减少，确保了本算法满足联机自动指纹验证系统的实时性要求。     

一种多地球物理特征匹配自主导航方法

针对地球物理场具有多个特征和匹配可操作性较强的特点,文中提出了一种多地球物理特征匹配的自主导航方法,研究了导航方法的实现方式和对应的匹配算法。导航方法通过同步测量航迹上的地磁场的多个特征和重力梯度,采用固定点数的滑动窗口构造测量序列后与基准图匹配,最后对匹配结果做融合,得到实时位置信息。匹配算法设计了基于"初始位置+初速度+加速度"实值编码的遗传算法作为搜索策略,采用平均平方差准则(MSD)作为每个特征的匹配相似性度量,并使用加权最大值原则融合所有特征的相似性度量。最后由仿真算例验证了方法的可行性,表明了导航方法具有良好的匹配精度,可用于低空、低速运动载体的导航。     

基于双向匹配法和特征选择算法的中文分词技术研究

传统的双向匹配算法虽然能够发现歧义现象,但是却不能解决歧义问题.为了更好地进行歧义消解,提出了一种基于双向匹配法和特征选择算法的中文分词技术,通过积累的语料库,设计并实现了一个基于两种方法的分词系统.该系统的实验结果表明,基于双向匹配法和特征选择算法的中文分词技术比传统方法的效果要好.     

基于改进ORB算法的VSLAM特征匹配算法研究

针对传统特征匹配算法耗时较长、匹配率不高的问题,提出一种改进ORB的图像特征匹配算法。首先对FAST特征检测算法进行改进,构建非线性尺度空间,采用非线性扩散滤波方法,对金字塔进行构建,通过快速显示扩散形式(FED)进行求解,得到尺度空间上的图像,并采用灰度质心法方法,对特征的角点方向进行计算。然后对FREAK算法采样模式进行优化,采用改进的描述子构建特征向量。最后采用GMS匹配算法剔除伪匹配点对,有效降低误匹配概率。实验证明,相比SIFT、SURF、FREAK、BRISK和ORB算法,本文改进的算法在耗时和匹配率方面均有明显效果,并在旋转、尺度、光照等变换条件下,具有较强的鲁棒性,适用于VSLAM系统。     

基于模糊核聚类的鲁棒性基础矩阵估计算法

提出一种基于模糊核聚类的鲁棒性基础矩阵估计算法。算法提取匹配点的余差作为特征,利用核函数将一维非线性可分特征映射到高维可分空间,在高维特征空间利用模糊均值分类将匹配点分为内点集和外点集;用高斯函数分别对已分类的内点集和外点集进行建模,定义并计算两类高斯分布的可分性判定值;判断该判定值是否收敛,如未收敛则以内点集作为初始值重新迭代计算。模拟数据和真实数据的基础矩阵估计实验表明,本文算法在计算效率和精度上均优于经典的随机抽样一致性算法。     

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。     

基于局部特征的图像匹配方法

为了提高图像匹配算法的性能,使用一种改进的K-d树改善特征点匹配时的数据检索方式,用随机抽样一致性算法对提取的匹配对进行提纯.实验结果表明,在不同尺度及旋转、不同视角、不同光线的情况下,此算法剔除了误匹配的特征点和不必要的特征点,提高了图像匹配的精度.     

A fuzzy neural network evolved by particle swarm optimization

A cooperative system of a fuzzy logic model and a fuzzy neural network(CSFLMFNN)is proposed,in which a fuzzy logic model is acquired from domain experts and a fuzzy neural network is generated and prewired according to the model.Then PSO-CSFLMFNN is constructed by introducing particle swarm optimization(PSO)into the cooperative system instead of the commonly used evolutionary algorithms to evolve the prewired fuzzy neural network.The evolutionary fuzzy neural network implements accuracy fuzzy inference without rule matching.PSO-CSFLMFNN is applied to the intelligent fault diagnosis for a petrochemical engineering equipment,in which the cooperative system is proved to be effective.It is shown by the applied results that the performance of the evolutionary fuzzy neural network outperforms remarkably that of the one evolved by genetic algorithm in the convergence rate and the generalization precision.     

纯滞后系统的模糊复合控制方法

针对具有纯时间滞后的系统,分析了PID算法、Smith预估算法以及模糊控制的不足,由此提出了一种新的模糊复合型控制器,该控制器是基于Smith预估的模糊-PID控制器,利用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊控制来提高系统的鲁棒性,而在稳态阶段则切换为PID控制来提高控制精度.在模型匹配和失配情况下进行了仿真研究,结果表明该复合型控制器既具有模糊控制较强的鲁棒性,又具有PID控制精度高的特点,尤其是在模型失配时表现出良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后系统是一种实用而简便的控制方法.     

基于模糊聚类的网架结构有限元模型修正

为准确地评估网架结构的健康状况,针对网架结构的损伤特点,提出了一种基于模糊模式识别理论的有限元模型修正方法。首先引入节点固结系数的概念,由节点固结系数表示空间网架结构的单元刚度矩阵,建立了结构的动力方程。再根据结构的动力特性建立了标准模糊集合,通过模糊模式识别方法对结构的有限元模型进行修正。最后对一个二层空间平板网架结构进行了数值仿真分析,结果表明,该方法能有效地修正结构的有限元模型,在工程应用中具有一定的实用价值。     

Algorithm for multivariate similarity localization based on dynamic fuzzy matching

Considering the problem that the traditional area division method in fingerprint positioning cannot guarantee the accuracy of area matching,this paper proposes a fuzzy matching algorithm.Its matching range can be dynamically adjusted,and while improving the positioning speed,the algorithm can decrease the defects of mismatch caused by area division.In the position calculation stage,the algorithm uses multivariate similarity coefficients and introduces environmental parameters to redistribute the weights of neighboring points.This algorithm overcomes the adverse effects of fluctuation in environment and equipment,and reduces positioning errors.Tested by an actual scene,on the premise of ensuring the accuracy of matching,the proposed algorithm reduces the amount of fingerprint matching by more than 60% compared with global matching,and experiment verifies that the positioning accuracy is improved by more than 17%,compared with the existing algorithms.     

Image matching navigation based on fuzzy information

0　INTRODUCTIONImagematchingalgorithmsplayaveryimportantroleinimagenavigationsystems .Becauseoftheinfluenceofimagingconditionsandimagingdevices ,therearealwaysexistingintensivechangesandgeometricdistortionsbe tweenthereferenceimageandthereal timeimage .Thoughsomemethodscanbeappliedtoimprovethequali tyoftheimagebeforefurtherprocessing ,somecolorandgeometricdistortionmaystillexist,aswellasthenoisedisturbance .Forthesakeofnavigationaccuracy ,itisex pectedthatmatchingalgorithmsshouldbenotonly…     

General scheduling framework in computational Grid based on Petri net

A general scheduling framework (GSF) for independent tasks in computational Grid is proposed in this paper, which modeled by Petri net and located on the layer of Grid scheduler. Furthermore, a new mapping algorithm aimed at time and cost is designed on the basis of this framework. The algorithm uses weighted average fuzzy applicability to express the matching degree between available machines and independent tasks. Some existent heuristic algorithms are tested in GSF, and the results of simulation and comparison not only show good flexibility and adaptability of GSF, but also prove that, given a certain aim, the new algorithm can consider the factors of time and cost as a whole and its performance is higher than those mentioned algorithms.     

数据融合中的辐射源识别技术

以数据晤中的辐射源识别为背景，讨论了模板匹配法和模糊匹配的应用；针对战场环境下数据融合系统的ＥＳＭ设备获得的辐射源信息在时间上的冗余性，提出并重点讨论基于Ｄ－Ｓ证据组合的模糊匹配方法，仿真结果表明，这种方法具有很好的性能。     

模糊推理算法的研究进展

随着模糊集的产生与发展,模糊推理已经成为计算智能领域的重要组成部分。对于模糊推理的基本问题,国内外学者进行了广泛研究,提出多种模糊推理算法。为了深入理解各种模糊推理算法,综述了模糊推理算法的研究进展,重点分析CRI方法、模糊推理的全蕴涵三I算法、基于相似度的模糊推理算法以及真值流模糊推理的现状及进展,希望能为模糊推理算法的研究提供引导作用。     

一种基于模糊思想的变阈值免疫阴性选择算法

通过对人工免疫系统中阴性选择算法机理的分析，利用模糊思想，定义了模糊相似度，并在此基础上，提出了一种基于模糊思想的变阂值免疫阴性选择算法．该算法匹配阂值可变，采用调整匹配阈值的方法大幅降低黑洞数量；在满足一定模糊相似度的前提下，实现了带控制参数的模糊匹配，模糊程度可控．仿真结果表明，该算法生成的成熟检测器检测范围较大，空间覆盖率高，黑洞数量大幅下降，同时检测率有显著提高，算法具有较强的鲁棒性。