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本文对模糊专家系统、模糊决策支持系统和模糊控制系统中常用的Zadeh的模糊推理合成法则CRI进行了推广,提出了带参数的模糊推理合成法则.该法则克服了传统的CRI法则的若干不足之处,能在极弱条件下满足肯定前件的假言推理,否定后件的拒取式推理,否定前件的假言推理,具有推理的逼近性.因为在本方法中已降低了模糊蕴含关系R的关键性地位,所以无须慎选适宜的R.通过参数的调整,本方法具有灵活性和准确性.本文给出了参数的具体取值方法. 相似文献
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视觉注意机制是人类与生俱来的特有属性.在视觉注意机制的协助下,人类视觉系统可以有选择性地针对视觉信息进行处理并有效解决有限信息处理资源与海量视觉信息之间的矛盾.与现有基于计算机视觉机制的图像分割方法比较,本文提出改进视觉显著性度量方法生成的系统显著图能够更加准确表现原始图像中各个像素点的显著性值,根据系统显著图进行阈值分割便可以对前景目标和背景区域进行区分,不需要加入其他方法,这样既可以降低运算时间复杂度,又可以使得图像分割结果更符合人类视觉特点.本文算法对于包含前景目标可得到优良的图像分割结果,但本方法对于背景较复杂同时前景目标模糊的原始图像的图像分割效果不够理想. 相似文献
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针对遗传算法在非线性系统优化问题中易陷入局部最优,且大量研究改进后仍存在不足的问题。根据混沌运动的结构特点,提出了一种解决非线性系统优化问题的混沌遗传算法(CGA,Chaos Genetic Algorithm)。该算法将混沌变量引入遗传算法的优化变量中,使两者的取值范围相互映射,利用更新后的混沌变量转换为“染色体”进行遗传操作,同时根据适应度大小选择需要附加混沌扰动的群体,使变异操作具有导向性,经过多次进化,得出问题的最优解。仿真实验利用多种测试函数和相似的智能优化算法进行对比验证。结果表明,该算法保证了非线性系统优化问题动态响应的速度和寻优结果的精度,定量的评价了混沌遗传算法的优化效果。 相似文献
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基于图像清晰度评价的摄像头辅助调焦系统 总被引:6,自引:1,他引:5
提出一种新的图像清晰度(包括锐度和对比度)评价函数,对比传统的图像清晰度评价算法,新算法速度最快且准确,以及和功率谱算法一样优良的灵敏度,适合各种实时自动对焦系统.本文使用一系列不同程度的离焦图片演示了所有算法的性能。同时将新算法应用于一种实际的摄像头模块辅助调焦系统中,系统把采集的每帧图像实时显示在屏幕上,用新算法评价图像的清晰度,从而指导作业员对摄像头模块进行调焦。实践表明该摄像头辅助调焦系统在批量生产摄像头模块时对提高生产效率和稳定质量方面有很大作用。 相似文献
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传统的粒子群算法训练神经网络的水质评价模型有学习速度慢,容易陷入局部最优和精确性不高的缺点。为了克服模型的缺点,提出了利用改进的自适应量子粒子群算法训练T-S模糊神经网络的新模型,新的自适应量子粒子群算法通过在算法中引入聚集度的概念,使得算法可以在迭代中自适应地调整收缩扩张系数,让算法更具动态自适应性。新的模型结合了量子粒子群算法和T-S模糊神经网络的优点,提高了模型的泛化能力。通过对东江湖流域站点2002到2013年的水文数据进行实验,结果显示,该模型比其他神经网络模型的评价结果具有更高的效率,适合被用于日常水质评价工作。 相似文献
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基于T/S范数提出了一种新神经元模型,它实际代表了一个神经元数,对文献[3]神经元模型的推广,且能实现广义的“与、或和平均”运算,通过适当地选择T-范围和S-范数,该模型能实现T/S范数簇运算,本文也讨论了该模型对某些运算的封闭能力,以便对由这种神经元构成的网络进行简化时提供依据。 相似文献
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为有效地改善差分进化粒子群算法的性能,结合反向学习策略和信息交互机制,提出了一种新的混沌差分粒子群协同优化算法.该算法采用反向学习策略产生初始种群,使得初始个体尽可能均匀分布,然后将初始种群随机等分为双种群,对双种群分别采用改进的混沌差分进化算法和混沌粒子群优化算法进行协同寻优,并在双种群中引入信息交互学习机制,在维持种群多样性的同时加快收敛速度.通过对四个复杂高维的标准函数寻优测试,仿真结果表明,该算法能有效避免早熟收敛,收敛速度快,寻优精度较高,具有良好的全局搜索能力,鲁棒性好. 相似文献
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一种基于神经网络的模糊推理方法 总被引:3,自引:1,他引:3
对于Zadeh的模糊关系合成法则(简称CRI方法),选择一个适宜蕴涵关系矩阵是至关重要的。通常蕴涵关系矩阵的元素值是通过一个所构造的数学表达式计算的,或是由领域专家凭经验直接给出。然而,有时,特别是对于后一种情形,CRI法不能满足模糊推理最基本的一致性要求。文章构造了一个神经网络用于模糊推理,新方法不仅是CRI方法的推广,而且远比CRI方法易于满足推理的一致性要求。得益于神经网络的长处,新方法具有灵活性、可调性。文章给出了权值的具取值法。 相似文献
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