模糊算法和清晰算法

㈠ 模糊控制算法是什么

模糊控制技术是利用模糊控制算法控制变频器的电压和频率的一种技术，通过模糊控制技术可使被控电动机的升速时间得到控制，以避免升速过快对电动机使用寿命的影响以及升速过慢而影响工作效率。

㈡ 论文查重的原理是什么

一、模糊算法

论文查重检测系统采用模糊算法，进行论文改重降重的时候尽量不要打乱论文的大纲结构，修改重复率高的部分即可。因为如果打乱了大纲结构，系统可能会识别成另一篇论文，标记颜色的位置就会出现差异。

二、灵敏度

一般查重系统设置灵敏度阀值为5%，高于该阀值就会检测为抄袭，所以借鉴文献时可以使用多篇文章，不要完全照搬一篇文章。

三、格式

查重系统一般都有格式要求，所以需要整篇上传，否则就可能会影响到查重结果。

四、多级对比法

以句子为最小单位检测，依次到到段落和全篇，句子可以使用转换句式，词语可以使用替换近义词等方法降低重复率。

五、参考文献

参考文献及附录部分一般不参与检测，系统会自动识别出来。有引用尽量引用整段话，并标记好引用符号，内容太短系统可能检测不出。

㈢ MATLAB 模糊控制器如何自定义清晰化的算法

1、在用这个控制器之前，需要用readfis指令将fuzzy1.fis加载到matlab的工作空间，比如用这样的指令：fis1=readfis（‘fis1.fis’）；就创建了一个叫myFLC的结构体到工作空间，并在fuzzy logic controller中参数设为：fis1。

㈣ 神经网络算法 遗传算法 模糊算法 哪个好

没有哪种算法更好的说法，因为每种算法都有自己的优势。只能说某种算法在处理某种问题时，效果更好更合适。

1. 神经网络不能说是一种算法，它是一种数学网络结构，各神经元的权值、阈值是用某种训练算法计算出来的。神经网络适用于非线性系统，可用于难以用数学表达式来描述的系统。

2. 遗传算法在全局寻优问题上效果很好，因其收敛速度较快，且不易陷入局部极小点。其中实数编码法适合与神经网络结合，例如GA-BP神经网络。

3. 模糊算法可将一些难以量化的参数模糊处理，并且算法较简单，尤其是适用于专家经验占主要地位的系统，因为添加一条专家经验只需往规则库里添加一条语句即可。用这种算法要注意区间不能划得太宽，否则算法太不精确。
   

㈤ 模糊算法问题

先看看能不能写成凸优化的形式吧。还是要具体问题具体分析。
模糊算法我不熟，一般来讲还可以考虑一下随机化的近似算法，例如模拟退火、蚁群等。
一个简单的想法，假设A和B是分别使得两组数据误差最小的解，那么A、B之间有没有综合误差更好的解?

㈥ 什么是模糊预测算法啊

模糊预测控制算法

Fuzzy Prediction Control Algorithm

翟春艳 李书臣

摘 要：模糊预测控制(FPC)是近年来发展起来的新型控制算法,是模糊控制与预测控制相结合的产物.文章在预测控制的模型预测、滚动优化、反馈校正机理下,对模糊预测控制模型及其优化控制算法作了归纳,并对模糊预测控制今后的发展进行了展望.

模糊表的一部分，就是个数组，多少个输入就做个几维数组就可以了(3514字)liyu2005[28次]2004-3-20 18:16:07
unsigned char outputs[MF_TOT], // 模糊输出mu值
fuzzy_out; // 模糊控制值
unsigned char input[INPUT_TOT] ={ // 模糊输入
0, 0
};
unsigned char code input_memf[INPUT_TOT][MF_TOT][256]={
// 输入功能函数
{
{ // 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 什么是模糊算法

通过对现实对象的分析，处理数据并构建模糊型数学模型。用隶属关系将数据元素集合灵活成模糊集合，确定隶属函数，进行模糊统计多依据经验和人的心理过程，它往往是通过心理测量来进行的，它研究的是事物本身的模糊性

㈧ 图像处理应用实例：高斯模糊原理与算法

小知识：
高斯模糊是图像处理中广泛使用的技术、通常用它来减小噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生产的图像的视觉效果是好像经过一个半透明的屏幕观察图像。高斯模糊也用语计算机视觉算法中的预处理阶段以增强图像在不同尺寸下的图像效果。
通常，图像处理软件会提供“模糊”(blur)滤镜，使图片产生模糊的效果。
“模糊”的算法有很多种，其中有一种叫做“高斯模糊”(Gaussian
Blur)。它将正态分布(又名“高斯分布”)用于图像处理。
本文介绍“高斯模糊”的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上，它是一种数据平滑技术(data
smoothing)，适用于多个场合，图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。
一、高斯模糊的原理
所谓“模糊”，可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。
上图中，2是中间点，周边点都是1。
“中间点”取“周围点”的平均值，就会变成1。在数值上，这是一种“平滑化”。在图形上，就相当于产生“模糊”效果，“中间点”失去细节。

㈨ 在图像处理中有哪些算法

1、图像变换：

由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，可减少计算量，获得更有效的处理。它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2、图像编码压缩：

图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3、图像增强和复原：

图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。

图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

4、图像分割：

图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

5、图像描述：

图像描述是图像识别和理解的必要前提。

一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。

6、图像分类：

图像分类属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。

图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法模式分类。

(9)模糊算法和清晰算法扩展阅读：

图像处理主要应用在摄影及印刷、卫星图像处理、医学图像处理、面孔识别、特征识别、显微图像处理和汽车障碍识别等。

数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。

数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，

但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。