采用信任度量的MANET网络分簇模型

为了解决信任模型的分层结构与物理分簇结构分离造成的移动自组网稳定性差、网络可生存时间短的问题,提出基于信任度量的网络分簇模型.在研究直觉模糊集距离测度的基础上,提出了在直觉模糊集理论下的信任度量方法.通过对簇结构的稳定性及能量消耗进行分析,以对HELLO消息进行扩展的形式,提出了基于信任度的簇结构生成算法.仿真实验结果表明,该模型在簇首变化率、簇成员能量消耗与移动自组网络可生存时间方面具有一定的优势.     

基于直觉模糊聚类的Web资源推荐方法

在Web资源分类中,针对传统基于用户兴趣的方法不能准确反映用户兴趣的变化以及难以区分资源内容的品质和风格等问题,提出一种基于直觉模糊C均值聚类的Web资源聚类推荐方法。该方法首先根据用户兴趣度将Web资源表示为直觉模糊数,然后应用直觉模糊信息集成理论进行资源分类,最后实现向用户推荐相似或相近资源。理论分析和实验表明,该方法比传统的模糊C均值以及协同过滤方法在推荐质量上有很大的提高。     

基于属性约简与动态模糊依赖关系的企业绩效评价方法

针对如何更科学合理地进行企业绩效评价的需要,将粗糙集方法和动态模糊依赖关系理论相结合,提出一种新的企业绩效评价方法。应用粗糙集理论中基于属性重要度的属性约简算法构建评价因素集,基于动态模糊依赖关系理论构建公司绩效评价结果集。通过对具体的数据集的测试表明所提出的评价方法是有效的。     

基于直觉模糊推理的医学图像融合方法研究

针对传统的模糊推理融合方法生成融合图像质量不高的问题,提出了一种基于直觉模糊推理的医学图像融合新方法。根据直觉模糊集的定义,利用直觉模糊理论在处理不确定问题中的优势,制定直觉模糊推理规则,进行图像融合。给出了算法的具体步骤,仿真结果表明,文中提出的算法明显优于传统的模糊推理融合算法。     

一种改进的模糊边缘检测快速算法

比较全面的分析了Pal．King模糊边缘检测算法的缺陷,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法。该算法不仅克服了Pal．King模糊检测算法定义的不足,简化了复杂的变换和逆变换运算,而且针对Pal．King算法中对隶属度闽值设置为固定值的不足,提出了确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值的自动算法;并在此基础上实现模糊增强函数中增强阈值的自动获取。仿真结果证明,该算法效率高、提取边缘精细、适用面广,是一种很有实用价值的图像处理算法。     

一种基于模糊集的灰度图像阈值分割算法

提出了一种新的基于模糊集理论的图像直方图阈值分割算法。该算法首先把图像的直方图预分成目标参考区,背景参考区和模糊区。然后对位于模糊区的灰度级,逐一比较其与目标和背景区的相似度,以决定该灰度级的归属,并最终确定灰度阈值。仿真结果表明：此方法不但能不有效地对灰度图像进行分割,且与传统方法相比更具灵活性。     

基于隶属度函数的决策层融合算法

虹膜识别对所采集的样本图像较为苛刻的要求所造成的高采集失败率和注册失败率是阻碍它推向大规模应用的重要原因,也是目前虹膜识别研究的难点问题之一。在适当降低虹膜图像采集质量要求的条件下,能够大幅降低采集失败率和注册失败率,但同时也降低了识别的性能。采用数据融合的方法,在识别的决策层引入对应的脸像特征模板的相似度判据,根据所提出的基于隶属度函数的决策层融合算法实现融合决策。实验结果表明,这种多生物特征融合决策的方法既可以使得虹膜的采集失败率和注册失败率保持在实际应用可以接受的程度,又能够使得整体的识别性能达到目前虹膜识别技术的水平。     

基于模糊集理论鉴别运动模糊参数

运动模糊是降质图像中常见的一种形式,运动模糊图像的恢复主要依靠对运动模糊参数的估计。提出了一种新的算法来估计线性运动模糊参数。该算法利用Radon变换找到运动模糊图像的方向,通过运用模糊理论中的t-norm调整得到模糊尺度。实验结果表明,该算法在鲁棒性和精确性上均有很大提高且即使在信噪比比较低的情况下仍然可以得到很好的恢复效果。     

区域水资源短缺风险的SPA—VFS评价模型

基于集对分析原理,选取区域水资源短缺风险程度的风险率、脆弱性、可恢复性、重现期和风险度为评价指标,建立了基于集对分析-可变模糊集的区域水资源短缺风险评价模型.湖北漳河灌区实例结果表明,灌区水资源短缺风险均处于较低风险水平,预测结果与灌区现状的开发利用程度、缺水量相符,该模型具有一定的可操作性和实用性,并为区域水资源规划和管理提供决策依据.     

可变模糊模型在水资源短缺风险评价中的应用

针对水资源短缺风险评价中各指标具有模糊性及应用单一模型评价存在的偏面性问题,采用可变模糊评价模型进行水资源短缺风险评价可提高评价结果的可靠性,并将熵权作为客观权重与主观权重相结合确定指标综合权重。实例应用结果表明,该模型计算简便,评价结果可靠、合理。