基于支持向量机与粗糙集理论的信息处理

支持向量机(SVM)和粗糙集理论是近几年国际上研究的热点,在生物信息处理、模式识别等领域有广泛的应用.结合模糊集和支持向量机(SVM)提出了基于模糊集的支持向量机(FSSVM),然后对基于模糊集的支持向量机和粗糙集理论进行了详尽的分析、比较,最后通过实验比较得出将基于模糊集的支持向量机和粗糙集理论相结合是处理数据和信息的较好方案.     

基于随机集理论的并发故障诊断信息融合方法

为了诊断并发故障,提出一种基于随机集理论的信息融合方法.首先构造包含并发故障的论域,并在此论域的超幂集上定义扩展型随机集.基于该随机集和广义集值映射给出证据组合规则的随机集模型,用其构造可以同时适用于单发和并发故障诊断的新型组合规则.此外,根据传感器提供的故障信息构造故障样板模式与待检模式的模糊隶属度函数,利用模糊集的随机集表示以及随机集似然测度,获得两种模式匹配的程度作为待融合的诊断证据.最后通过在电机柔性转子平台上的试验,证明了所提方法可有效地减少单一传感器信息诊断的不确定性,显著提高转子系统故障诊断的精度.     

高精度贴片机视觉系统图像预处理算法研究

针对高精度自动贴片机的视觉系统图像预处理算法进行了研究,提出了针对贴片机PCB板标记点及元件图像处理的预处理方法.开发了针对视觉定位系统的图像识别软件,并用PCB板图像及元件图像进行实验验证.实验结果表明,该预处理算法能够有效地分割原始图像目标区及背景区、排除干扰噪声、增强图像特征,为贴片机进一步的图像识别及定位提供了有利条件.     

基于OLE的PDM系统图形文档信息的处理

本文首先介绍了在PDM系统中处理图形文档信息的重要性，指出了处理信息的两种方法。在详尽分析了两种处理图形文档信息方法的基础上，重点介绍了如何在Powerbuider中，利用OLE技术实现信息在数据库中的存储和检索，并通过部分源程序说明了该方法的实现途径。     

基于运动模糊特征分割的空间移变降质复原

针对一类由动机座上的相机对运动目标拍摄得到的空间移变降质图像,提出基于像素运动模糊特征分割的图像复原方法。首先分析由于运动模糊的卷积作用,该类图像中的运动目标和背景产生相对位移,两者的像素发生叠加,发现若背景灰度均匀,则叠加区相邻像素灰度值的变化程度相似。根据该灰度变化特征检测运动模糊方向上的目标边缘,并结合canny算子检测平行于模糊方向的边缘,两部分边缘图像进行求或运算,然后利用形态学操作处理,从而分割得到完整的目标模糊图像。对该目标图像剔除叠加区的背景灰度信息,并补零扩充为完全卷积的模糊图像,最后利用反卷积复原算法去除模糊。实际复原结果证明,该方法能够有效地解决该类空间移变降质图像的复原问题。     

基于超熵和模糊集理论的带钢表面缺陷分割

由于冷轧带钢表面缺陷图像中存在过渡区,在图像分割过程中既要利用灰度信息也要利用空间结构信息才能取得好的分割效果.因此,本文研究了信息熵中的超熵以及模糊集理论,根据超熵可以用来测度图像的空间结构,模糊集可以描述出图像灰度过渡区的特性,提出了一种基于超熵和模糊集理论的图像分割算法.结合超熵和模糊集理论构建出模糊超熵,通过计...     

显著性直方图模型的Camshift跟踪方法

针对在复杂背景下跟踪运动目标的要求,建立了目标的显著性直方图模型,提出了改进的连续自适应均值漂移(Camshift)跟踪方法。通过比较目标区与背景区的色调差异,计算目标不同色调等级的显著性值;基于加权的方式强化显著性色调在目标识别过程中的作用,弱化非显著性色调的作用,从而抑制背景区对目标识别的干扰。利用加权直方图模型反向投影,建立了跟踪图像的概率投影图,利用均值漂移方法完成目标跟踪任务。将该方法分别应用于标准测试库视频图像的跟踪以及实际运动目标的跟踪实验中并与传统方法进行了比较。结果显示,该方法能够利用显著性色调很好地将目标从背景中区分出来,在计算量增加不多、且满足电视跟踪系统实时性要求的情况下,提高了目标识别的准确性和稳定性,目标定位的最大偏差与被跟踪目标区的尺寸比小于25%,能够确保被跟踪目标不丢失。     

小波包正交校正法用于近红外光谱的干扰消除

提出了一种扣除背景和噪声干扰的新方法-小波包正交校正法.首先将原始光谱进行离散小波包变换,消除噪声及部分背景信息,然后采用正交信号校正法滤除与分析物浓度无关的全部信息.与单纯的离散小波包变换及正交信号校正方法相比,小波包正交校正法能有效地扣除背景和噪声干扰,使模型具有更强的抗干扰能力,提高了模型的预测精度.用该法对牛奶样品的近红外光谱进行处理,并将扣除干扰后的数据采用偏最小二乘法建立校正模型,其脂肪、蛋白质和乳糖的预测均方根误差分别为0.086 5%、0.093 6%和0.111 5%,实现了牛奶样品常规组分的定量分析,进一步证明这种算法是切实可行的.     

基于专家知识库的微车后桥质量异常原因诊断及处理方法

针对微车后桥质量异常发生率高、质量异常原因不易诊断和原因处理方案难以制定等问题,提出了一种基于专家知识库的微车后桥质量异常原因诊断及处理方法。建立了微车后桥质量异常原因诊断及处理专家知识库结构体系和运行模式,并对微车后桥质量异常原因知识信息模型、基于粗糙集的后桥质量异常原因处理知识获取技术以及基于案例和规则的综合推理方法等部分关键技术进行了研究。研究成果已成功应用于重庆市某微车后桥生产制造车间,并取得了良好的应用效果。     

不确定偏好信息下质量管理的含糊群体决策

为实现质量管理的定量决策和信息集结,将质量管理决策问题归结为偏好信息不确定下群体决策问题.建立了质量管理多属性群体决策模型,分析了决策中语言偏好信息和权重偏好信息的不确定性.采用双重模糊的含糊集表达决策语言的不确定性,同时将模糊集的基本运算引入到含糊集中,定义了四种处理权重偏好信息的决策函数,分别实现了质量管理决策量化结果的集结处理.比较了这些决策函数在权重偏好信息不同的情况下的集结行为,通过案例计算验证了这些决策函数对信息集结的不同效果和应用场合.     

Fuzzy logic approaches to the analysis of HREM images of III–V compounds

It is known that high-resolution electron microscopy (HREM) can provide quantitative information on the properties of crystalline materials. The HREM patterns of layered structures of III–V semiconductors vary with the chemical composition of the latter within the sublattices, which is also influenced by interdiffusion. Local variations of the crystal cell similarity are recorded for image analysis and compared with templates of known material composition.
Of the advanced theories of data interpretation, the now well-established fuzzy logic is highly suited for corresponding image processing techniques. Combining neighbouring image cell similarities, the underlying chemical composition is evaluated by applying fuzzy logic criteria of inference to masks of about 1 nm × 1 nm in size.
The new approach can be used to localize regions of significant changes in composition, i.e. edge detection, and to determine the composition across the interface region. The methods introduced prove successfully applicable to simulated as well as to experimental images of AlAs/Al _x Ga_{1− x} As. Similarity/composition relations of nonlinear as well as nonmonotonic characteristics are studied to establish an alternative fuzzy logic approach.     

基于模糊神经网络的液压系统故障诊断方法

根据专家系统基本原理,结合古典信号处理方法、模糊理论、神经网络理论,建立了系统故障诊断系统的结构形式和学习算法。以此为基础编制了厚度自动控制（AGC）系统故障诊断专家系统软件。利用模糊诊断理论进行模糊推理以解决系统故障的实时诊断,利用神经网络对模糊推理模型训练以提高诊断的准确率,并可对未知的知识进行学习和补充。通过实验证明所用方法有效。     

液压AGC系统故障诊断专家系统的实现

针地板带轧机液压ＡＧＣ系统,根据专家系统基本原理,结合古典信号处理方法、模糊理论、神经网络理论,建立了系统故障诊断系统的结构形式和学习算法。利用模糊诊断理论进行模糊推理以解决系统故障的实时诊断,利用神经网络对模糊推理模型进行训练以提高诊断的准确率,并可对未知的知识进行了学习和补充。开发了液压厚度自动控制（ＡＧＣ）系统故障诊断专家系统软件,通过实验证明所用方法有效。     

模糊信息融合在电路故障诊断中的应用研究

多传感器信息融合技术已成为一个十分活跃的研究领域,它应用的范围越来越广。该文给出了模糊信息融合实现电路故障诊断的方法,通过检测电路工作时电子元件的温度和关键点电压两方面的数据信息,结合模糊信息处理技术,对这两方面的数据信息进行融合,从而确定故障元件,并说明多传感器信息融合方法在电路故障诊断中的优越性。     

数学形态学和小波变换的红外图像处理方法

为了从红外热图像中识别和跟踪目标,提出了一种采用数学形态学和小波变换相结合的红外图像处理新方法。该方法首先利用形态开、闭滤波器组对原始图像进行平滑处理;然后采用一种改进的数学形态学的分水岭算法对红外图像进行分割,同时利用考虑了图像纹理信息的小波阈值对分割的图像进行滤波处理;最后针对过分割问题提出了一种利用区域灰度中值对分割区域进行融合处理的算法。实验结果及算法性能评估结果表明,该方法能够较好地解决红外目标的识别问题,具有较好的实用性。     

基于单目视觉的无人车环境感知技术研究

为提高无人车的主动安全性能,对其环境感知技术进行了研究,提出了一种在结构化道路上基于单目视觉的汽车前方可行区域内的障碍物检测方法;在确定路面感兴趣区域时,提出了基于模糊聚类的边界跟踪检测算法,实现对车道线的识别;针对序列图像帧间差分法的不足,提出了一种基于帧间差分法的二次改进算法,在突出障碍物特征信息后,采用了静态单帧图像特征处理算法,确定出障碍物位置。实验结果表明,该方法能够有效地识别出车道标志线以及感兴趣区域内的障碍物信息。     

Dynamic gesture recognition using signal processing based on fuzzy nominal scales

During the conversion of the state of a physical entity to an information entity the measurement process preserves a part of the properties of the set of physical states. The set of the preserved properties depends on the initial set of properties and on the scale used for the measurement. It defines the set of relations and operators than can be applied to information entities. This means that the measurement scale induces the set of operators that can be used for signal processing. This paper presents some characteristics of fuzzy nominal scales, more specifically the existence of a distance operator on such scales. Numerical data provided by a data glove are transformed into linguistic data with fuzzy nominal scales. Then the processing of linguistic signals measured with a fuzzy nominal scale is presented. Finally the linguistic data given by the glove are then processed to recognize dynamic hand gestures.     

基于快速递推模糊2-划分熵图割的红外图像分割

考虑现有图割算法没有充分考虑红外图像的模糊特性,分割精度和运行效率低的缺点,提出了基于快速递推模糊2-划分熵图割的红外图像分割算法以实现复杂背景下红外图像的自动高效分割。该方法利用图像感兴趣区域的最大模糊熵信息设计图割能量函数的似然能,基于局部最大模糊2-划分熵值迭代检测出包含图像最大信息的感兴趣区域来确保提取目标信息的完整性。为了提高最大模糊熵寻优的效率,引入时间复杂度为O(n2)的递推算法,将模糊熵计算转化为递推过程,并保存所有递推的熵函数值用于后续的穷举寻优。针对确定的感兴趣区域,利用该区域最大模糊2-划分时隶属度函数分布设置图割能量函数的似然能,从而充分考虑图像的模糊特性。对分割结果与几种常用的算法进行了视觉比较及运行时间,错分率,F指标的量化分析。结果表明:该算法分割精度F值高达95%,运行时间较其他常用算法至少缩短了72%,基本满足自动红外图像分割对精度、效率和鲁棒性的要求。     

基于图像处理技术的机械故障诊断研究进展

故障检测和诊断已经成为了当今的研究热点之一,图像信息是一类重要的故障信息形式,通过图像处理技术可以快速、准确的提取故障特征信号。文中介绍了基于图像处理的故障诊断方法的国内外研究现状,指出了基于图像处理的机械故障诊断的应用价值和发展潜力,总结归纳了图像的获取方法、故障图像特征的提取研究,展望了基于图像处理的机械故障诊断方法的发展趋势。     

结合多尺度圆形滤波与MS聚类 的疑似结节分割

肺部CT图像中疑似病灶感兴趣区域(ROI)的准确分割是肺部计算机辅助检测/诊断(CAD)的重要环节。本文提出结合Hessian矩阵滤波的均值漂移聚类肺部疑似病灶ROI区域分割算法。对原图像进行多尺度Hessian矩阵圆形滤波,图像中圆形的疑似结节病灶区域得到滤波增强、直线形的气管/血管区域得到抑制,将Hessian矩阵滤波后的形状特征、灰度、空间位置3种信息引入特征空间,将均值漂移聚类的核函数分解为3种特征信息所分别对应的核函数乘积形式,最后采用自适应计算带宽的方法确定每个待分割疑似区域的带宽进行均值漂移聚类分割。对来自LIDC等127个包含不同类型肺结节的病例进行实验,实验结果表明引入Hessian矩阵圆形滤波信息的均值漂移聚类能够分割出与血管或气管相连或者交叉的结节区域,去除ROI中包含的非结节区域,能有效分割出基于灰度信息难以分割的毛玻璃型(GGO)结节;对于3种类型的结节区域:血管相连结节(VPN)、毛玻璃型结节(GG0)、孤立性结节(SPN)分割平均准确率分别为92.80%、86.13%、95.08%。