基于自组织映射和模糊隶属度的混合像元分解

遥感图像中普遍存在着混合像元,将混合像元分解为端元和它们之间混合的丰度,对于高精度的地物识别和定量遥感具有重要意义.结合自组织映射神经网络和模糊理论中的模糊隶属度,提出一种新的多光谱和高光谱遥感图像混合像元分解的方法.首先对自组织映射神经网络进行有监督的训练,然后基于模糊模型对混合像元进行分解.其分解结果自动满足混合像元分解问题所要求的2个约束:丰度值非负约束及丰度值和为1约束.实验结果表明,该方法不仅适用于线性光谱混合的情况,也适用于非线性光谱混合的情况,能够获得较好的混合像元分解结果,同时具有较强的抗噪声能力.     

基于模糊逻辑的机器人动态避障方法

本文提出了一种动态环境下基于模糊逻辑的机器人动态避障方法。该方法采用包容式结构中基于优先度的行为决策方法,通过模糊规则将机器人工作空间中的动态信息模糊,再转化为对机器人在动态环境中的控制,同时提出接近度的概念,简化了模糊控制输入状态空间,从而减少模糊规则的数量,提高算法的实时性。实验表明,该动态避障方法能够使机器人躲避动态障碍物,并快速准确到达目标位置。     

老旧建筑安全鉴定辅助决策系统的初步开发

以老旧建筑的表观检测数据或震害调查结果为依据,利用区间分析方法、模糊综合评判模型、专家系统的构造思想等最新信息处理技术建立起整套的老旧建筑安全鉴定辅助决策系统(专家系统).系统按照检测管理步骤(现场监测→数据处理→专家评价),分为数据录入及管理、等级评定、专家评价三大模块.该系统不但可以帮助建筑物管理者处理大量的检测数据,评价既有建筑物的安全等级,还可以根据老旧建筑物的实际情况,给出专家的最佳管理方案.     

基于模糊神经网络的移动机器人沿墙导航控制

移动机器人沿墙导航控制包含了追踪和避障两种情况,是移动机器人研究中的常见问题。它是指机器人在一定方向上沿墙运动,或者更一般意义上的沿着物体轮廓运动,并与墙保持一定距离。移动机器人利用声纳采集机器人与墙体的距离和角度信息,通过模糊神经网络将输入数据进行融合,从而判断移动机器人的位姿信息,输出左右轮速度控制其动作。实验证明此方法可以有效地保证移动机器人在安全距离内沿墙体运动。对比采用模糊神经网络前后的实验,采用后的移动机器人沿墙导航控制轨迹优于采用前,均方误差大大减小。     

风力发电系统变桨距模糊PID控制

由于风速的随机性及气动效应的影响,变桨距风力发电系统成为多变量强非线性不确定系统.常规PID控制方法难以取得满意的控制效果,本文在介绍和分析PD型和PI型模糊控制器的基础上,通过在PD型模糊控制器上并联一个积分环节,构成风力发电系统变桨距简化模糊PID控制器.仿真结果表明,该控制系统具有较好的动静态性能及风速扰动的鲁棒性.     

基于模糊算法的生化过程温度控制系统

本文表述了一种基于模糊算法的生化过程温度控制系统,详细论述了系统的总体结构、控制算法及软件实现流程.系统采用80C196KB单片机为主控制器,控制算法采用模糊控制.本系统对于具有时变、大惯性、强时滞和非线性特点的生化过程温度控制有很好的效果.     

考虑数据分类的建筑电能耗集成预测方法

建筑侧各类可再生能源的应用日益普及,建筑电能耗预测在用能供需平衡、电网稳定运行、尖峰需求响应等方面发挥越来越重要作用。尽管诸多数据驱动模型在能耗预测方面获得广泛应用,当前仍缺乏预测精度高、泛化能力强的短期预测模型。针对该问题,提出一种基于建筑物能耗特点并结合数据挖掘技术的分类集成式能耗预测方法。首先,采用递归特征消除法对数据进行特征筛选,并用模糊C均值聚类算法对训练集数据进行聚类,使用K最邻近法对验证集和测试集数据进行归类;选择5种结合智能优化算法的混合数据驱动模型作为子学习器,分别对每类数据做预测,最后使用多元线性回归法进行结果集成。经3个建筑电力用能案例验证,此集成预测模型精度均优于单个子模型,具有适用不同建筑类型和用能尺度的预测潜力。     

基于模糊算子的红外图像去模糊研究

针对镜头抖动,目标移动等因素引起的图像运动模糊问题,本文提出了一种基于模糊算子的红外图像去模糊算法,使用深度自编码网络对数据集中的模糊算子进行编码,通过编码后的模糊算子去逼近一个未知的模糊算子并搜索对应的清晰图像,从而实现真实场景下红外图像去模糊,弥补了现有基于深度学习的图像去模糊模型在跨域应用时对真实场景下运动模糊图像去模糊效果较差的不足。在红外图像上的实验结果表明,相比于其他去模糊算法,本文提出的去模糊算法取得了更高的性能指标,恢复出的图像有着清晰的边缘轮廓和局部细节,显著提升了红外图像的清晰度。     

有源型电能质量治理设备电网适应性评估方法

工程实践表明复杂电网环境对有源型电能质量治理设备性能的影响不可忽略。对此,提出了有源型电能质量治理设备电网适应性的概念及其评估方法。首先将电网适应性与稳定性、鲁棒性的概念进行对比,得出电网适应性的具体内涵。其次构建了电网适应性评价体系,该体系针对电压偏差、频率偏差、三相不平衡、电压谐波4种典型场景,围绕设备损耗、谐波发射水平、补偿性能、响应时间4个评价指标,基于决策试验和评价（DEMATEL）模型建立的模糊综合评价方法开展评价。最后,以某LCL型有源电力滤波器为例进行性能评估与分析,结果证明了所提方法的有效性。     

融合光谱特征和超像素的遥感建筑物分级提取

目前,大多数基于深度学习提取建筑物是采用语义分割的方式,没有考虑建筑物几何特性,而传统方法在对遥感建筑物提取时只考虑其灰度特征,都难以有效提取。针对该问题对光谱信息进行了研究,提出了融合光谱特征和超像素的建筑物提取方法。首先基于分水岭变换产生许多形状大小不一的超像素子区域;然后利用建筑物的光谱特征对建筑物超像素进行合并,从而实现对遥感影像建筑物的初提取;在此基础上剔除已提取出的建筑物,然后根据几何特征选择滑动领域操作抑制噪声;最后根据最大类间方差(Otsu)对遥感影像建筑物进行后提取。所处理的遥感影像建筑物包括荒地、山地、城郊、城市4种类型的区域,通过和经典算法对比验证,实验结果表明,该算法在遥感建筑物提取上有一定优越性。