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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

12 篇 专利
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作者

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2 篇 沈静
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2 篇 胡昌振
2 篇 王建臣
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2 篇 吕德政
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语言

22 篇 中文

检索条件"主题词=模糊推理技术"

共 22 条记录，以下是11-20 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于无线传感网的自适应服务组合方法

一种基于无线传感网的自适应服务组合方法

引用

作者：张军伟孙浩然卢思旭邹昊森武穆清徐春秀赵敏沈静廖文星 100876 北京市海淀区西土城路10号

本发明公开了一种面向多机器人自组织网络的自适应服务组合方法，并通过模糊信誉评估对选定的服务组合进行评价，优化选定的服务组合。在进行服务组合规划的搜索过程中，可能找到多条解决路径。此时，需要根据适应度准则判定解决方案的... 详细信息

标准号: CN108365969B

本发明公开了一种面向多机器人自组织网络的自适应服务组合方法，并通过模糊信誉评估对选定的服务组合进行评价，优化选定的服务组合。在进行服务组合规划的搜索过程中，可能找到多条解决路径。此时，需要根据适应度准则判定解决方案的优劣，从而实现服务的优化。自适应服务组合模式中由代理机器人组织和管理网络环境中的各种资源和服务，同时负责从存储的服务组合策略集中选择与特定环境相关的服务组合策略，实现服务组合的自适应。同时采用机器学习方法动态生成规则，使用模糊推理技术进行规则推理，以此获得服务组合的动态级别。在此基础上，给出信誉的模糊综合机制和信誉的模糊评估算法，实现一个基于机器学习的模糊信誉评估系统FTEs。最后运用增强学习方法，对服务组合进行评价，将反馈用于判断下次规划过程中采取的服务组合方式，使评估效果更理想。

关键词：服务组合自适应服务模糊模糊推理技术信誉评估系统自组织网络组织和管理动态生成多机器人规划过程规则推理获得服务基于机器机器学习模糊评估评估效果搜索过程网络环境信誉评估综合机制组合模式适应度自适应信誉算法机器人判定优化存储反馈学习代理服务规划

来源：评论

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基于SVM方法的模糊推理技术及在医疗诊断系统中的应用

基于SVM方法的模糊推理技术及在医疗诊断系统中的应用

引用

作者：何强陈俊芬邢红杰李艳魏红英鲁淑霞范铁钢赵素云河北大学

本课题属于交叉学科的应用研究,涉及软计算方法、优化方法、统计学习理论以及模糊数学等领域。本项目主要的研究成果有以下几个方面： 1.n维模糊数空间的定义及度量的选取模糊数是描述不确定性的常用和有效手段,本课题选择利用更... 详细信息

标准号: 1300100229

本课题属于交叉学科的应用研究,涉及软计算方法、优化方法、统计学习理论以及模糊数学等领域。本项目主要的研究成果有以下几个方面： 1.n维模糊数空间的定义及度量的选取模糊数是描述不确定性的常用和有效手段,本课题选择利用更加一般的n维模糊数来表达不确定性。作为下一步工作的基础,本课题首先给出了n维模糊数空间机器上的度量。 2.模糊数空间中的样本可分性条件传统SVM算法只能够处理实值数据,即仅仅能够在欧氏空间中寻求最大间隔超平面。然而,值得注意的是,在实际问题中提取出的数据往往是模糊的,而模糊数是一种表达模糊性的最常用手段,模糊数空间是一种非线性度量空间,所以针对性的研究模糊数空间中的SVM模型是更加有实际意义的。作为在模糊数空间中SVM的理论基础,本课题给出了模糊数空间中的样本可分性条件。 ***空间中的样本可分性条件模糊数空间中的样本可分性条件是在模糊数空间中建立SVM模型的理论基础,而若要在更一般空间中建立相应的SVM模型,例如Banach空间,就有必要考虑该空间中的样本可分性,所以本课题也进一步给出了Banach空间中的可分性条件。 4.模糊数空间中超平面间隔的可达表示本课题还以定理的形式给出了模糊数空间中超平面分割样本间隔的可达表示。 5.模糊数空间中的支持向量机本课题考虑一般的n维模糊数情况,在对应的模糊数空间中的支持向量机模型。形式上,新的模型与原模型形同,但是其中向量均为n维模糊数。

关键词：模糊推理技术医疗诊断系统 SVM方法

来源：评论

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一种基于无线传感网的自适应服务组合方法

一种基于无线传感网的自适应服务组合方法

引用

作者：张军伟孙浩然卢思旭邹昊森武穆清徐春秀赵敏沈静廖文星 100876 北京市海淀区西土城路10号

标准号: CN108365969A

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基于模糊推理的电梯轿厢内人数检测系统

基于模糊推理的电梯轿厢内人数检测系统

引用

作者：楼顺天骆红霞张伟涛 710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号

本实用新型公开了一种基于模糊推理的电梯轿厢内人数检测系统，解决了电梯轿厢难以精确计算超载超员的问题，包括有电源模块、图像采集模块、重量检测模块、存储模块、串口模块和微控制器模块。在微控制器模块中，计算载重变化量和累计... 详细信息

标准号: CN207713204U

本实用新型公开了一种基于模糊推理的电梯轿厢内人数检测系统，解决了电梯轿厢难以精确计算超载超员的问题，包括有电源模块、图像采集模块、重量检测模块、存储模块、串口模块和微控制器模块。在微控制器模块中，计算载重变化量和累计像素点数，设定载重变化量和累计像素点数论域，计算轿厢内人数并传送到轿厢安全监控模块，综合重量与人数，给出运行指标。本实用新型图像处理仅采集两条检测线颜色变化，弥补了现有技术处理整幅图像耗费大量资源的不足，结合模糊推理技术，使本实用新型结构简单，操作简便。本实用新型的人数检测系统，准确计算电梯内人员数量，更大程度上消除了轿厢的安全隐患，成为工程电梯轿厢运行的安全保障。

关键词：本实用新型轿厢微控制器模块电梯轿厢人数检测载重变化安全监控模块模糊推理技术图像采集模块重量检测模块安全保障安全隐患串口模块存储模块电源模块工程电梯技术处理计算轿厢模糊推理图像处理像素点数颜色变化运行指标整幅图像检测线像素点电梯超载采集

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基于模糊推理的Q学习车载网建立路由路径的方法

基于模糊推理的Q学习车载网建立路由路径的方法

引用

作者：方敏郭祥彭垚森郑海红刘彦勋 710071 陕西省西安市太白南路2号

一种基于模糊推理的Q学习车载网建立路由路径的方法，具体步骤包括：(1)网络初始化；(2)广播发送问候数据包；(3)源网络节点开始发送请求报文；(4)计算中间网络节点的信道等级；(5)更新路由请求数据包中的Q值；(6)判断当前网络节点s是... 详细信息

标准号: CN104684040B

一种基于模糊推理的Q学习车载网建立路由路径的方法，具体步骤包括：(1)网络初始化；(2)广播发送问候数据包；(3)源网络节点开始发送请求报文；(4)计算中间网络节点的信道等级；(5)更新路由请求数据包中的Q值；(6)判断当前网络节点s是否为目的网络节点，如果是，则执行步骤(7)，否则，执行步骤(4)；(7)建立正向路由信息；(8)判断路由回复数据包是否到达源网络节点，如果是，则执行步骤(9)，否则，执行步骤(7)；(9)发送数据包。本发明实现了模糊推理技术和路由技术的结合，根据模糊推理计算Q学习方法中的折扣率，能够依据车载网网络环境状态动态调整折扣率，从而加快建立车载网路由的速度。

关键词：源网络节点模糊推理车载网数据包折扣率模糊推理技术网络环境状态中间网络节点发送数据包请求数据包网络初始化动态调整发送请求广播发送路由回复路由路径路由信息目的网络网络节点网路报文路由正向信道

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基于多源信息融合方法的火灾检测系统的算法研究

基于多源信息融合方法的火灾检测系统的算法研究

引用

作者：窦晨超华东理工大学

学位级别：硕士

城市高层建筑的密集发展不但增加了火灾发生的隐患,更加大了火灾检测、报警的难度。由于火灾信号具有不确定、易受干扰等特点,如果采用目前被广泛应用的基于单特征信号的检测方法来检测火灾,会导致较高的误报率和漏报率,而且,检测系统... 详细信息

城市高层建筑的密集发展不但增加了火灾发生的隐患,更加大了火灾检测、报警的难度。由于火灾信号具有不确定、易受干扰等特点,如果采用目前被广泛应用的基于单特征信号的检测方法来检测火灾,会导致较高的误报率和漏报率,而且,检测系统也无法有效抗击干扰并适应环境的各种变化。为了摆脱这种传统火灾检测方法的缺陷,本文在阐述了多源信息融合基本概念与优点之后,提出了一种基于多源信息融合方法的智能火灾检测系统。该系统应多源信息融合的要求,综合考虑多种类型的火灾特征信号(CO浓度、烟雾浓度及温度变化率),以克服单特征信号对外部研究对象片面描述的缺陷。依据多源信息融合系统的层次结构,本系统将被选取的多种火灾特征信息经过信息层、特征层、决策层三层分别处理。为了体现该系统的智能特性,本文在特征层、决策层分别运用了人工神经网络和模糊推理技术两种人工智能方法对火灾特征信号进行多源火灾信号的融合处理。这两种人工智能方法使火灾检测系统具备了自学习、自适应以及高级推理等智能特性,并提高了系统识别火灾的可靠性。特别地,本系统的特征层将RBF和BP两个单一网络互相结合,并提出了RBF-BP混合神经网络,该网络对单一的BP网络和RBF网络进行了优、缺点互补,获得了更为优越的网络性能。将该网络运用于火灾检测技术中,可以有效提高系统识别的准确度。通过本文所设计的火灾检测仿真模拟软件对样本数据的训练,对比了三种神经网络各项性能,证实了RBF-BP混合网络的优化效果,更验证了将多源信息融合思想、人工神经网络及模糊推理技术应用到火灾检测技术上以提高检测系统识别性能的可行性。

关键词：火灾检测多源信息融合人工神经网络模糊推理技术

来源：评论

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机动目标跟踪中的多模型方法研究

机动目标跟踪中的多模型方法研究

引用

作者：刘扬中国科学院大学

学位级别：博士

光电跟踪测量设备是目标跟踪测量领域中的重要设备，在实际应用中，如何有效的完成对机动目标的稳定跟踪，不仅是光电跟踪测量系统的研究重点，也是现代目标跟踪系统中的热点问题。光电目标跟踪的核心问题是对跟踪目标选择合适的运动模... 详细信息

光电跟踪测量设备是目标跟踪测量领域中的重要设备，在实际应用中，如何有效的完成对机动目标的稳定跟踪，不仅是光电跟踪测量系统的研究重点，也是现代目标跟踪系统中的热点问题。光电目标跟踪的核心问题是对跟踪目标选择合适的运动模型和滤波算法，以获得对目标状态的准确估计，并且对目标后续的运动状态做出预测。文章针对目标模型的选择和滤波算法的确定两个问题，对机动目标跟踪的基本理论、滤波预测技术、多模型目标跟踪方法进行了分析与研究，主要研究内容包括以下几个方面：　　文章对机动目标跟踪的基本原理及组成机动目标跟踪理论的五个基本要素：量测数据的形成、机动目标模型的建立、机动检测与机动辨识、预测滤波技术的应用以及状态变量的选取等进行了详细阐述。对于机动目标跟踪而言，任何跟踪算法都是以数学模型为基础的，因此，文章研究了多个运动模型。并利用数据处理仿真技术讨论了目标运动模型的仿真实现以及跟踪误差的统计评估指标、异常值剔除等。　　滤波预测算法是机动目标跟踪的一个重要组成部分。文章研究了传统的针对非机动目标的两点外推滤波算法、α-β滤波算法、α-β-γ滤波算法、滑窗最小二乘滤波算法、Kalman滤波算法和扩展Kalman滤波算法。同时，对于机动目标，研究了Singer算法、当前统计模型算法、交互多模型算法和强跟踪滤波算法，并分析和比较了它们在实际应用中的跟踪效果及各自的特点。　　多模型方法是近年来提出的一种有效的机动目标跟踪方法，文章阐述了多模型方法的发展及现状，研究并总结了多模型方法的基本思想、算法流程及传统多模型方法在机动目标跟踪中存在的问题。针对这些问题，文章研究了变结构多模型方法，对其进行了深入的理论剖析，对变结构多模型方法的基本思想和模型集合自适应策略进行了总结。　　针对经典变结构多模型方法，分别从理论基础、算法思想、模型集自适应策略(Model Set Adaptive，MSA)、程序实现流程、模型集合拓扑结构演变等五个方面进行了研究，并通过程序实现分析和比较了它们的跟踪效果和特点。这些方法包括：自适应网格算法(Adaptive Grid Method，AG)、改进AG算法(Improve Adaptive Grid Method，IAG)、模型群切换算法(Model Group Switch，MGS)、可能模型群算法(Likely Model Group Switch，LMS)、期望模型扩张算法(Expeet Model Augment Method，EMA)。　　在对经典变结构多模型方法(VSMM)研究实现的基础上，分析EMA方法的局限性，并对其基本思想进行延伸，提出一种混合模型网格构造方法，并阐述了其优越性。进而，在该方法的基础上从优化算法所使用模型集入手，对变结构多模型方法进行改进，提出了自适应双层网格变结构多模型方法(Two Layer Grid Variable Structure Multiple Model Method，TLG-VSMM)，基于STF的模糊变结构多模型方法(STF-VSMM)。最后，对在机动目标处于不同机动的情况下，实现并分析了上述改进算法在实际应用中的跟踪效果。　　文章利用系统仿真技术建立了机动目标运动轨迹，通过典型的非线性算例仿真实验对各种改进的多模型算法进行了验证，分析其运动目标位置、速度、加速度等状态参数的跟踪效果、运行时间及算法使用模型个数均值。实验结果的分析表明本论文提出的算法是合理的，能有效地改善对机动目标跟踪的精度，对机动目标和非机动目标均保持了较高精度的跟踪，同时算法运行时间没有大幅度提高，做到了跟踪精度和运行效率之间的均衡，是机动目标跟踪中较好的变结构多模型方法，可以为实际跟踪系统的研制和设计提供有益的理论支持。

关键词：机动目标跟踪状态估计多模型方法强跟踪滤波技术模糊推理技术双层模型网格光电跟踪测量设备

来源：评论

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采用模糊推理技术的强制换道模型研究

采用模糊推理技术的强制换道模型研究

引用

第七届全国交通运输领域青年学术会议

作者： Zhou Lijun 周立军 Wang Dianhai 王殿海 Li Weiqing 李卫青 Department of traffic Information Engineering and Control Jilin University Changchun 130022 吉林大学南岭校区交通学院交通控制研究室长春 130022 Physics Department Tianjin University Tianjin 300072 天津市天津大学理学院物理系天津 1300072

强制换道模型是驾驶员行为模型的一个重要组成部分。本文开发了基于模糊推理技术的强制换道决策模型，并对模型效果进行了检验。验证结果表明该模型对实际数据的拟合效果较好。

关键词：公路运输驾驶员行为强制换道模型模糊推理技术

来源：评论

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一种基于模糊ECA规则的网络攻击知识表达与推理方法

一种基于模糊ECA规则的网络攻击知识表达与推理方法

引用

作者：胡昌振危胜军高秀峰 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

本发明涉及一种基于模糊ECA规则的网络攻击知识表达与推理方法，属于计算机网络安全技术领域。本发明在管理攻击事件、描述攻击知识的基础上建立模糊ECA规则表示攻击知识，采用模糊推理技术对攻击发生的可能性进行检测。使用本发明... 详细信息

标准号: CN103748983B

本发明涉及一种基于模糊ECA规则的网络攻击知识表达与推理方法，属于计算机网络安全技术领域。本发明在管理攻击事件、描述攻击知识的基础上建立模糊ECA规则表示攻击知识，采用模糊推理技术对攻击发生的可能性进行检测。使用本发明方法表达攻击知识并进行推理，可提高入侵检测的检测效率和检测能力。