模糊隶属度

摘要： 基于现有网联数据获取技术与条件,从车联网系统提取车头时距参数并将3 s内的车头时距特征值定义为驾驶模式,根据驾驶模式进而对驾驶风格(即驾驶人的驾驶行为习惯)进行分类。通过车头时距特性对驾驶模式进行量化分类,根据标定好的驾驶风格结果,辨识每种驾驶风格包含的典型驾驶模式;运用模糊分类方法赋予典型驾驶模式相应分值,通过计算每位驾驶人分值并结合已标定的驾驶风格结果设定每种驾驶风格的阈值;利用该阈值对测试集中的驾驶人风格进行识别,以验证识别准确率。采集了44名驾驶人网联环境行车数据将驾驶人标定为激进型、普通(即既不保守也不激进)型和保守型。按上述方法设置各驾驶风格阈值,结果表明:各驾驶风格的阈值分别为:S <64.67为保守型,64.67≤S <181.20为普通型,S≥181.20为激进型;使用所提方法来识别驾驶人风格,总体准确率为85.7%。所提出的基于车头时距的驾驶风格分类方法,使用了极精简的驾驶行为参数,为驾驶风格分类应用提供了新思路。

摘要： 针对化工流程工业数据具有强非线性、易受噪声影响和故障为多分类的问题,提出一种基于海洋捕食者算法(MPA)优化多核学习-模糊支持向量机数据描述(MKL-FSVDD)的故障诊断方法。利用MKL构建的多核函数,弥补单核函数的局限性,对非线性故障数据分类具有较强的适应性;引入MPA对MKL-FSVDD模型的核参数进行高效寻优,解决核参数选择难题。通过在TE数据平台上的对照实验,验证MPA-MKL-FSVDD模型故障诊断的有效性能;最后将故障诊断模型应用于聚氯乙烯(PVC)聚合反应中,利用70m^(3)的聚合釜设备历史数据集进行仿真验证。结果表明该方法充分利用复杂样本集的数据信息,并在参数寻优阶段快速、稳定获得最优解,保证了故障分类的效率和准确度。

摘要： 针对抑制式模糊C均值聚类算法在进行图像分割时出现的收敛性能较差和像素错误分割问题,提出一种结合区域信息的双抑制模糊C均值聚类图像分割算法。对图像进行初始区域划分,针对不同的区域,提取其区域信息;利用区域信息构建修正因子,实现对模糊隶属度的初次抑制;将区域信息和数据自身的分布特性相结合,利用指数函数构建抑制因子的自适应选取公式,实现对模糊隶属度的二次抑制,进一步提高收敛性能。实验结果表明,该算法可以改善像素易错分现象,提高了收敛性能。

摘要： 针对城轨交通发展规划中节点设置分配的实际需求,文中提出了一种基于模糊蚁群算法的交通网络节点分配优化策略.为了兼顾节点辐射能力与网络效率,该策略通过利用模糊系数构造非线性最大化目标函数,将多目标非线性优化问题转化为节点属性识别和最优路径问题.针对节点属性识别,本文利用灰色关联模糊映射方法计算区域中心的模糊隶属度,并利用模糊判决方法判决节点属性.在此基础上本文采用蚁群算法搜索全局最优路径,确定网络节点最优配置方案.仿真实验和分析结果说明,相比于现有算法,文中所提算法具有更高的节点辐射能力和全局网络效率,且在迭代40次之后性能逐渐收敛,达到最优解.

摘要： 针对现有高精度机床控制过程中存在的抖振现象和控制误差过高问题,提出一种基于可变论域模糊控制的算法。基于模糊控制理论和模糊控制规则,对输入数据做降维处理,利用计算机语言划分输入量和模糊量的论域,并使用模糊语言表达模糊规则;通过伸缩调整模糊论域避免系统出现过大振荡,并降低输入值与理论值的偏差;经过模糊推理和清晰化处理,得到偏差较小的输出数据,提高数控机床的控制精度。结果表明:所提算法的阶跃响应干扰较小,且有较低的控制误差和偏差波动。

摘要： 电动汽车在不同类别规划用地间的移动及停放具有一定规律,基于居民、工业、商业区不同的停车充放电需求建立电动汽车移动储能模型。为更好地体现电动汽车移动储能在负荷管理上的优势,综合考虑电网、车主、停车充放电场所这三方,以负荷标准差最小和经济利益最大为目标构建电动汽车充放电的多目标优化模型。通过快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)解得帕累托(Pareto)最优前沿面,采用模糊隶属度法求折中最优解。最后,对包含3个居民区、1个工业区、1个商业区的电动汽车移动储能充放电案例进行仿真,验证所提模型及策略的有效性。

摘要： 室内定位技术在多领域有着重要的应用,而传统的无线局域网(Wireless Local Area Network,WLAN)指纹定位方法通常很少考虑WLAN接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)特征的多样性以及来自不同接入点(Access Point,AP)的RSS特征位置分辨力的差异性问题,从而导致WLAN定位精度不高且定位效率较低.对此,本文提出一种基于多维模糊映射AP优化的WLAN室内定位方法.在离线阶段通过多次采集RSS数据提取多维RSS特征,计算AP信息增益比及相应的离线模糊隶属度,并利用模糊关系方程求解多维RSS特征模糊权重;而在在线阶段,则通过多维模糊映射构造模糊判定矩阵并计算AP在线模糊隶属度,同时结合K近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法完成对目标的位置坐标计算.实验结果表明,相较于传统的AP优化定位方法,所提方法在线阶段的定位计算开销最高减少了4.12 s,定位误差4 m内的置信概率为91.91%.

摘要： 由于不同对象区域之间强度范围的重合,在存在灰度不均匀的情况下很难分割图像。针对这一问题,通过引入模糊隶属度函数,提出一种新的基于Retinex理论的多相图像分割模型。该方法允许每个像素点以不同隶属度同时归属于多个区域,可真实反映出图像的不确定性,并通过极小化能量泛函实现对目标物体的提取。同时在交替极小化方法的框架下,设计一种有效的算法对模型进行数值求解。实验结果表明,该模型对于灰度不均匀的真实图像和医学图像均能有效进行分割,SA指标和Dice指标的平均值分别达到0.950 6和0.914 1。相比于相关的代表性算法,Dice值提升了0.002 7~0.010 7,k值提升了0.002 9~0.011 7。

摘要： 目前大多的域自适应算法在源域与目标域具有相同类别的场景下,利用标签丰富的源域信息对标签稀少且分布相似的目标域数据进行迁移学习,取得了很多成果.然而,由于现实场景的复杂性和开放性,源域和目标域在类别空间上不尽相同,往往会各自包含一些类别未知且超出现有类别设定的样本.对于这样具有挑战性的开放集场景,传统的域自适应算法将无能为力.为了有效解决上述问题,提出一种面向开放集的模糊域自适应算法.该算法引用了不确定性的模糊化,计算目标域样本的模糊隶属度来学习源域特征到目标域特征空间的线性映射,通过迭代逐步将源域与目标域转化在同一特征空间下.通过对无监督和半监督的图像迁移任务的大量实验,验证了该算法对于开放集场景下图像分类的有效性.

摘要： 居民小区电动汽车(EV)的单相充电方式导致配电网出现三相不平衡和负荷峰谷差问题,因此提出基于负荷平衡的EV模糊多目标充电调度策略.基于三相网络,将总延迟时间和充电平衡作为目标函数,考虑三相不平衡度和负荷峰谷差等约束,建立静态和在线调度问题下EV充电调度模型.采用改进非支配排序遗传算法-Ⅱ(NSGA-Ⅱ)进行多目标求解,通过设计交叉算子、自适应调整变异概率和局部优化等来优化结果.通过设置一定容量的外部档案和拥挤距离判定来获得Pareto最优前沿,并用模糊隶属度方法得到折中最优解.最后,通过算例分析可同时活动充电点和三相不平衡度的不同取值对优化结果的影响,并与无序充电进行比较,验证了所提模型和策略的有效性.

摘要： 地表水的严重污染和水资源的不合理分配,导致邯郸市临漳县水资源的短缺日益严重.为了缓解水资源短缺的现状,本文针对邯郸市临漳县多水源供水系统应用了不确定的多目标线性规划方法,提出了更为合理的地表水和外调水的配置方案,避免了地下水的过度开采.该方法通过联合区间规划和模糊规划,引入模糊隶属度(λ)将多目标规划转化为单目标规划,利用两步交互式算法求解单目标不确定规划问题,得到不同满意度下的优化目标函数值.得到的最优水资源配置方案以区间的形式给出,以此来表征系统的不确定性和动态性.研究结果表明本文方法得到的水资源配置方案,不仅能够缓解邯郸市临漳县多水源与多用户的供需矛盾问题,还能实现多水源与多目标之间的互补.

摘要： 采用VC++语言开发,较好地实现了机载雷达BIT产生故障信息的建模仿真.将模糊隶属度方法引用到雷达故障生成模型中,以贴近实际雷达自检故障产生的相关性模拟故障生成.根据雷达高低优先级故障的操作措施和显示门限不同将产生的故障在雷达显控台上显示出来,结合链表软件设计雷达显示页面信息,并应用到雷达模拟器中,仿真效果良好.

摘要： 用改进的支持向量机方法v-SVM分析近红外光谱以识别掺加了增稠剂(淀粉或糊精)及伪蛋白(三聚氰胺、尿素或硝酸盐)的掺假原奶.采用均匀设计表优选模型参数v和σ.结果显示v-SVM法中参数σ对于牛奶的光谱数据有较宽的适用范围(50～1000).用近红外光谱及v-SVM建立一个较稳定的模型区分掺假奶是可行的。使用多元SVM(M-SVM)结合模糊隶属度方法来建立的近红外识别模型对增稠剂(淀粉、糊精)的种类可很好判别,但对伪蛋白种类判别准确率不佳.原因在于掺假奶中伪蛋白含量很低,其对近红外光谱的影响很难达到和超出检出限.

摘要： 本文针对城市35kV高压用户，建立了用户供电模式分析模型，综合考虑了常用供电模式的经济性和资源利用性，提出了用户供电模式评价指标，并建立了相应的模糊隶属度函数，按各指标理想度值的加权平均对用户供电模式进行综合评价，根据不同用户情况，按综合评价值评价用户供电模式的优劣。最后，采用典型数据，对所建模型进行计算、分析，结果表明，提出的方法便于用户供电模式的综合评价。

摘要： 针对单模型软测量建模中存在的预测精度差等问题，本文提出了一种基于FCM 聚类的多PSO-ε-SVR软测量建模方法。该方法首先使用FCM 聚类算法对样本数据集进行聚类分析；然后，针对每个聚类样本集建立PSO-ε-SVR 模型；最后，按照FCM 聚类分析中的模糊隶属度原则对各个子模型的输出进行加权，得到总模型的输出值。本文采用该方法对铝带坯晶粒度软测量建模进行了仿真研究，结果表明所建模型具有很高的预测精度，能够满足工业过程检测的需要。

摘要： 考虑了重型机床结构和故障的复杂度，将重型机床故障分为三个等级，引入“规则诊断体”和“案例诊断体”的概念，在产品结构树的基础上演化出“结构故障树”的知识组织方式，然后分别用规则诊断体间的映射方法和框架表示法描述故障关联和故障案例，并提出了数据库组织结构。根据重型机床规则特征，通过BP神经网络训练规则诊断体实现基于规则推理的诊断，同时，提出基于模糊隶属度的案例诊断体基于案例推理的诊断方法，通过最近相邻算法实现未知案例的匹配检索，介绍了案例重用和调整，针对案例库管理，用基于TC 相似度的K-近邻算法实现新案例入库，并介绍了原始样本案例库“分类关联—聚类验证—调整入库”的构建过程。最后，进行了原型系统的开发。

摘要： 在影像聚类中，特征的好坏将直接影响聚类的效果，本文运用模糊隶属度对灰色系统理论中的灰色关联度进行改进，提出了一种基于灰色关联度的加权特征提取方法，并将其用于影像的聚类中。实验表明，对比于传统的影像均值特征提取算法，本算法的聚类效果较好。

摘要： 针对粒子群优化(PSO)算法存在的开发能力不足,导致算法精度不高、收敛速度慢以及微分进化算法具有的探索能力偏弱,易陷入局部极值的问题,提出一种基于模糊高斯学习策略的粒子群-进化融合算法.在标准粒子群算法的基础上,选取精英粒子种群,运用变异、交叉、选择进化算子,构建精英粒子群-进化融合优化机制,提高粒子种群多样性与收敛性;引入符合人类思维特性的模糊高斯学习策略,提高粒子寻优能力,形成基于模糊高斯学习策略的精英粒子群和微分进化融合算法.对9个标准测试函数进行了计算测试和对比分析,结果表明函数Sehwefel.1.2、Sphere、Ackley、Griewank与Quadric Noise计算平均值分别为1.5E-39、8.5E-82、9.2E-13、5.2E-17、1.2E-18,接近算法最小值;Rosenbrock、Rastrigin、Schwefel及Salomon函数收敛平均值较四种对比粒子群优化算法计算结果提高了1～3个数量级;同时,收敛性显示算法收敛速度较对比算法提高了5％～30％.算法在提高计算收敛速度和精度上效果明显,具有较强的逃离局部极值的能力和全局搜索能力.

摘要： 针对粒子群优化(PSO)算法存在的开发能力不足,导致算法精度不高、收敛速度慢以及微分进化算法具有的探索能力偏弱,易陷入局部极值的问题,提出一种基于模糊高斯学习策略的粒子群-进化融合算法.在标准粒子群算法的基础上,选取精英粒子种群,运用变异、交叉、选择进化算子,构建精英粒子群-进化融合优化机制,提高粒子种群多样性与收敛性;引入符合人类思维特性的模糊高斯学习策略,提高粒子寻优能力,形成基于模糊高斯学习策略的精英粒子群和微分进化融合算法.对9个标准测试函数进行了计算测试和对比分析,结果表明函数Sehwefel.1.2、Sphere、Ackley、Griewank与Quadric Noise计算平均值分别为1.5E-39、8.5E-82、9.2E-13、5.2E-17、1.2E-18,接近算法最小值;Rosenbrock、Rastrigin、Schwefel及Salomon函数收敛平均值较四种对比粒子群优化算法计算结果提高了1～3个数量级;同时,收敛性显示算法收敛速度较对比算法提高了5％～30％.算法在提高计算收敛速度和精度上效果明显,具有较强的逃离局部极值的能力和全局搜索能力.

摘要： 针对粒子群优化(PSO)算法存在的开发能力不足,导致算法精度不高、收敛速度慢以及微分进化算法具有的探索能力偏弱,易陷入局部极值的问题,提出一种基于模糊高斯学习策略的粒子群-进化融合算法.在标准粒子群算法的基础上,选取精英粒子种群,运用变异、交叉、选择进化算子,构建精英粒子群-进化融合优化机制,提高粒子种群多样性与收敛性;引入符合人类思维特性的模糊高斯学习策略,提高粒子寻优能力,形成基于模糊高斯学习策略的精英粒子群和微分进化融合算法.对9个标准测试函数进行了计算测试和对比分析,结果表明函数Sehwefel.1.2、Sphere、Ackley、Griewank与Quadric Noise计算平均值分别为1.5E-39、8.5E-82、9.2E-13、5.2E-17、1.2E-18,接近算法最小值;Rosenbrock、Rastrigin、Schwefel及Salomon函数收敛平均值较四种对比粒子群优化算法计算结果提高了1～3个数量级;同时,收敛性显示算法收敛速度较对比算法提高了5％～30％.算法在提高计算收敛速度和精度上效果明显,具有较强的逃离局部极值的能力和全局搜索能力.

摘要： 本发明公开了一种基于双隶属度驱动的多目标区间值模糊聚类图像分割方法，主要解决图像分割中对噪声敏感、容易陷入局部最优的问题，其方案是：输入待分割图像并设置初始参数值；构造区间值模糊图像；构建双隶属度驱动的全局区间值模糊紧致性函数JLN和双隶属度驱动的区间值模糊可分性函数SLN，并对这两个目标函数进行多目标进化，得到非支配解集P；计算双隶属度驱动的区间值选解指标W指标，用该指标从非支配解集P中选择出最优染色体对其进行解码，得到最优聚类中心；用最优聚类中心更新联合隶属度矩阵，并根据最大隶属度原则得到像素点的分类结果。本发明能有效地抑制噪声，防止陷入局部最优，提高了分割准确率，可用于自然图像的识别。

摘要： 本发明公开了一种热对流扩散系统中模糊参数隶属度函数识别方法，步骤如下：引入模糊变量表征系统不确定参数；统计测量数据，得到模糊温度响应的测量值；选取截集水平，将待识别模糊变量转化为区间变量，将模糊温度响应测量值转化为区间温度响应测量值；利用顶点组合方法，快速计算各截集水平下区间温度响应的预测值；利用区间温度响应的测量值和预测值，建立误差函数；基于优化理论建立区间变量的识别模型；选用优化算法对区间变量识别模型进行编程计算，得到最优解；利用模糊分解定理重组各截集水平下区间变量的识别结果，得到模糊参数的隶属度函数。本发明在保证系统参数识别精度的前提下，可有效提高计算效率，这是一般商用软件所不能实现的。

摘要： 本发明属于雷达目标识别技术领域，具体涉及一种模糊隶属度一维距离像多特征融合方法。本发明的方法首先将从一维距离像中提取的长度、散射、模式变换等多类特征，通过特征维数扩展转变为等大小的特征，然后利用模糊隶属度将多类特征加权融合构成一个综合特征，能够充分利用多个特征的分类性能，从而提高目标识别性能，同时解决了常规特征融合中因物理量纲不同而影响分类性能的问题。

摘要： 本发明涉及火灾图像处理技术领域，涉及一种基于灰色综合关联度的火灾图像模糊隶属度识别方法，包括：1、读入待检图像和常规图像，对常规图像进行偏色因子提取，判断常规图像类别，同时确定相应的阈值大小；2、对待检图像和常规图像的偏色因子方差进行罗曼洛夫斯基准则优化和区间值化算子数据优化，并对数据进行归一的预处理，同时生成待检图像偏色因子向量和常规图像偏色因子向量；3、根据相对关联度、接近关联度及最小二乘灰色关联度求解方法，求取综合灰色关联度；4、基于最大隶属度原则判断待检图像是否为火灾图像。本发明较佳地提高火灾现场救援过程目标识别的准确度。

摘要： 本发明公开了基于模糊隶属度函数的旋转机械振动波动特征提取方法，包括连续监测并保存旋转机械的转速和振动数据；找到一个转速稳定的时间段；判断转速稳定时间长度是否可用于振动波动特征提取；计算振动波动幅度；计算振动波动特征值；根据振动波动特征值判断是否存在振动波动特征、振动波动幅度是否达到报警值。本发明可准确提取旋转机械振动波动特征，从而实现设备振动波动故障实时监测，一旦波动幅度过大，便可进行报警提示，运行人员可及早发现设备故障。

摘要： 本发明涉及基于模糊隶属度函数的火箭末级姿态分时控制方法，将模糊逻辑策略引入到简化侧喷流装置的末级箭体姿态控制系统中，所述侧喷流装置包括设置在圆筒形箭体圆周外侧壁上，若干个轴向和径向的喷管，所述喷管喷出气流给箭体提供俯仰、偏航和滚动控制力矩，根据控制特征量对火箭末级姿态进行控制，利用模糊逻辑规则合理地选取不同的控制喷管组合，执行控制策略。本发明核心为模糊逻辑的设计，利用模糊控制的程式化方法，以惯组计算得到的特征控制量姿态角和姿态角速率作为输入，生成模糊策略进而选取对应的控制喷管作动对箭体施加控制力矩，改变箭体的姿态角和角速率，保证箭体姿态满足设计要求。

摘要： 本发明属于自动导航驾驶技术领域，提供了一种智能驾驶多种隶属度模糊控制方法及系统。该方法包括，基于获取的每一控制周期内拖拉机或工程机械的位置相关参数，得到转向角；根据作业不同急迫程度，确定转向角的多种模糊隶属度函数；考虑拖拉机或工程机械实际运行工况参数，构建调整系数K；通过调整系数K，动态调节多种模糊隶属度函数，结合当前控制周期内拖拉机或工程机械的位置相关参数，确定下一个控制周期的转向角，以实现智能转向控制。本发明可以增加拖拉机或工程机械导航控制在复杂工况下的稳定性、安全性和准确性。

摘要： 本发明公开了一种异源模糊隶属度矩阵标注方法、系统及装置，该方法包括：获取标注任务并确定标注模式、待标注样本和标注主体；基于标注模式，标注主体对待标注样本进行标注，得到对应的模糊隶属度；将多个标注主体对应的模糊隶属度进行整合，得到初始模糊隶属度矩阵；对初始模糊隶属度矩阵进行缺失值填补，得到最终模糊隶属度矩阵。该系统包括：数据获取模块、标注模块、整合模块和填补模块。该装置包括存储器以及用于执行上述异源模糊隶属度矩阵标注方法的处理器。通过使用本发明，能够提高模糊信息的标注质量和缺失数据的处理质量。本发明作为一种异源模糊隶属度矩阵标注方法、系统及装置，可广泛应用于数据处理领域。

摘要： 本发明公开了一种基于模糊隶属度函数的C‑SVM的移动目标识别方法，涉及模式识别技术领域，对C‑SVM进行有效的改进，通过定义适当的内积核函数来实现非线性变换，将样本从原始输入空间变换到一个高维特征空间，然后在这个新空间中求取线性最优分类面，在最终的分类判别函数中，对目标进行分类识别时，计算复杂度只取决于支持向量的个数，而计算复杂度并没有增加。本申请提供了一种基于模糊隶属度函数的C‑SVM的移动目标识别方法，在不降低C‑SVM识别精度的基础上，使得C‑SVM便于硬件实现。

摘要： 本实用新型公开了基于可变模糊隶属度智能自检的燃气轮机，包括燃气机组，燃气机组包括外壳以及固定安装在外壳的一端并与外壳连通的燃气管道，外壳上位于燃气管道的一端固定安装有与之连通的氧气管道，外壳内安装有与之转动配合的涡轮，氧气管道外连接有压气机，燃气机组还包括监测器，监测器监测燃气机组中机组功率、机组耗油量、涡轮前燃气温度、涡轮效率、压气机叶片断裂程度、压气机气流通道零件磨损程度、涡轮叶片磨损程度、压气机喘振程度。