激光水下通信中图像数据压缩的模糊控制

提出了一种用模糊逻辑算法实时控制图像编码比特率的方法，研究了模糊集的建立有量化控制的模糊逻辑算法，确立了计算量化增益因子的模糊控制规则；设计了带有模糊控制的图像压缩系统，对２０幅不同内容的图像进行实验，实验结果表明，所提出的模糊逻辑算法能够显著减少不同图像的编码比特率差别，具有揄量小，速度快、对不同图 较强的适应性等优点。     

一种基于模糊聚类的小波图像压缩方法

基于小波变换的图像压缩算法在比特率较低时会出现重构图像边缘模糊现象．在充分考虑高频子带小波系数的分布特性对保存边缘、纹理等信息的影响之后，提出了一种新的基于势函数模糊聚类的方法来解决重构图像边缘模糊问题，实验结果显示：这种方法能较好地保存图像边缘和纹理信息，有效地减少边缘模糊现象和改善重构图像的主观质量．     

倒立摆系统的模糊控制方法

阐述了基于二级倒立摆的两种模糊控制方法，即模糊逻辑控制方法和分层模糊控制方法．模糊逻辑控制方法是将二级倒立摆系统的6个状态变量加权变化为两个参变量，再用模糊控制器实现稳定控制．而分层模糊控制是将状态变量分解为子系统，设计下层模糊控制器对其控制，上层模糊控制器负责整个系统的协调和管理，实现稳定控制．实验结果表明：分层模糊控制较模糊逻辑控制具有更好的控制效果．     

智能调整型模糊控制器的研究

在分析了不同的量化，比例因子对系统控制特性影响的基础上，提出了一种量化、比例因子智能调整式模糊控制器的算法，其中的上级模糊智能调整器能够根据系统的响应在线调整下级模糊控制器中的偏差、偏差变化率的量化因子的控制量的比例因子，下级模糊控制器利用这些因子并结合常规查表模糊控制算法完成对系统的实时控制。     

一种基于小波变换的混合图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的静态图像压缩方法．将图像作多次小波分解后，对高频系数进行适当量化以减少其符号数，然后对量化后的系数作Huffman编码及RLE编码．实验证明这是一种比较有效的编码方法，消除了方块效应，且该算法可得到不同的质量等级和比特率，适合网络图像传输．     

基于PSO的图像自适应模糊增强算法

在介绍常规图像自适应模糊增强算法和粒子群优化算法的基本原理的基础上,针对常规图像模糊增强算法中自动获取模糊控制参数耗时较长,执行效率低的问题,提出了一种应用粒子群优化算法结合图像灰度直方图特征进行图像自适应模糊增强的新方法.实际图像增强实验的结果表明方法效率比常规图像自适应模糊增强算法有很大的提高.     

基于量化索引调制的鲁棒盲水印设计

针对低比特率的图像中，有损压缩对数字水印的正确提取带来的问题，文章提出了一种基于量化索引调制的鲁棒盲水印设计方法．该方法首先对原始图像进行小波变换，在量化之前，对小波变换后的系数进行水印信息的嵌入．文中详细设计了水印信息的嵌入过程，并在普通的图像编码算法基础上嵌入水印算法．经实验测试表明，该水印算法在抗压缩破坏时，嵌入...     

基于FVQ和HMM模糊训练的语音识别方法

本文提出了一种基于模糊矢量量化（ＦＶＱ）和隐马尔柯夫模型（ＨＭＭ）模糊训练的语音识别新方法．利用模糊矢量量化替代了传统方法中的矢量量化，语音特征参数序列经过模糊矢量量化后得到模糊观察符号序列．在此基础上提取出一个反映训练样本总体随机变化特性的模糊观察符号序列，然后用它对该音节的ＨＭＭ进行一次性全局训练，训练算法经传统的Ｂａｕｍ－Ｗｅｌｃｈ算法改进得到．经十个汉语数字的对比实验表明，该训练算法大大提高了系统的训练速度，模糊矢量量化与传统的矢量量化相比，不仅提高了隐马尔柯夫模型的鲁棒性，进而提高了系统的识别率，而且在语音训练数据不充足的情况下，也能得到很好的识别性能．     

几种模糊控制算法的MATLAB仿真

模糊控制算法发展至今已有多种算法，对其中的几种常用算法进行分析研究，以比较各种不同算法的特点和优越性是一项十分有意义的工作。通过仿真研究分析了Mamdani模糊算法、具有可调因子的模糊算法以及模糊CCC算法的性能，并解释了模糊CCC算法相对于其他两种算法的优越性。还总结了量化因子和比例因子对模糊控制器的影响及因子的修改方法，并在仿真过程中加以了应用和验证。     

基于模糊熵和均值量化的盲文水印方案

提出了一种新的DCT域盲文水印算法，该算法应用模糊熵测度选择边缘特征显著的子块作为嵌入子块，然后应用均值量化来增强嵌入水印的鲁棒性．实验结果表明，嵌入水印后的图像具有很好的不可见性，同时对常见的信号处理和噪声干扰具有良好的鲁棒性．     

遗传算法对模糊控制的优化及其应用

为了使模糊控制器具有自学习能力,本文将遗传算法与模糊控制相结合,提出了使用遗传算法对模糊子集进行划分的优化方法,并根据模糊控制的特点,给出了改进的编码方法和交叉算子,加快了算法的收敛速度．应用该方法对锅炉过热汽温进行了仿真研究,结果表明本文提出的基于遗传算法的模糊控制优化方法是很有效的．     

区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器

在变论域自适应模糊控制方法的基础上,结合Ⅱ型模糊集较强的鲁棒性和处理不确定性问题的能力,设计了一种区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器.为了使控制器保持在最优状态,采用粒子群优化算法来优化隶属度函数;然后由Lyapunov方法证明了区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器的稳定性.对Duffing系统和1维6卷混沌系统的仿真表明,区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器可以很好地跟踪参考信号,较之变论域模糊逻辑控制器,其可以有效地防止抖震且控制量较小.     

基于二型模糊逻辑的交通流量预测

提出了一种改进的模糊c均值聚类算法,该算法将模糊聚类的对象从单值扩展到区间,在构造二型模糊系统时,通过对历史数据的学习提取二型模糊规则,克服了专家方法不能对未知领域提取规则的不足.在此基础上,针对智能交通系统,提出一种新的基于二型模糊逻辑的交通流量预测方法.该方法应用区间型二型模糊集具有上下限隶属度函数的性质构造预测区间,适合于处理具有复杂不确定性的情况.通过隶属度函数可以反映出该区间中预测值的可靠性,从而克服了其他预测方法仅给出单值且稳定性不高的缺点.仿真结果表明,基于二型模糊逻辑的流量预测区间具有较高的准确度,其平均相对误差低于6%.     

基于模糊规则自动获取的模糊主动轮廓模型

为了引入更多的不确定性先验信息来指导轮廓提取,首先提出了一种新的模糊主动轮廓模型(FuzzySnake),然后针对模糊主动轮廓模型中模糊推理规则难以确定的问题,提出了一种改进的遗传算法———多种群共生遗传算法,并用于相关模糊规则的自动获取,最后给出了用新的模糊主动轮廓模型从人工合成图像、加噪测试图像和实际的超声图像中提取目标轮廓的实验结果.实验表明,在模糊主动轮廓模型中利用多种群共生遗传算法进行模糊规则自动获取,不仅能有效克服模糊规则需向领域专家学习才能获取的局限性,而且能有效地降低传统模型对噪声的敏感性,使模型的参数调整得以简化.     

基于自调整模糊控制的温度继电器自动检定系统

文章在分析了测试环境和被测对象基础上,提出了将开关控制和自调整模糊控制相结合方法来组建温度控制器,并较为详细地给出了自调整模糊控制的算法。该控制器应用于温度继电器自动检定系统,可以提高升降温速度,另外使所设计的温度控制器适合于不同的测试环境,测试结果表明控制器满足设计要求。     

基于遗传算法的图像模糊增强的研究

为了实现图像的模糊增强,采用遗传算法得到的模糊参数,选择图像像素灰度的相对等级作为模糊特征,通过模糊映射建立图像的模糊特征平面,采用模糊对比度增强的方法实现图像的增强.实验结果表明采用基于遗传算法的图像模糊增强算法,可以根据不同的图像自动选择最佳的模糊参数,图像质量得到了改善,突出图像的细节,有效地实现了图像的增强效果.     

基于Fuzzy函数逼近的柔性模糊控制器论域压缩算法

针对模糊控制稳态控制精度不高的问题,提出了一种提高ＦＩＳ系统函数逼近精度的新方法——论域压缩算法．基于模糊数二元基元组的概念改进了一类Ｈｏｏｖｅｓ－Ｊｅｅｖｅｓ算法,实现对模糊数参数的寻优和输出论域的动态调整．构造基于ＳＯＷＡ类算子和ＢＡＤＤ解模糊的广义柔性模糊控制器作为仿真平台,对一过热汽温对象的控制给出仿真算例．结果表明,该方法可对控制达到任意精度上的逼近,从根本上解决Ｆｕｚｚｙ控制精度不高的问题．分析指出动态论域压缩算法对模糊控制具有理论上的普遍意义     

基于模糊逻辑的彩色图像分割

模糊图像分割主要是针对灰度图像,文中提出了基于模糊逻辑的彩色图像分割算法,并同时包含了色调的平均处理。定义了模糊规则、隶属度函数。和概率C均值、模糊C均值等其它算法的定性和定量对比实验,验证了本方案对RGB和HSV模型彩色图像的分割效果更好。     

基于模糊粗糙集与模糊推理的作战指挥方式决策分析

依据指挥权限集中程度,指挥方式可分为集中指挥和分散指挥两种形式.本文探讨了基于模糊粗糙集与模糊推理的指挥方式决策分析新方法.首先,分析了作战指挥方式决策的影响因素,即指挥控制手段和情报保障程度;在此基础上,给出了基于模糊粗糙集的作战指挥方式的一种知识发现方法;然后,通过获取的模糊推理规则,运用多输入多重Mamdani模糊推理算法获得量化的指挥方式决策结论;最后,通过在MATLAB7.0模糊逻辑工具箱中构建的模糊推理仿真系统进行验证推演,给出了三种类型的指挥方式决策结论,与军事专家的经验决策相符合,该系统可纳入到作战指挥决策支持系统中.     

基于模糊自适应的汽车ABS路面辨识技术

实时有效辨识路面对防抱死制动系统(ABS)的制动安全性具有重要意义。分析了车辆制动特性,提出了 一种用轮速峰值连线求解参考车速的方法。为了有效辨别制动时的路面信息,在设计基于轮减速度和参考滑移率 的模糊智能推理算法的基础上,给出了用仿人智能思想来在线修改模糊控制参数的自适应推理算法。车的实时 (ABS)道路测试表明,模糊自适应路面辨识技术具有良好的制动平稳性和自适应性,提高了辨识路面突变的实时性, 简单实用,是一种新的有效ABS路面辨识法。