模糊模式识别交叉迭代模型与收敛性

在作者模糊模式识别理论的基础上,提出模糊模式识别交叉失代模型,并给出了其收敛性的严格数学证明,进一步丰富了模糊模式识别理论新体系,促进了它在工程技术领域的广泛应用。     

模糊相对熵及在模式识别中的应用

目的研究模糊相对熵在模式识别中的应用。方法利用模糊相对熵的一个修正公式——加权模糊相对熵研究模糊相对熵在模糊模式识别中的应用。结果数值例子说明模糊相对熵方法和最大最小贴近度方法得出了一致的模糊识别的结果。结论模糊相对熵方法用于模式识别是很有实际意义的。     

模糊模式识别算法的设计

本文介绍了在模糊模式识别中常用的模糊度、闵可夫斯基距离、内积和外积与贴近度;模糊模式识别原则,包括最大录属原则和择近原则;使用择近原则的模式识别算法。     

模糊数学在设备故障诊断领域的应用及常用方法

介绍模糊数学在设备故障诊断领域的应用，指出模糊诊断方法可归结为模糊模式识别和模糊聚类两大类，其中模糊模式识别的方法有最大隶属原则方法、最小距离原则方法和择近原则方法等三种。本文指出了模糊模式识别和模糊聚类的不同点。     

可变模糊聚类及模式识别统一理论与模型

提出了可变模糊聚类及模式识别的统一理论与模型.统一模型的特点是可变模糊模式识别模型为可变模糊聚类模型的特例.给出了可变模糊模式识别模型的4种参数组合:(1)α=1,p=1;(2)α=1,p=2;(3)α=2,p=1;(4)α=2,p=2.给出了c=2时模糊模式识别4种优选决策模型之间的关系.统一理论与模型可以提高模糊聚类、模式识别、优选决策的可靠性.     

采矿工程中的模糊数学方法(Ⅱ)——逻辑特征判别与模式识别

本文首先介绍模糊逻辑特征判别分析,它是研究对象特征尚未被认识清楚条件下,利用观测数据来推断对象的自然语言表述形式的方法;其次介绍了模糊模式识别的直接法和间接法,讨论了多因素模糊模式识别及概率模式的建立等问题;最后给出了一个模式识别在采矿工程中应用的实例.     

基于核模糊聚类的遥感影像分类

基于模糊模式识别原理和核方法特性,提出了基于核的模糊聚类算法,用核目标函数取代模糊C均值中的目标函数,选用高斯核函数实例研究了模糊核聚类在遥感影像分类中 的应用。结果表明：与传统的模糊聚类算法相比,模糊核聚类算法能够有效改善遥感影像分类效果,从而拓宽了模糊模式识别的应用范围。     

模糊理论在模式识别领域中的应用

在模式识别领域中，基于模糊集理论和模糊逻辑的模糊理论方法比基于传统集合理论和逻辑方法要更加接近人的思维和推理。模糊理论提供了一个较恰当的框架来表示人的不精确概念和推理方式。当把模糊理论引用到模式识别领域时，判断的标准“真”或“假”就变成了相对的概念，这就有可能构造这样一个智能识别系统，帮助我们在模糊的信息环境中作出精确的判断，本文主要介绍模糊理论在模式识别领域中应用的一些基本方法；给出的形状识别以及空调控温系统的具体例子说明了在模式识别中引用模糊理论的必要性和重要性．     

基于模糊模式识别神经网络的企业风险动态识别方法研究

在企业风险等级识别过程中存在风险效应人为等分需要量化处理、多维特征指标识别困难以及不同企业间指标高度相似性等问题.为了更好地解决这些识别问题,将模糊模式识别与神经网络相结合提出模糊模式识别神经网络动态识别方法.该方法既克服了模糊模式识别只能处理静态数据且不能实现特征提取的问题,又克服了神经网络对于高维度、高相似性特征指标识别困难的问题.     

船用柴油机磨损模式识别方法

在总结船用柴油机磨损形式的磨粒分析基础上,分析了模糊逻辑方法进行模式识别的不足,提出了在船用柴油机磨损模式识别中采用基于灰色关联分析的模式识别方法,建立了相应模式识别专家系统,并验证了识别结果的可靠性。     

Fabric Wrinkle Grade Assessment Based on Fuzzy Pattern Recognition

The basic principle of fuzzy pattern recognition is brief introduced firstly in this paper, which mainly includes fuzzy rules and fuzzy inference system. Then, the algorithm procedure of fuzzy pattern recognition is proposed. Finally, the application of Mamdani fuzzy model is introduced to evaluate fabric wrinkle grade in detail, and used the correlation coefficient between subject and object evaluation to verify the reliability of fuzzy pattern recognition. It shows the method of fuzzy pattern recognition needs not a large number of testing data and the accuracy of evaluation is up to 97.38%.     

区间值fuzzy集的隶属原则及其应用

讨论了区间值ｆｕｚｙ集的模型识别问题．首先,引入了区间数的两种排序方法;并以此给出了区间值ｆｕｚｚｙ集的隶属原则;其次,给出了区间值ｆｕｚｚｙ集的模型识别的两个具体实例;最后,为了度量所得结论的可靠程度,引进了可信度的概念;并提出了可信度的计算公式．     

铣削自适应控制系统中的工况识别技术

机械加工过程中的工况辨识对于机械加工自动化中控制、决策和故障诊断都十分重要，而且对于提高系统的智能化程度、提高机加工的生产效率及安全生产有重要意义。该文综合分析机械加工中的多种模式识别的新方法，提出了一种综合运用专家系统、神经元网络和模糊模式识别等多种智能技术的工况辨识模型。还提出了一种自学习的模糊评判算法，使模糊建模更简便。该工况辨识模型已成功的用于铣削适应控制系统，辨识结果为控制提供了重要的依据。     

多级模糊模式识别在环境评价中的应用

在多级模糊模式模型的基础上,提出了一种改进的多级模型模式识别方法。即针对冶金工业环境的实际情况,对原有多级模糊模式识别模型中的样本集指标特征值矩阵X进行了修改,以国家标准《有毒作业条件分级《（GB12331－90》以有《工业企业设计卫生标准《（TJ36－79）中规定的分级指作为矩阵X的元素,运用多级模糊模式识别模型进行环境评价。最后应用改进的多级模糊模式识别方法对某焦化厂焦炉作业环境进行了健康危害评价,验证了该方法的正确、有效性。     

模糊集技术在网络信息过滤系统中的应用研究

本文将模糊模式识别引入到校园网信息过滤系统中，通过网页内容识别和分级技术将各种不同网站进行分类，过滤和禁止有害网络信息，从而达到校园网的信息“净化”目的。     

基于神经网络模式识别的板形模糊控制器

提出一种基于CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络的板形缺陷模式识别方法,并基于模式识别结果设计了板形模糊控制器.将模式识别与控制器设计合二为一,利用CMAC神经网络识别出相对于6种常见板形缺陷基本模式的隶属度,直接作为板形模糊控制器的前件部,实现了隶属度的求取功能.通过对板形缺陷特征的分析,合理定义了模糊集合,大大地减少了模糊推理的计算量.仿真结果表明,该板形模式识别方法识别精度高,设计的板形模糊控制器可以快速将板形缺陷控制到期望目标,板形控制性能良好.     

Body Fuzzy Pattern Recognition in Woman Basic Block Design

Basic block is the foundation of clothing construction design because it is the media between body and clothes and the fitness of clothes should be based on the accuracy of basic block. That needs us to recognize body not to record it. This paper reports the Algorithm of woman body fuzzy pattern recognition. It is organized in three sections: (i) extracting woman body feature; (ii) establishing membership functions of feature indexes; (iii) presenting an Algorithm for woman body fuzzy pattern recognition by example.