模糊模式识别

摘要： 效果预测是进行调驱措施决策和方案设计的重要内容。提出一种基于变权重模糊识别的调驱预测方法:采用模糊数学理论,收集已施工井组参数形成原始样本,然后应用灰色关联分析方法进行主控因素分析并对样本进行降维,最后以此为基础创建非对称贴进度计算公式,进行模糊识别预测计算。将该方法以井组增油量为评价指标应用于秦皇岛油田S区块,主控影响因素依次为渗透率变异系数、初始充满度、碾平地层系数、体系总用量等,对11口井进行预测计算,有7口井预测结果在10%以内,较等权重预测方式误差率更低,提高了小样本预测准确度。

摘要： 2型直觉模糊集是直觉模糊集的扩展,它具有处理不确定性、多关键因素性、模糊性和踌躇性等复杂问题的能力。本文提出了一种基于2型直觉模糊集的欧氏贴近度的识别方法。并用实例验证本文所提出方法的正确性,可在实际生活的类别识别问题中应用。

摘要： 本研究首先建立了高层建筑火灾风险的指标体系;再利用层次分析法计算了各指标的权重,并引入加权广义距离之和最小模糊模式识别,建立了基于模糊模式识别的高层建筑火灾风险评价模型;又利用安全等级模糊特征量对高层建筑火灾风险评价结果进行处理;最后验证该方法可行性,为案例的性能化防火设计和安全管理提供了依据。

摘要： 本研究首先建立了高层建筑火灾风险的指标体系;再利用层次分析法计算了各指标的权重,并引入加权广义距离之和最小模糊模式识别,建立了基于模糊模式识别的高层建筑火灾风险评价模型;又利用安全等级模糊特征量对高层建筑火灾风险评价结果进行处理;最后验证该方法可行性,为案例的性能化防火设计和安全管理提供了依据.

摘要： 本文提出了一种基于模糊聚类和模糊模式识别的故障诊断系统的诊断流程,并讨论了将原始数据进行前期处理的方法,同时提出了使故障诊断系统具有自学习功能的方法.本文提出的方法不仅具有一定的学术价值,在实践中也具有指导意义.最后,本文对以上的研究工作进行了总结,并提出了进一步的研究方向.

摘要： 市场细分作为现代市场营销的重要基石,学者们对其相关理论的研究已经较为广泛而深入。而对于市场细分方法的研究,也呈现出了多领域理论结合的趋势。本文将日益发展的模糊数学理论引入市场细分,区别于以往学者采用模糊聚类分析进行市场细分的方法,从初始聚类样本的选择上,采用多因素模糊模式识别的方法进行划分,并从霍华德-谢思模式的角度,以消费者内部因素、外部因素两个层面的特征对样本进行模糊聚类分析,实现对市场的细分,为企业实施STP营销战略提供了决策依据。

摘要： 为了寻找和确定空间实体的最佳表达,提出符合实体三维表达的基本条件和评价指标,包括图形清晰性、立体感、易作图性和可度量性.为着具体化清晰性和立体感的评价指标,提出和构建投影角方法和轴向伸缩系数比方法.运用模糊模式识别空间实体的三维最佳表达方案,系统阐述和确定空间实体表达的具体方法和实际步骤.采用贴近度算法和层次因素分析方法构建模糊关系矩阵,进而得到最佳表达方案.以叉架类零件为例进行模糊模式识别和计算,结果表明,提出的理论方法有效实用.

摘要： 针对当前铝护套切割装置缺陷检测方法存在铝护套切割装置缺陷检测效果较差、检测时间较长的问题,提出基于模糊模式识别的铝护套切割装置缺陷自动检测方法.采用模糊聚类方法,对铝护套切割装置缺陷特征进行聚类;根据模糊相似关系,获取铝护套切割装置缺陷特征数据作为检测数据.利用模糊神经网络,检测铝护套切割装置缺陷类型,对缺陷特征数据进行模糊标准化,提高检测效率.根据最大隶属度原则,对缺陷特征类型进行判断,精准识别缺陷特征类型,实现铝护套切割装置缺陷自动检测.试验结果表明,所提方法能够有效提高不同铝护套切割装置缺陷类型的查全率、正确率和F值,并能准确检测缺陷类型、缩短缺陷检测时间.

摘要： 辨证论治是中医学的特色与精华,其中辨证是立法、处方、用药的前提.辨证准确与否,直接关乎临床疗效的好坏.中医辨证是意象思维下的哲学思辨,属于思维科学、系统科学、复杂科学范畴.一方面,中医辨证方法相互错杂,沿用至今的有六经辨证、八纲辨证、卫气营血辨证、三焦辨证、脏腑辨证及气血津液辨证等,这些辨证方法交织重叠且各具特色,给临床选用带来困惑;一方面,四诊搜集的信息具有主观性、模糊性等特点,这些信息大多只能定性描述,而无法精确定量,这使得中医很难与其他自然科学交融,从而制约了中医的传承与发展.本文利用模糊模式识别方法探讨中医诊断中广泛的模糊现象，提出了藏象辨证的模糊数学问题转化思想，并以冠心病为例做了实验验证，证实模型符合藏象辨证思维和原理。如何确定合理的病位、病性隶属函数是模糊识别模型的关键所在，由于临床信息和病位、病性之间的映射关系错综复杂，需要利用大数据进行运算，近而提高隶属函数的准确性。此外，还可以尝试采用专家评估法、先验公式法、模糊统计法等，综合分析比较后确定隶属函数。冠心病辨证的数学模型的设计思路，可以进一步应用于其他病症的诊断模型研究中，为构建藏象辨证的计算体系提供方法学参考。

摘要： 提出了一种基于模糊模式识别的运载火箭分离事件分析方法.通过一定量的训练样本的统计积累来构造隶属度函数,并采用多特征模式识别方法,建立基于模糊模式识别的识别模型.论文利用雷达实测数据,成功分析了运载火箭在发射过程中的分离过程.并对实测数据进行建模、分析、识别,验证,实验结果表明,模糊模式识别方法在运载火箭分离事件分析与识别中可以有效应用.

摘要： 针对数字海图的成图质量评价问题,提出了一种模糊聚类和模糊模式识别相结合的数字海图质量评估方法,用于近似处理空间数据挖掘的模糊不确定性,减少不确定性对挖掘效果的影响.实例分析结果表明,本算法不仅能够有效地降低海图空间数据挖掘的不确定性,而且能够客观地对数字化作业员的成图质量进行评价,因此有良好的应用价值.

摘要： 本文简要介绍了模糊模型识别的概念、模糊模式识别的步骤以及模糊模式识别的两种基本方法—最大隶属原则、择近原则,并介绍了模糊模式识别在评判学生学习成绩中的应用,由鄂尔多斯市准格尔旗第四中学初一年级113班期中考试成绩表作模版,对学生的学习成绩作评估.为评价学生的学习成绩,全面反映学生的综合素质提供了参考方法.

摘要： 本文将模糊识别理论中的模糊模式识别交叉迭代模型应用于对湖泊富营养化状态的识别研究中.对分布于乌梁素海各水功能区的21个水质监测点,2009年5月～10月的富营养化等级进行了模糊模式识别研究;并利用Arcview的空间分析功能,绘制富营养化等级识别结果的空间分布月变化Grid图.将富营养化状态识别结果及其分布区域与乌梁素海同期水质监测指标浓度变化及其分布区域进行对比分析及验证.识别结果与实际水质状况相符,验证了该方法的有效性.

摘要： 本文提出了一种确定两对象相似度的新算法,即把夹角余弦法与海明距离法按某一权重合成,该相似度算法的显著优点是它能够按照单独用夹角余弦法和海明距离法算出的值的大小自动调整权重系数；在模糊模式识别中,为了避免“误识别”,本文同时提出了一种新的贴近度算法,该算法由两种贴近度按某一权重合成,并可根据模式特征值的特点,自适应地调整每种贴近度的权重,从而实现对模式的正确识别。本文最后通过一个典型例子,验证了两种新算法的有效性。

摘要： 为了解决三角形类型的模糊模式识别问题，以便更好地应用于生物细胞染色体形状的识别、白血球分类等实际应用问题中，采用基于给定阈值的最大隶属原则，利用合格指标因子归类法进行研究，并提出一种以三角形内角和差关系作为底数和指数变量的指数型隶属函数。结果表明：求得的隶属度确保在合格指标因子之上皆可，利用指数函数性质使所求得的隶属度差距较大、区别明显，便于识别，且与三角形三个内角紧密相关。通过数值实例，论证了该方法对染色体形状识别、白血球分类等三角形类型模糊模式识别，具有一定的参考价值和指导意义。

摘要： 水土流失防治标准的确定是进行水土保持措施布设的重要前提和依据,其中的水土流失治理度、林草植被恢复率以及林草覆盖率需根据降水量进行调整.利用模糊模式识别理论,将某工程所在的8个县按照降雨量进行等级划分,建立隶属函数.针对不同等级设定水土流失防治标准的修正值,从而确定各县的水土流失防治标准,为以后的水土保持措施布设奠定基础.

摘要： 近年来西南地区旱涝事件频发,且强度有增大趋势,对生产生活造成很大影响.本文采用西南地区气象数据和社会经济等数据,应用模糊模式识别理论与模型,遴选旱涝灾害影响的评估指标,建立旱涝灾害影响评估指标体系,对旱涝灾害影响进行分析评估.结果显示:洪涝灾害对四川省的影响最大,重庆市次之,而对云南省的影响最小,干旱灾害对云南省的影响最大,贵州省次之,对四川省的影响最小.表明该方法能较好地评估西南地区早涝事件的影响.

摘要： 本文分析了反映风暴潮灾害的自然特征和社会属性的四个指标作为评估指标，建立了基于模糊决策的风暴潮发生过程中城市灾害的快速评估模型，并以街道为最小评估单元，对厦门市进行了一次模拟风暴潮的灾害综合快速评估.由于模型考虑了少量具有代表性的因素，故能保证评估过程的快速性，评估结果的时效性，能为政府在有限的时间和资源下做出救灾减灾的优先工作策略提供决策依据。

摘要： 本发明实施例提供了控制图模式识别模型的训练方法及控制图模式识别方法，涉及质量状态监控技术领域。该训练方法包括：基于在预设的控制图正常模式和控制图异常模式下，对产品生产过程进行仿真的仿真结果，确定样本数据；利用预设时间序列模型Transformer对所述样本数据进行特征提取，得到预设的每种控制图模式的特征数据；利用每种控制图模式的特征数据对预设分类模型进行训练，并在预设损失函数最小时，停止训练，得到控制图模式识别模型。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以提高控制图模式识别的准确性。

摘要： 将被输入的信号分割成多个要素，将各要素转换成特征向量来生成特征向量的集合，使用识别字典来评价特征向量的集合。识别字典包括与各个类对应的模型，各模型具有与应被分类为对应于该模型的类的信号能取得的分割模式对应的子模型，子模型具有与用对应于该子模型的分割模式被分割出的各要素对应的状态，该状态是通过特征向量以及表示该状态的标签的函数来表现的状态。识别部将标签或者标签的集合作为识别结果输出，该标签表现具有与特征向量的集合符合的子模型的模型，该标签的集合表现具有与特征向量的集合符合的子模型的模型的集合。

摘要： 实施方式的模式识别装置，将所输入的信号变换为特征向量，并将该特征向量与识别词典进行比对，从而进行所输入的信号的模式识别。识别词典(10)具有表现特征向量的空间的部分空间即词典部分空间的词典部分空间基向量、和用于将根据特征向量和词典部分空间计算的类似度变换为似然度的多个概率化参数。模式识别装置具有识别部(3)，该识别部(3)通过特征向量和词典部分空间基向量的内积的值的二次多项式计算类似度，通过该类似度与概率化参数的线性和的指数函数计算似然度。识别词典(10)通过利用了多个概率化参数间的限制条件的期望最大化法来学习。

摘要： 损失计算装置，针对每个类别计算特征向量的损失，特征向量对属于该类别的数据的特征加以指示。损失差计算装置，基于针对每个类别而计算的损失，来计算类别之间损失差的总和。识别字典创建装置，基于损失计算装置针对类别而计算的损失总和以及类别之间损失差的总和，来创建识别字典。识别字典创建装置基于输入特征向量来校正识别字典，以使损失计算装置针对类别而计算的损失总和与损失差计算装置计算的类别之间损失差的总和之和最小化，并且模式分类装置使用校正后的识别字典来对数据的模式进行分类。

摘要： 一种能够提高误接受概率的计算精度、并能够确保稳定安全强度的模式识别系统、模式识别方法和模式识别程序。模式识别系统10和10a包括第一概率计算单元32和连接到第一概率计算单元32的第二概率计算单元33。第一概率计算单元32根据指示第一模式特征点s1至sn

摘要： 本发明公开了一种基于模糊椭球书的模糊识别方法，其按如下步骤进行：第一步：获取待辨识的目标或l个标准类别的观测数据组；第二步：分别计算第一步中待识别目标和标准类别的观测数据组各个特征的均值

摘要： 一种模式识别装置以及模式识别方法。本发明的实施方式涉及模式识别装置以及模式识别方法。实现高效地削减计算量。在实施方式的模式识别装置中，作为构成递归型神经网络的中间层的RNN层包括输入变换部和RNN处理部。RNN层的输入变换部针对每个阶段进行针对输入矢量和递归输入矢量的变换，计算比所述输入矢量的维数与所述递归输入矢量的维数之和小的维数的变换矢量并输出的步骤，其中该输入矢量由从所述输入层输出的特征矢量或者下位的所述RNN层所包括的所述RNN处理部的输出构成，该递归输入矢量由该RNN层所包括的所述RNN处理部的之前阶段的输出构成。RNN层的RNN处理部针对每个阶段根据由该RNN层所包括的输入变换部计算出的变换矢量计算RNN输出矢量并输出。

摘要： 本发明实施例提供了控制图模式识别模型的训练方法及控制图模式识别方法，涉及质量状态监控技术领域。该训练方法包括：基于在预设的控制图正常模式和控制图异常模式下，对产品生产过程进行仿真的仿真结果，确定样本数据；利用预设时间序列模型Transformer对所述样本数据进行特征提取，得到预设的每种控制图模式的特征数据；利用每种控制图模式的特征数据对预设分类模型进行训练，并在预设损失函数最小时，停止训练，得到控制图模式识别模型。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以提高控制图模式识别的准确性。

摘要： 本公开是关于一种口袋模式识别方法、口袋模式识别装置及存储介质。口袋模式识别方法应用于终端，口袋模式识别方法包括：监测终端的状态。响应于监测到终端的状态满足进入口袋模式的状态条件，触发终端进入口袋模式，满足进入口袋模式的状态条件至少包括终端处于非手持状态。通过本公开提供的口袋模式识别方法，能够在确定终端处于非手持状态下，确定终端的状态满足进入口袋模式，进而提高识别进入口袋模式的准确度，避免影响用户的正常使用。

摘要： 本发明公开了一种基于模糊椭球书的模糊识别方法，其按如下步骤进行：第一步：获取待辨识的目标或l个标准类别的观测数据组；第二步：计算第一步中标准类别各个特征的均值u、左离散度Lσ和右离散度Rσ；第三步：构造标准类别的抛物模糊椭球数u；第四步：利用联合隶属度逼近算法，计算待辨识目标分别对应各标准类别的隶属度；第五步：根据最大隶属度原则，判定待辨识目标的模式分类。本发明可以合理构造模糊对象的隶属函数，准确地对模糊对象的识别问题进行模糊模式识别。