CT图象特征的Fuzzy识别法（二）

Ｆｕｚｚｙ（模糊）模式识别是模式识别的一个新分支。文章以Ｆｕｚｚｙ集理论及模式识别理论为基础,根据专家提供的并用语言变量描述的ＣＴ征象,通过对数字化图象进行边检、分割和特征提取,识别出了小肺癌分叶、毛刺、空泡、星芒、瘤体密度均匀性等特征并描述了识别结果。     

CT图象特征的Fuzzy识别方法

Ｆｕｚｙ（模糊）模式识别是模式识别的一个新分支。本文以Ｆｕｚｙ集理论及模式识别理论为基础，根据专家提供并用语言变量描述的ＣＴ征象，通过对数字化图象进行边检、分割和特征提取，识别出了小肺癌分叶、毛刺、空泡、星芒、瘤体密度均匀性等特征并描述了识别结果。     

模糊非线性规划对称模型基于遗传算法的模糊最优解*

本文基于扩展原理，借助于隶属函数，对具有一般形式的Ｆｕｚｚｙ数，提出了描述和表达Ｆｕｚｚｙ目标和Ｆｕｚｚｙ约束条件的方法，将一类具有Ｆｕｚｚｙ目标／资源约束非线性规划的对称模型转化为确定性的非线性规划。基于遗传自救的思想提出了Ｆｕｚｚｙ环境下求解非线性规划对称模型的Ｆｕｚｚｙ最优解方法。     

Fuzzy层次神经网络

本文提出和归纳了Ｆｕｚｚｙ前馈神经网络模型，并提出了Ｆｕｚｚｙ前馈神经网络的反向传播学习算法，模拟结果表明利用ＦｕｚｚｙＢＰ学习算法训练的Ｆｕｚｚｙ前馈神经网络具有较好的非逻辑归纳能力和Ｆｕｚｚｙ规则表达能力。     

模糊控制在尾砂胶结充填过程控制中的应用

针对尾砂胶结充填过程中液位、浓度和配比三个参数的控制,提出了两种 Ｆｕｚｚｙ控制法：纯Ｆｕｚｚｙ算法和Ｆｕｚｚｙ＋ＰＩＤ算法,并给出其在ＡＴ８９Ｃ５２单片机中的软件实现方法以及回路控制效果。     

模式识别协同算法的平移不变性

在模式识别的协同学理论框架下，引入了和坐标空间相关的模式矢量及其关于坐标的Ｆｏｕｒｉｅｒ变换，从而解决了平移不变性的问题。文中以染色体识别为例作了验证。     

二级倒立摆的参变量模糊控制

本文主要研究用参变量模糊控制对二级倒立摆进行实时控制的问题。提出了Ｆｕｚｚｙ控制多变量系统的一种分析方法，给出了综合误差、综合误差变化率的概念，并叙述了综合系数的设计方法。应用综合误差理论设计了带参变量Ｆｕｚｚｙ控制器，且用３８６微机对二级倒立摆进行实时控制，取得了较好的效果。     

参数自调整煤矿供水模糊控制系统

分析了目前煤矿供水系统存在的问题之后,提出了一种新的复合控制方法,即Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ控制。介绍了Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ控制原理及其实现过程     

一种Fuzzy推理合成的新算法

本文针对Ｆｕｚｚｙ控制问题中通常采用的Ｍａｍｄａｎｉ推理合成规则提出一种改进算法．与原算法相比，本文给出的算法具有推理结论更确定，满足一致性条件等优点。理论分析和数值结果表明，该算法是一种更为实用的Ｆｕｚｚｙ推理合成算法．     

知识概念的模糊模型及模糊目标的识别

作为ＥＢＬ（Ｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎ－ＢａｅｓｅｄＬｅａｒｎｉｎｇ）的发展,从概念的自然形成过程出发,提出了一种新的概念模型ＦＥＢＭ（ＦｕｚｚｙＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎ－ＢａｓｅｄＭｏｄｅｌ）当概念的解释谓词集中模糊集以及解释谓词取模糊逻辑值时,给出了求概念真值的表达式;为了解决模糊概念的识别问题,引入了概念的模糊解释树ＦＥＴ,接着给出了对象的模糊识别算法ＦＥＢＬ,最后讨论了ＦＥＢＭ与ＦＥＢＬ的可操作     

模糊控制在三相异步电动机轻载降压节能中的应用

综合传统ＰＩＤ控制与Ｆｕｚｚｙ前馈补偿思想提出了Ｆｕｚｚｙ控制＋Ｆｕｚｚｙ前馈补偿复合模糊控制方法，该方法解决了对象非线性，不确定性条件下工作点的最佳动态控制问题，并应用在ＭＣＳ－５１单片机控制的轻载降压节能器上，取得了很好的控制效果。     

Fuzzy控制的本质与一类高精度Fuzzy控制器的设计*

本文揭示，Ｆｕｚｚｙ控制器本质上就是某种插值器，首先阐明Ｆｕｚｚｙ控制的插值机理，然后讨论常用的双输入单输出分片插值器，最后介绍基于论域收缩的一类高精度Ｆｕｚｚｙ控制器的设计思想。     

一种适用于模式识别的新型神经网络

提出了一种适用于模式识别的新型神经网络模型——局部有监督特征映射网络，描述了该网络的拓扑结构和学习算法，研究了网络的基本性能，最后将其应用到了质量控制图的模式识别中。理论研究和仿真实验表明，该网络结构简单、算法简洁，收敛速度快、识别精度高，适用于需要大样本训练、随机干扰严重的复杂模式的分类与识别。     

基于OpenMP的动态模式识别并行计算

考虑到实现确定学习理论中的动态模式识别过程耗时过多,提出一种适用于识别过程计算的多核并行技术。以压气机Mansoux模型为研究背景,首先对其模式获取和识别的过程进行简单描述,其次,在四核PC的硬件平台上,使用OpenMP编程,实现了对动态模式识别的并行计算。通过设置不同的线程数,讨论了几个影响并行程序性能的重要因素。结果表明,要综合考虑各种因素的影响才能设计出高效的并行识别程序。     

基于模糊理论的空气压缩机故障诊断系统的研究􀀁

针对目前厂矿企业空气压缩机故障诊断的现状,提出了一种基于Ｆｕｚｚｙ理论的压缩机故障诊断方法,研究了相应的算法并提出其与普遍诊断方法相比的优越性。     

α—β剪枝算法在优化模型PROLOG推理过程中的应用

本文首先介绍了一个模糊ＰＲＯＬＯＧ系统Ｆｕｚｚｙ－Ｐｒｏｌｏｇ的推理机制，然后提出以α－β剪枝算法来优化Ｆｕｚｚｙ－Ｐｒｏｌｏｇ的推理过程，并详细描述了所实现的α－β剪枝算法。     

模糊智能控制在挂面生产过程中的应用

在挂面生产的微机控制系统中，采用参数自调整Ｆｕｚｚｙ－ＰＩ控制算法，能自动修改参数，完善Ｆｕｚｚｙ控制参数，对各烘干室温湿度进行模糊智能控制，效果理想。     

多传感器数据融合理论在复杂通信信号识别中的应用

利用多传感器数据融合理论,建立各种复杂通信信号的综合特征模本和综合模糊模式识别的处理模型,实现对目标信号调制样式、属性、综合技术特征、综合相关特征的情报描述,从而达到识别信号的目的。     

多台小型交流传动微机控制技术

介绍多台小型交流传动微机控制系统的优化结构──单机群控。探讨了偏差自调整和Ｆｕｚｚｙ控制两种优化控制方案。它们均能实现节能，效果显著。Ｆｕｚｚｙ控制具有强的鲁棒性，可获得更佳的静态和动态性能。     

自适应模糊神经网络控制器设计的线性化方法

基于Ｔ－Ｓ模糊推理系统模型构造一个简化形式的Ｆｕｚｚｙ神经网络（ＦＮＮ），应用Ｓｔｏｎｅ－Ｗｅｉｅｒｓｔｒａｓｓ逼近定理证明了这种ＦＮＮ网络对非线性连续函数的全局逼近性质，并利用Ｃｌａｒｋｅ一步加权最优预报控制性能指标及前向ＦＮＮ网络辨识器模型的线性化思想，提出一种间接Ｆｕｚｚｙ神经网络自适应控制算法，仿真结果证实了该算法的有效性。