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[发明专利]一种基于启发式规则的软件需求描述模糊性检测方法-CN202210748534.7在审
发明人：连小利;王正达;张莉;李敏;樊志强 -专利权人：北京航空航天大学;中国电子科技集团公司第十五研究所
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F8/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于启发式规则的软件需求描述模糊性检测方法，以一个特定软件系统的需求描述集合为输入，综合利用多种NLP技术处理需求条目，提取出关键数据结构，基于启发式规则对需求集合中存在的模糊性进行检测本发明方法简单、有效，通过引入新的依存关系、改进旧的启发式规则，本发明解决了模糊范围检测准确率低的问题；结合已有的软件需求结构化算法以及软件需求关联关系检测算法，本发明提出了模糊传播检测算法，解决了现有模糊检测忽略模糊在需求间的传播的问题；本发明还包含了一个可视化软件需求模糊性检测工具，可以使得软件需求描述撰写人员十分方便地找到软件需求描述中存在的模糊性表达。
一种基于启发式规则软件需求描述模糊检测方法

[发明专利]一种基于模糊推理的异质SLAM系统轨迹融合方法-CN202310066136.1在审
发明人：孙荣川;樊友坤;郁树梅;孙立宁 -专利权人：苏州大学
申请日： 2023-01-18 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊推理的异质SLAM系统轨迹融合方法，包括如下步骤：在异质SLAM系统中使用RGB‑D SLAM算法和RatSLAM算法建立轨迹地图；根据时间戳寻找两个轨迹地图的对应点，利用ICP算法进行轨迹对齐；通过对两个轨迹地图对应点之间的位姿偏差和前后点云投影误差分析设置两个模糊输入和一个模糊输出；设置模糊规则建立模糊推理系统；使用最大隶属度法求解模糊系统，得到RGB‑D SLAM和RatSLAM的权重；利用模糊推理结果进行轨迹融合。本发明的有益效果是：与单SLAM方法相比，本申请提出的方法能够建立更精确的轨迹地图；利用模糊集理论对两种方法轨迹优化结果进行推理判断，得到一个准确率更高的轨迹地图。
一种基于模糊推理 slam 系统轨迹融合方法

[发明专利]基于梯度自动激活的模糊图像盲复原方法-CN201610458358.8有效
发明人：张艳宁;李海森;巩东;孙瑾秋;张臻 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2016-06-22 - 公布日： 2018-12-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于梯度自动激活的模糊图像盲复原方法，用于解决现有模糊图像盲复原方法实用性差的技术问题。技术方案是在图像梯度上估计模糊核，在迭代更新图像梯度估计和图像模糊核的过程中，以增量形式自动激活部分最重要的梯度成分为非零元素并对非零梯度值进行估计。进而只用含有稀疏非零元素的梯度图像更新模糊核。利用估计得到的准确模糊核。本发明能够针对多种模糊核和含有不同内容的模糊图像进行可靠复原，并得到高质量的清晰图像。模型中对梯度激活因子的稀疏约束以及的算法中停止条件设计使得算法能够估计得到的稀疏而准确的图像梯度、保证了算法对噪声的鲁棒和、参数的不敏感以及较好的时效性。
基于梯度自动激活模糊图像复原方法

[发明专利]基于区块链与模糊认知映射融合的B-F神经网络可追溯算法-CN202011074569.4有效
发明人：庞凯;杨军;张立新;李芳超;戚晓明 -专利权人：浙江专线宝网阔物联科技有限公司
申请日： 2020-10-09 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06Q20/38 文献下载
摘要：本发明公开了基于区块链与模糊认知映射融合的B‑F神经网络可追溯算法，包括以下步骤：S1、通过跟踪链算法将深度学习网络转换为区块链网络，将T‑S模糊推理网络定义为块，从事务数据中直接获取T‑S模糊神经网络；S2、构建由输入层、输出层和隐藏层组成的模糊推理机制，模拟一个非线性的变换；S3、根据模糊推理机制，对当前块采用多层非线性隐藏法，构建模糊综合算法。本发明中，通过构建模糊推理机制和采用多层非线性隐藏层法对从事务数据中获取T‑S模糊神经网络进行处理，在处理过程中为可追溯链缩减其挖掘工作，也在区块链中为大数据的层次学习特征表示提供了优化的可追溯性。
基于区块模糊认知映射融合神经网络追溯算法

[发明专利]基于Scale-Encoder-Decoder-Net网络的图像去模糊方法-CN202010923783.6在审
发明人：杨宁;秦毅杰;郭雷 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-09-04 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于数字图像处理领域，涉及一种基于Scale‑Encoder‑Decoder‑Net的图像去模糊方法。该方法利用Scale‑Encoder‑Decoder‑Net网络实现模糊图像复原,目的在于解决现存深度学习去模糊算法存在的复原时间长、图像细节恢复效果较差等问题。本发明提出了Scale‑Encoder‑Decoder‑Net网络，旨在解决现有深度学习去模糊算法存在的缺点,通过对比现有最优算法，本发明在复原时间上提升了0.12s，在复原图像性能上平均提升了0.8dB
基于 scale encoder decoder net 网络图像模糊方法

[发明专利]一种装配面可装配性评价方法-CN202210858747.5在审
发明人：解漪妍;李朝将;刘宜奇;周恺;金鑫 -专利权人：北京动力机械研究所;北京理工大学
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明公开了一种装配面可装配性评价方法，包括：基于ISO评价方法获得装配面的形状误差值；基于几何熵评价方法获得的装配面的形状误差几何熵值；将所述形状误差值和所述形状误差几何熵值组成的集合作为模糊算法的影响因素集，利用模糊算法对装配面的可装配性进行综合评价。本发明通过模糊数学中的模糊算法将ISO评价方法和几何熵评价方法结合，能够达到高精度装配评价的要求。
一种装配评价方法

[发明专利]一种存在新工件插入的模糊柔性作业车间调度方法-CN202010068668.5有效
发明人：张立果;黎向锋;唐浩;左敦稳;张丽萍;陆开胜;王建明;叶磊;王子旋;刘晋川;刘安旭 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明涉及一种存在新工件插入的模糊柔性作业车间调度方法，其中所述方法包括：分析了具体工件完工时间对车间插入问题的模糊柔性作业车间调度问题的影响；提供了一种求解存在初始条件的模糊作业车间调度问题的改进遗传算法；以该改进遗传算法为基础提供了一种求解存在新工件插入的模糊柔性作业车间调度问题的算法框架，最后，达到了重调度方案调度效果好，求解质量高的程度。
一种存在工件插入模糊柔性作业车间调度方法

[发明专利]基于模糊算法的航空活塞发动机多次喷射协调控制方法-CN202211650879.5在审
发明人：姚江昕;邓为权 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2022-12-21 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供基于模糊算法的航空活塞发动机多次喷射协调控制方法，包括：建立Matlab/Simulink平台下的活塞发动机模糊控制器模型，利用传统MAP控制方式得出发动机总需求转矩以及反馈量曲轴转速作为模糊控制器输入变量；设置相关参数，设定模糊输入、输出变量论域范围，确定模糊控制器模糊语言变量及隶属度函数；设计模糊规则，建立合适的模糊规则；优化模糊规则，获取最优喷油序列；解模糊化，将输出模糊量转换为精确量；对AMESim该方法引入模糊算法来设计多次喷射组合方式，简化了发动机多次喷射协调控制方法的步骤。
基于模糊算法航空活塞发动机多次喷射协调控制方法

[发明专利]基于TV和小波正则化的空间变化模糊图像复原方法-CN201810961332.4有效
发明人：金燕;万宇 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-08-22 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于TV和小波正则化的空间变化模糊图像复原方法，包括：(1)对模糊图像进行灰度化；(2)根据灰度化的模糊图像构建模糊核分解模型，在所述模糊核分解模型中，采用奇异值分解方法将模糊核分解为基滤波矩阵和系数矩阵；(3)应用所述模糊核分解模型，并结合TV正则项和小波正则项构建去模糊模型；(4)将所述去模糊模型转化为增广拉格朗日形式后，在对增广拉格朗日形式的去模糊模型进行改进，得到新去模糊模型；(5)采用ADMM算法对新去模糊模型进行数值迭代求解，获得复原图像。该方法解决了TV正则化算法在复原过程中产生的细节信息丢失问题。
基于 tv 正则空间变化模糊图像复原方法

[发明专利]基于先验约束和离群值抑制的图像去模糊方法-CN201710452806.8有效
发明人：李革;张毅伟 -专利权人：北京大学深圳研究生院
申请日： 2017-06-15 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公布了一种图像去模糊方法，基于先验约束和离群值抑制，采用卷积模型来拟合清晰图像的模糊过程，再对模糊图像I进行复原，由此达到图像去模糊的目的；包括模糊图像显著性结构评估过程、模糊核估计及其离群值抑制过程、非忙反卷积模糊图像复原过程；利用L0范数约束和重尾先验信息获得模糊图像中的显著性结构；具体采用L0范数约束对模糊核进行评估；对评估的模糊核进行离群值抑制；采用非盲反卷积算法得到最终的复原图像。本发明能够解决现有算法中存在的先验假设不准确、先验约束不合适，以及模糊核中存在离群值的问题，能够明显提高模糊图像的复原水平。
基于先验约束离群抑制图像模糊方法

[发明专利]一种基于DNA模糊遗传算法的PSS参数整定方法-CN201711123216.7有效
发明人：刘光时;孙志媛;窦骞;梁水莹;刘默斯;王晓明;丘浩;张翌晖 -专利权人：广西电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2017-11-14 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： H02J3/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DNA模糊遗传算法的PSS参数整定方法，涉及发电机励磁系统PSS参数整定技术领域。所述基于DNA模糊遗传算法的PSS参数整定方法，以系统阻尼比最大和PSS补偿相位最优为目标，对待整定的PSS参数进行DNA编码，并在此基础上对种群的个体进行遗传操作；将模糊控制理论与DNA遗传算法相结合，根据算法的进化情况对交叉率、变异率和倒位操作率进行在线调整，有效提高了算法的收敛速度和计算精度；本发明的DNA模糊遗传算法在进行PSS参数整定时，与一般遗传算法相比，计算精度高，收敛速度快，种群多样性丰富
一种基于 dna 模糊遗传算法 pss 参数方法

[发明专利]基于边缘自适应的高效图像盲去模糊方法-CN201410008485.9有效
发明人：董伟生;吕雪银;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2014-01-08 - 公布日： 2014-04-30 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于边缘自适应的图像盲去模糊方法，针对现有全变差去模糊算法易模糊图像边缘和细节的问题，构造了去均值的梯度全变差正则模型，并利用图像梯度的局部方差自适应计算迭代加权系数，有效提升了去模糊算法恢复图像边缘和细节的能力其实现步骤是：（1）输入模糊图像,对梯度域清晰图像及模糊核交替求解，得到模糊图像的初始模糊核；（2）使用初始模糊核对模糊图像进行一次非盲去模糊，得到初始清晰图像；（3）对初始清晰图像聚类，更新去均值正则模型中的均值和加权系数并重新求解模糊核；（4）使用新的模糊核进行二次非盲去模糊，得到清晰图像。实验结果表明，本发明比现有技术具有更好的去模糊效果，可用于图像恢复。
基于边缘自适应高效图像模糊方法

[发明专利]基于改进粒子群算法与模糊算法相结合的MPPT方法-CN201910322336.2有效
发明人：陈超波;李皓;高嵩;李进;马媛;冯秋阳;景卓;李继超 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2019-04-22 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G05F1/67 文献下载
摘要：本发明公开一种利用改进粒子群算法和模糊算法相结合的最大功率点跟踪算法(MPPT)，该方法具体为：首先对标准粒子群算法进行改进，在标准粒子群算法的基础上改变其追踪极值的方式，使粒子不再追踪全局极值，转而追踪当前时刻下的最优粒子的位置并使最优粒子按照模糊算法寻找最大功率点，由此将改进粒子群算法与模糊算法相结合。本发明不仅实现对全局最大功率点搜寻，并且有效减小粒子在最大功率点处的震荡，提高对最大功率点的追踪精度。
基于改进粒子算法模糊相结合 mppt 方法

[发明专利]一种新型T-S模糊模型辨识方法-CN202010486173.4有效
发明人：张楠;薛小明;姜伟;曹苏群;孙娜;施丽萍 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2020-06-01 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F18/2337 文献下载
摘要：本发明涉及复杂非线性系统建模领域，公开了一种新型T‑S模糊模型辨识方法，该方法结合模糊C回归聚类算法和最小二乘支持向量机提出一种新型聚类算法，在此基础上，运用本发明设计的改进启发式优化算法进一步优化模糊模型前件参数与现有技术相比，本发明设计的新型T‑S模糊模型辨识方法，采用最小二乘支持向量机描述聚类子模型，可有效提高聚类算法的空间划分能力，同时运用一种改进启发式优化算法优化前件参数，能得到更精确的辨识参数，显著提高模型的建模精度
一种新型模糊模型辨识方法

[发明专利]一种基于重加权图总变异的图像去模糊方法-CN201810429094.2在审
发明人：夏春秋 -专利权人：深圳市唯特视科技有限公司
申请日： 2018-05-08 - 公布日： 2018-10-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明中提出的一种基于重加权图总变异的图像去模糊方法，其主要内容包括基于图表的图像先验、光谱分析和图像去模糊算法，其过程为，首先将细化图像作为一个代理；然后，设计一个重加权图总变异(RGTV)先验来高效地促进给定模糊块的双模态边缘权重分布；接下来，通过采用一个新的权重公式对RGTV在图表频域中进行光谱分析，使RGTV先验得到期望的性能；进一步地，用RGTV的光谱解析来设计一个高效的算法交替对细化图像和模糊核心进行运算；最后，通过运算模糊核心和最近的非模糊图像去模糊算法来恢复目标图像本发明相比目前的去模糊方法，能够去除的图像模糊类型更多，得到的结果在视觉效果和数值表示上也更加完善。
图像先验加权图模糊光谱分析模糊核心模糊算法权重细化运算光谱解析恢复目标模糊图像视觉效果数值表示图像模糊双模态频域去除算法代理期望

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