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[发明专利]一种基于改进QPSO的FCM医学图像分割方法-CN201810677834.4在审
发明人：郭剑;沈晓;韩崇;肖甫;周剑;王娟;孙力娟 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2018-06-27 - 公布日： 2018-11-27 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明针对医学图像中不同软组织之间或者软组织与病灶之间边界模糊、细微结构分布复杂等特点，引入模糊聚类技术，并利用改进的量子粒子群算法进行优化，在此基础上提出一种图像分割方案。本发明利用一种新的改进量子粒子群优化算法，有效改善了标准模糊Ｃ均值模糊聚类算法对初始聚类中心依赖，易于陷入局部最优的缺陷,从而使得医学图像得到更好的分割。由于本发明提供的方法在给定初始条件后总能有效地进行收敛，因此该方法对于处理医学图像中经常存在的模糊以及边界不清等问题具有较好的效果。利用本发明提供的方法可以在处理医学图像的过程中保留更多的原始信息，其鲁棒性要高于硬性聚类等其他分割算法。
医学图像软组织模糊初始条件量子粒子群优化算法量子粒子群算法初始聚类中心模糊聚类技术模糊聚类算法医学图像分割改进分割算法图像分割细微结构原始信息鲁棒性有效地病灶聚类收敛引入分割保留优化

[发明专利]屏蔽门门机控制器的遗传算法优化的模糊控制方法与系统-CN201410007548.9在审
发明人：张友刚;王仁伟;刘志刚 -专利权人：江苏新绿能科技有限公司
申请日： 2014-01-08 - 公布日： 2014-04-30 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：本发明提供一种屏蔽门门机控制器的遗传算法优化的模糊控制方法与系统，参考转速n^*与无刷直流电机测量转速n作为遗传算法优化的模糊控制器的两个输入，模糊控制器的输出与电流传感器输出的电流输入到电流比较器采用转速电流双闭环控制，其中转速外环采用遗传算法优化的双模糊控制，电流采用传统PI控制。该屏蔽门门机控制器的遗传算法优化的模糊控制方法与系统，与现有技术相比，跟踪精度高、鲁棒性强、对于系统参数漂移能有效地调整参数，实现了自适应控制功能，具有明显的优越性。
屏蔽门门控制器遗传算法优化模糊控制方法系统

[发明专利]基于海鸥优化算法的燃料电池汽车能量管理方法及系统-CN202210568428.0在审
发明人：肖哲;王宇宁;黄斌;田韶鹏 -专利权人：佛山仙湖实验室;武汉理工大学
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： B60L58/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于海鸥优化算法的燃料电池汽车能量管理方法及系统，其中所述方法包括：构建模糊控制器，所述模糊控制器以车辆需求功率和车辆内部的动力电池荷电状态为输入变量，并以车辆内部的燃料电池输出功率为输出变量；建立所述车辆的等效氢耗量数学模型，将所述等效氢耗量数学模型的表达式定义为海鸥优化算法所利用到的适应度函数；获取所述模糊控制器内部所包含的所有隶属度函数，利用海鸥优化算法对所述所有隶属度函数进行优化，以获取合理的模糊能量管理策略本发明通过引入模糊控制器并利用海鸥优化算法对其进行参数优化以获取燃料电池汽车的能量管理策略，有利于提高燃料电池汽车的能源利用率。
基于海鸥优化算法燃料电池汽车能量管理方法系统

[发明专利]一种基于聚类分析的大地电磁模糊约束反演方法-CN202211154537.4在审
发明人：杨博;单继周;马红;刘展 -专利权人：海南经贸职业技术学院
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于聚类分析的大地电磁模糊约束反演方法，具体涉及地球物理探测领域，具体步骤如下：S1建立大地电磁正则化反演目标函数；S2在非线性共轭梯度算法中引入模糊聚类思想，得到一个改进的NLCG算法，即模糊约束反演算法：S2.1、聚类中心与隶属度计算、S2.2、模糊约束反演中的模型更新和S3对构建好的大地电磁目标函数利用模糊约束反演算法求得最优解，得到更符合地下构造的反演结果。
一种基于聚类分析大地电磁模糊约束反演方法

[发明专利]基于改进模糊神经网络PID的瓦斯掺混浓度控制方法-CN202211365589.6在审
发明人：张昭昭;代强;朱应钦;董望智;李博凡;杨磊;何嘉琪 -专利权人：西安科技大学
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G05D11/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进模糊神经网络PID的瓦斯掺混浓度控制方法，具体包括如下步骤：步骤1，建立瓦斯浓度掺混控制系统的传递函数数学模型；步骤2，通过改进传统粒子群的惯性权重，得到改进粒子群算法；步骤3，利用改进粒子群算法对模糊神经网络的初始网络参数进行优化；步骤4，根据步骤3所得结果构建模糊神经网络；步骤5，通过将瓦斯浓度的误差以及误差的变化率作为模糊神经网络的输入,在模糊神经网络内完成从正向传播后，输出PID控制算法的三个控制参数；步骤6，判断瓦斯浓度误差是否满足要求，本发明解决了传统PID控制算法在瓦斯掺混浓度控制系统中存在的的控制精度差及参数无法在线整定的问题。
基于改进模糊神经网络 pid 瓦斯浓度控制方法

[发明专利]一种遗传模糊聚类图像分割方法-CN200910273517.7有效
发明人：张智;于龙;刘晶晶;王璐瑶;胡道予;李震;谢庆国 -专利权人：华中科技大学;苏州瑞派宁科技有限公司
申请日： 2009-12-31 - 公布日： 2010-06-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种遗传模糊聚类图像分割方法。该方法针对模糊C均值算法对噪声敏感、易因噪声影响而产生过于接近的聚类中心问题，提出了一种基于遗传算法的模糊聚类图像分割方法。该分割方法首先利用灰度和邻域信息，对原始图像进行抗噪预处理；然后利用遗传模糊聚类算法获取初步最优的聚类中心；最后，根据获得的初步最优聚类中心，利用抗噪后图像的直方图修正聚类中心，计算图像中每个像素的隶属度该方法在抗噪预处理中，采用改进了的灰度相似度函数，保证了在强度较大噪声下的抗噪效果；在遗传模糊聚类算法中，加入聚类中心间距惩罚措施，能有效分割噪声干扰严重且待分割目标较小的图像，获取正确的聚类中心，得到精确分割结果
一种遗传模糊图像分割方法

[发明专利]一种分级模糊-人工势场路径规划的方法-CN202010538510.X有效
发明人：王宁;黎承忠;徐宏威;樊宇;陈浩华;陈廷凯 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2020-06-13 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供一种分级模糊‑人工势场路径规划的方法，包括：S1、环境建模；S2、执行改进的精英遗传算法，规划无人船全局路径；S3、执行具有模糊决策的模糊‑人工势场算法，规划无人船局部路径；S4、在所述无人船全局路径上插入虚拟返回点本发明结合精英保留、多样性增量、自适应变异概率和自适应遗传算法，生成最优稀疏路径点并平滑路径。为了完全适应不可预测的环境，开发了具有模糊决策的模糊‑人工势场算法，避免无人船陷入奇异点。
一种分级模糊人工路径规划方法

[发明专利]基于T-S模糊模型的制冷站负荷和能效比动态建模方法-CN202110505588.6有效
发明人：魏东;冯浩东;焦焕炎;冉义兵;杨子钊 -专利权人：北京建筑大学;广州市特沃能源管理有限公司
申请日： 2021-05-10 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于T‑S模糊模型的制冷站负荷和能效比动态建模方法，动态建模方法通过采集制冷站系统数据，构建负荷预测模型和能效比预测模型，进而得到基于T‑S模糊模型的制冷站负荷和能效比动态模型，本发明为了解决在T‑S模糊模型结构辨识中，传统FCM算法在迭代求解时，对初值的选取要求较高，且易陷入局部最优的问题，提出了基于粒子群优化算法的改进模糊C均值聚类算法完成结构辨识；为了解决为解决场测数据噪声较大引起的参数辨识效果较差的问题，同时提升建模效率，提出利用扩展卡尔曼滤波算法进行模糊模型后件参数在线修正，试验表明所建立的负荷预测模型和能效比预测模型相对误差分别是2.75％和2.25％。
基于模糊模型制冷负荷能效动态建模方法

[发明专利]一种设施农业环境智能控制方法-CN201110261514.9无效
发明人：不公告发明人 -专利权人：山东省农业科学院科技信息工程技术研究中心
申请日： 2011-09-01 - 公布日： 2012-02-15 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明针对温室大棚和畜禽舍等设施农业环境控制系统特点，提出了一种新型MPT智能控制算法，并加入模糊控制，发明MPT控制算法与模糊控制相结合的分段控制策略。当偏差大于某一域值时，通过操态选择，选择模糊控制，不存在抗饱和积分问题，使用模糊控制规则确定输出；当偏差减小到域值以下时，切换转入MPT算法控制，减小响应过程中的超调，最终消除余差。此方法解决传统PID算法超调大、响应时间长，模糊控制精度欠佳的缺点。
一种设施农业环境智能控制方法

[发明专利]一种适用于均衡电路的电池能量均衡方法-CN202011065240.1有效
发明人：雷旭;杨越皓;唐鑫;樊临倩;禾建平;于明加;陈潇阳;陈静夷;高钊;高雪;于胜广 -专利权人：长安大学
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： H02J7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于均衡电路的电池能量均衡方法，涉及电池能量技术领域，提供的均衡控制算法中采用AUKF算法提高SOC估计精度，并解决仅利用SOC作为均衡控制算法的参数时对电池可能造成的过充和过放伤害。本发明所设计的模糊神经网络为一阶T‑S模糊神经网络，需要通过学习确定前件参数和后件参数共5个参数，学习算法采用的是BP算法和最小二乘法的混合算法，前件参数通过BP算法确定，后件参数通过最小二乘法确定。通过数据库中的数据对模糊神经网络进行训练，辨识得到了全部参数。
一种适用于均衡电路电池能量方法

[发明专利]一种基于Bi-Skip-Net的图像去模糊算法-CN201811298475.8在审
发明人：李革;张毅伟;王荣刚;王文敏;高文 -专利权人：北京大学深圳研究生院
申请日： 2018-11-02 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及数字图像处理领域，特别一种基于Bi‑Skip‑Net的图像去模糊方法,是一种Bi‑Skip‑Net网络来实现模糊图像复原,旨在解决现有深度学习去模糊算法存在的时间复杂度高、纹理恢复不准确、复原图像存在方格效应等问题本发明公开的一种Bi‑Skip‑Net网络来作为GAN(Generative Adversarial Network)的生成网络，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，本发明在时间复杂度上提升了
模糊算法图像时间复杂度数字图像处理复原图像模糊图像纹理恢复最优算法网络方格复原模糊学习

[发明专利]一种基于樽海鞘群算法优化的模糊C均值聚类方法-CN202011294923.4在审
发明人：严忠贞;江元璋;周可薇;张军;张俊杰;严赛男;朱信远;陈豪 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于樽海鞘群算法优化的模糊C均值聚类方法，该方法包括：初始化该优化算法参数，预处理待聚类的数据集；构建目标函数，即对可行解的评价函数；对目标函数进行最优值求解，得到最优值并确定对应的最优初始聚类中心；根据最优初始聚类中心进行模糊C均值聚类，最终得到聚类结果。采用本发明方法或系统对模糊C均值聚类进行基于樽海鞘群算法的初始聚类中心优化，解决了模糊聚类效果极易受随机初始聚类中心的影响。
一种基于海鞘算法优化模糊均值方法

[发明专利]一种最大模糊模式挖掘技术-CN202210759956.4在审
发明人：唐辉荣;张海清;唐军;唐子涵 -专利权人：四川云引智创科技开发有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明属于模糊数据处理技术领域，具体的说是—种最大模糊模式挖掘技术，包括以下步骤：第一步：开始通过FSFP‑Tree构建算法分析项目是否有挖掘条件，有的话，按照项目的模糊支持度降序排序，没有的话删除不满足调节的项目，并重新通过FSFP‑Tree构建算法分析项目是否有挖掘条件，采用模式感知的动态核心惧式搜索策略来确定核心模式集BP，采用动态模糊模式删除不满足调节的核心项，并重新通过FSFP‑Tree构建算法分析项目是否有挖掘条件
一种最大模糊模式挖掘技术

[发明专利]多幅模糊噪声图像下清晰图像的恢复方法-CN201710502538.6有效
发明人：刘宏清;侯力明;周翊 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2017-06-27 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明请求保护一种多幅模糊噪声图像下清晰图像的恢复方法，属于真实自然界的模糊和噪声图像的重建方法，研究发现模糊核与清晰图像在很多域都具有稀疏表示形式，而组稀疏域通过探索局部和非局部信息具有更好的稀疏表示形式本发明通过利用模糊核与清晰图像的这个特点构造联合优化方程，并通过相应算法进行求解。经过对算法进行理论分析和计算机仿真分析表明，提出的算法性能更优越，在信号处理、图像处理等领域中有着良好的应用前景。
模糊噪声图像清晰恢复方法

[发明专利]一种基于惯导辅助的整周模糊度Kalman滤波算法-CN201810671126.X有效
发明人：高亚豪;李峰;左启耀;袁晓宇;胡文涛 -专利权人：北京自动化控制设备研究所
申请日： 2018-06-26 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G01S19/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于惯导辅助的整周模糊度Kalman滤波算法，它包括如下步骤：卫星捕获跟踪与同步；观测量提取；确定卫星位置速度计算；建立Kalman滤波模型；滤波估计；整周模糊度解算。本发明的优点是，它利用基于惯导辅助的Kalman滤波器实时估计整周模糊度浮点解，提高了模糊度求解的动态适应性，算法应用简单，无复杂或运算量巨大的算式，实时性和运算量方面都可保证在DSP或FPGA硬件平台上的算法编程实现
一种基于辅助模糊 kalman 滤波算法