模糊演算法和清晰演算法

㈠ 模糊控制演算法是什麼

模糊控制技術是利用模糊控制演算法控制變頻器的電壓和頻率的一種技術，通過模糊控制技術可使被控電動機的升速時間得到控制，以避免升速過快對電動機使用壽命的影響以及升速過慢而影響工作效率。

㈡ 論文查重的原理是什麼

一、模糊演算法

論文查重檢測系統採用模糊演算法，進行論文改重降重的時候盡量不要打亂論文的大綱結構，修改重復率高的部分即可。因為如果打亂了大綱結構，系統可能會識別成另一篇論文，標記顏色的位置就會出現差異。

二、靈敏度

一般查重系統設置靈敏度閥值為5%，高於該閥值就會檢測為抄襲，所以借鑒文獻時可以使用多篇文章，不要完全照搬一篇文章。

三、格式

查重系統一般都有格式要求，所以需要整篇上傳，否則就可能會影響到查重結果。

四、多級對比法

以句子為最小單位檢測，依次到到段落和全篇，句子可以使用轉換句式，詞語可以使用替換近義詞等方法降低重復率。

五、參考文獻

參考文獻及附錄部分一般不參與檢測，系統會自動識別出來。有引用盡量引用整段話，並標記好引用符號，內容太短系統可能檢測不出。

㈢ MATLAB 模糊控制器如何自定義清晰化的演算法

1、在用這個控制器之前，需要用readfis指令將fuzzy1.fis載入到matlab的工作空間，比如用這樣的指令：fis1=readfis（『fis1.fis』）；就創建了一個叫myFLC的結構體到工作空間，並在fuzzy logic controller中參數設為：fis1。

㈣ 神經網路演算法 遺傳演算法 模糊演算法 哪個好

沒有哪種演算法更好的說法，因為每種演算法都有自己的優勢。只能說某種演算法在處理某種問題時，效果更好更合適。

1. 神經網路不能說是一種演算法，它是一種數學網路結構，各神經元的權值、閾值是用某種訓練演算法計算出來的。神經網路適用於非線性系統，可用於難以用數學表達式來描述的系統。

2. 遺傳演算法在全局尋優問題上效果很好，因其收斂速度較快，且不易陷入局部極小點。其中實數編碼法適合與神經網路結合，例如GA-BP神經網路。

3. 模糊演算法可將一些難以量化的參數模糊處理，並且演算法較簡單，尤其是適用於專家經驗佔主要地位的系統，因為添加一條專家經驗只需往規則庫里添加一條語句即可。用這種演算法要注意區間不能劃得太寬，否則演算法太不精確。
   

㈤ 模糊演算法問題

先看看能不能寫成凸優化的形式吧。還是要具體問題具體分析。
模糊演算法我不熟，一般來講還可以考慮一下隨機化的近似演算法，例如模擬退火、蟻群等。
一個簡單的想法，假設A和B是分別使得兩組數據誤差最小的解，那麼A、B之間有沒有綜合誤差更好的解?

㈥ 什麼是模糊預測演算法啊

模糊預測控制演算法

Fuzzy Prediction Control Algorithm

翟春艷 李書臣

摘 要：模糊預測控制(FPC)是近年來發展起來的新型控制演算法,是模糊控制與預測控制相結合的產物.文章在預測控制的模型預測、滾動優化、反饋校正機理下,對模糊預測控制模型及其優化控制演算法作了歸納,並對模糊預測控制今後的發展進行了展望.

模糊表的一部分，就是個數組，多少個輸入就做個幾維數組就可以了(3514字)liyu2005[28次]2004-3-20 18:16:07
unsigned char outputs[MF_TOT], // 模糊輸出mu值
fuzzy_out; // 模糊控制值
unsigned char input[INPUT_TOT] ={ // 模糊輸入
0, 0
};
unsigned char code input_memf[INPUT_TOT][MF_TOT][256]={
// 輸入功能函數
{
{ // velocity: VSLOW
0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF,
0xFF,
0xFF, 0xFF,
0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF,
0xFF,
0xFF, 0xF6,
0xED, 0xE4, 0xDB, 0xD2, 0xC9, 0xC0, 0xB7, 0xAE, 0xA5, 0x9C, 0x93, 0x8A, 0x81,
0x78,
173
0x6F, 0x66,
0x5D, 0x54, 0x4B, 0x42, 0x39, 0x30, 0x27, 0x1E, 0x15, 0x0C, 0x03, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00
}

http://www.newcyber3d.com/cds/ch_cd05/intro_cga.htm

㈦ 什麼是模糊演算法

通過對現實對象的分析，處理數據並構建模糊型數學模型。用隸屬關系將數據元素集合靈活成模糊集合，確定隸屬函數，進行模糊統計多依據經驗和人的心理過程，它往往是通過心理測量來進行的，它研究的是事物本身的模糊性

㈧ 圖像處理應用實例：高斯模糊原理與演算法

小知識：
高斯模糊是圖像處理中廣泛使用的技術、通常用它來減小雜訊以及降低細節層次。這種模糊技術生產的圖像的視覺效果是好像經過一個半透明的屏幕觀察圖像。高斯模糊也用語計算機視覺演算法中的預處理階段以增強圖像在不同尺寸下的圖像效果。
通常，圖像處理軟體會提供「模糊」(blur)濾鏡，使圖片產生模糊的效果。
「模糊」的演算法有很多種，其中有一種叫做「高斯模糊」(Gaussian
Blur)。它將正態分布(又名「高斯分布」)用於圖像處理。
本文介紹「高斯模糊」的演算法，你會看到這是一個非常簡單易懂的演算法。本質上，它是一種數據平滑技術(data
smoothing)，適用於多個場合，圖像處理恰好提供了一個直觀的應用實例。
一、高斯模糊的原理
所謂「模糊」，可以理解成每一個像素都取周邊像素的平均值。
上圖中，2是中間點，周邊點都是1。
「中間點」取「周圍點」的平均值，就會變成1。在數值上，這是一種「平滑化」。在圖形上，就相當於產生「模糊」效果，「中間點」失去細節。

㈨ 在圖像處理中有哪些演算法

1、圖像變換：

由於圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。採用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，可減少計算量，獲得更有效的處理。它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。

2、圖像編碼壓縮：

圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量，以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所佔用的存儲器容量。

壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。

編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。

3、圖像增強和復原：

圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除雜訊，提高圖像的清晰度等。

圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中雜訊影響。

4、圖像分割：

圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。

圖像分割是將圖像中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。

5、圖像描述：

圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。

一般圖像的描述方法採用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。對於特殊的紋理圖像可採用二維紋理特徵描述。

6、圖像分類：

圖像分類屬於模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後，進行圖像分割和特徵提取，從而進行判決分類。

圖像分類常採用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法模式分類。

(9)模糊演算法和清晰演算法擴展閱讀：

圖像處理主要應用在攝影及印刷、衛星圖像處理、醫學圖像處理、面孔識別、特徵識別、顯微圖像處理和汽車障礙識別等。

數字圖像處理技術源於20世紀20年代，當時通過海底電纜從英國倫敦到美國紐約傳輸了一幅照片，採用了數字壓縮技術。

數字圖像處理技術可以幫助人們更客觀、准確地認識世界，人的視覺系統可以幫助人類從外界獲取3/4以上的信息，而圖像、圖形又是所有視覺信息的載體，盡管人眼的鑒別力很高，可以識別上千種顏色，

但很多情況下，圖像對於人眼來說是模糊的甚至是不可見的，通過圖象增強技術，可以使模糊甚至不可見的圖像變得清晰明亮。