水下模糊图象维纳滤波和卡尔曼滤波恢复算法研究

该文将海水中图象传输特性的研究与用此传输特性进行水下模糊图象恢复结合起来，得到一套测量水体传递函数及进行水下图象处理的方法，采用维纳（Wiener)滤波和卡尔曼（Kalman)滤波算法，对模糊图象进了恢复，结果表明，利用计算机采用一定的算法对散射性质已知的水体造成的图象模糊可以进行有效的复原，且良好效果。     

基于模糊算法的图象处理新方法

叙述了采用模糊算法进行超声图象处理的基本原理,提出广义的模糊率概念,并找出相应隶属函数的最佳参数,使图象增强效果比较理想．     

图象灰度的非线性模糊补偿

在图象处理系统中,经常由于系统及环境亮度等诸多因素的非线性所带来的影响,需要对图象灰度进行非线性补偿.本文研究将模糊逻辑用于图象灰度的非线性补偿,提出根据模糊逻辑推理原理的非线性补偿算法,并与常规算法进行了比较,实验结果令人满意.     

图象灰度的非线性模糊补偿

在图象处理系统中，经常由于系统及环境亮度等诸多因素的非线性所带来的影响，需要对图象灰度进行非线性补偿．本文研究将模糊逻辑用于图象灰度的非线性补偿，提出根据模糊逻辑推理原理的非线性补偿算法，并与常规算法进行了比较，实验结果令人满意．     

基于模糊算法的AUV避障与姿态控制

为了实现水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)在水下的避障与姿态的稳定控制,提出了一种基于模糊算法的避障与姿态控制算法.通过分析AUV在水下的水平面和竖直面状况,分别构造满足其水平面和竖直面避障和姿态控制的模糊算法,并设计了相应的控制系统.设计的控制系统主要由2个模糊控制器组成,通过模糊控制器输出AUV的左、右和下潜加速度,利用模糊逻辑系统对其速度进行逼近,并利用AUV的速度信息实现AUV水平面和竖直面的避障与姿态的控制.通过在不同位置放置障碍物构建模拟场景,采用Matlab进行仿真试验.仿真结果表明,设计的基于模糊算法的避障与姿态控制方法能够满足设计要求.     

指纹图象的模糊增强

阐述了图象模糊增强的原理及实现方法,提出了模糊增强两种类型隶属函数的概念,将其分别用于指纹图象处理,取得了满意的增强效果。通过对实验结果的分析与比较,说明了两种隶属函数在图象增强中的区别以及每种参数对增强效果的影响。     

基于模糊贝叶斯网络的水下生产系统 人因可靠性分析

近年,随着水下生产系统的应用范围不断扩大,人员在设计、运行、操作、维修维护等工作中造成的故障和失效问题逐渐凸显。人因导致的操作失效已成为水下生产可靠性中重要的风险因素。因此,有必要对水下生产系统进行人因可靠性分析,找出对人因失效概率影响较高的因素,提出改进措施,降低人为操作失误概率。本文通过构建水下生产系统人因风险因素体系,利用信度、效度指标验证了数据的合理性,并借助结构方程模型确定人因风险因素的权重系数,构建贝叶斯网络,利用模糊理论量化人因概率,实现对水下生产系统人因风险的预测和评估。最后通过南海某水下生产系统的实例分析,验证了该方法的适用性,为水下生产系统的人因风险预测和防范提供了参考依据     

规则自调整模糊控制器在焊缝跟踪中的应用

根据水下焊接的特殊情况，设计了一种带修正函数的规则自调整模糊控制器，对不同形状的焊缝进行药芯焊丝湿法水下焊接的焊缝跟踪试验，并将采用规则自调整的模糊控制器与简单模糊控制器得到的跟踪结果进行比较，试验结果表明，采用所设计的规则自调整模糊控制器进行焊缝跟踪，能够获得更高的跟踪精度和自适应性。     

单交叉口交通信号灯模糊控制系统的研究与实现

针对目前交通控制系统中存在的一些问题,提出了基于模糊控制技术的城市交通信号灯控制系统的设计。对于该模糊控制系统的设计,最主要是进行模糊控制器的设计,模糊控制器的硬件设计采用了可靠性高、编程容易、抗干扰性能强的PLC来实现的,其软件设计利用了模糊控制理论的基础知识实现了PLC的编程。通过实践证明该类控制系统能够稳定的运行,并且能够很好地去解决交通控制系统中交通流量存在不均衡所造成的问题。     

n阶线性方程模糊初值问题的模糊结构元解法

为了给出微分方程的模糊初值问题更加简便的求解方法，避免表现定理中α遍历{0，1}造成的运算复杂性，采用模糊结构元的方法来求解线性微分方程的模糊初值问题，给出了模糊初值问题解的通解公式。这种方法不仅避免了利用表现定理造成运算的复杂性，而且还精确的给出了模糊初值问题的模糊解函数的隶属函数。通过文中的例子可以看出该方法的实用性和有效性。     

控制动作下带缆遥控水下机器人的水动力特性

首先利用模糊神经网络算法构建了基于完整的带缆遥控水下机器人水动力数学模型的控制器,对水下机器人多自由度上的轨迹和姿态进行控制;然后,针对传统螺旋桨推进力分析方法中的缺陷,引入神经网络相关理论并结合计算流体方法对推进力和转速之间的相互关系进行辨识和换算;在此基础上构建了一个完整的、包括模糊神经控制器、机器人水动力数学模型以及推进力和转速换算模块的带缆遥控水下机器人控制系统;最后,在考虑系统各部分间相互影响的前提下进行了水动力特性的整体分析和计算.数值计算结果表明,所建立的控制系统可以对带缆遥控水下机器人进行有效的轨迹和姿态控制,文中方法可以从整体的角度分析一定控制动作下水下机器人的水动力响应.     

模糊自适应滤波算法在自主水下航行器组合导航系统中的应用

复杂水下工作环境中的诸多不确定因素均有可能导致自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)导航系统的量测噪声模型发生变化,且噪声统计特性难以准确获得.为获得更为准确的状态估计值,提出一种基于模糊逻辑的自适应滤波算法,使量测噪声方差阵可以根据实际情况进行自适应调整从而逼近真实量测噪...     

无损检测焊缝图像的缺陷分割算法研究

模糊C-均值聚类（FCM）算法现在已广泛的应用于地质形态分析、语音识别、图象处理及空间导航系统等领域。尤其在灰度图象中,由于其固有的模糊性,把模糊理论应用于灰度图象的处理中,能取得一定的效果。无损检测中采集到的图象为灰度图象,其中灰度信息是最基本的信息,也是最简单的图象信息,本文利用一维灰度信息,采用模糊C-均值聚类算法,结合直方图数据,设定FCM算法初始聚类数目及初始的聚类中心,实现对焊缝图象的缺陷分割。     

微小型水下航行器广义S型模糊神经网络控制

为提高微小型水下航行器运动控制的机动性和避障能力,提出一种广义S型模糊神经网络(SFNN)控制方法.采用广义Sigmoid函数作为隶属函数,并推导出基于最小扰动的网络学习方法补偿敏感性.与Gauss型模糊神经网络(FNN)进行比较并以"微龙"号水下航行器为研究对象进行了试验研究.结果表明,采用广义SFNN控制,在没有损失整体控制品质和稳定性的情况下,控制系统响应速度大幅度提高,反应能力增强,从而满足微小型水下航行器的实时控制要求.     

基于模糊度的决策树生成算法

在处理不确定问题中,生成模糊决策树是一种常用的方法.其算法主要包含2个步骤,一个是树的生成条件,主要是确定扩展属性的选择标准,并以此为核心得到生成模糊决策树的启发式算法.另一个则是树的终止条件,否则会造成树的过度拟合的情况.目前,典型的算法中通常利用粗糙模糊依赖度作为选择扩展属性的依据,但是这个依赖函数不具备单调性,从而导致算法有不收敛的可能,基于这个问题,给出了模糊度的定义,重新定义了模糊依赖度和模糊粗糙度,选择模糊依赖度最大的条件属性作为根结点;然后,使用模糊粗糙度作为叶子结点的终止条件;最后,通过实例说明了整个模糊决策树的归纳过程.     

基于模糊航向制导的AUV航迹控制方法研究

提出了基于模糊航向制导的水下机器人间接航迹控制方法，航向制导环采用模糊算法进行最优艏向实时解算，再以此艏向作为期望航向进行航向控制；为提高系统的鲁棒性和自适应性能，航向控制环采用滑模控制器，最终实现AUV的航迹跟踪，最后，根据此方法进行了航迹跟踪试验，结果表明模糊艏向解算器的航迹控制精度要大大高于PID艏向解算器，并且设计方法易于理解，便于工程设计和应用。     

模糊逻辑方法在纠错码中应用

基于现实世界中模糊信息的背景,利用模糊逻辑方法讨论如何对模糊信息进行编码与传输的问题。提出能对模糊信息进行编码的模糊纠错码,讨论了重量、距离、译码准则等基本概念。分析了模糊纠钷码的优点及其与普通划码的关系,并给出了利用模糊纠错码的通信系统模型。建立了线性模糊纠错码的概念,研究了生成阵、校验阵、对偶码等性质。最后批出利用模糊神经网络技术实现线性纠错码的编码方案和译码技术,译码模拟结果显示了性能优势。     

基于t-norm模糊故障树的PMT试验失效可能性评估

针对光电倍增管(PMT)水下防爆试验系统故障频发,且常规故障树方法在系统故障状态描述、获取发生概率精确性存在一定的局限性及传统的α-截集模糊算法存在模糊积累问题,提出一种基于最弱t-norm梯形模糊数算法的PMT试验系统故障可能性分析方法.该方法将最弱t-norm算法和梯形模糊数引入故障树方法中,通过分析试验系统运行原...     

恒锐系统处理偏角运动模糊车牌的方法研究

目的 造成车牌图像模糊的因素很多,典型的因素之一便是运动模糊,利用恒锐痕检/文检图像处理系统,探索研究不同时速、不同拍摄角度下的运动模糊车牌的复原方法,从而得到一幅具有鉴定价值、可供辨认的图像.方法 通过调整恒锐软件中质量改善菜单中的操作方法和具体参数,可以增强模糊车牌图像的质量.结果 实验结果表明,处理后的车牌图像可以辨认出数字号码和英文字母,可以为案件的侦破提供线索.结论 此方法可以作为运动模糊车牌处理的一般方法,为寻找侦查线索提供技术支持.     

基于模糊联合误差的红外图像边缘检测方法

图像的边缘检测中,非优化梯度阈值选择的不当会造成某些边缘点的丢失;而模糊阈值方法,需占用大量存储空间来搜索参数的最优组合.针对以上问题,本文在模糊理论的基础上,并结合红外梯度图像的特点,提出了一种基于模糊联合误差的红外图像边缘检测方法.本文首先通过改进的Sobel算子构造出红外图像的梯度图,在对其进行模糊划分的基础上计算区域模糊度,最后通过对区域联合误差的比较,确定模糊区域中像素点的隶属,实现边缘提取.与传统的基于梯度的边缘检测算法及最大模糊熵算法进行了对比实验.结果表明,该方法用于红外图像边缘检测时,能够在更短的处理时间内,保留更多的边缘信息.