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[发明专利]基于改进离散蝙蝠算法的模糊PID控制方法-CN201910676226.6在审
发明人：张明新;杜学武 -专利权人：常熟理工学院
申请日： 2019-07-25 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进离散蝙蝠算法的模糊PID控制方法，包括：(10)确定系统传递函数：根据系统输入输出，确定系统传递函数；(20)模糊规则编码：将所有控制规则进行编码；(30)邻域搜索位置计算：将控制规则编码后作为蝙蝠算法位置，对模糊控制表中的每个位置进行迭代寻优；(40)离散修正：将不符合模糊规则语言值中的变量修正到模糊规则的离散域中；(50)混沌变异搜索：对当前最优点进行混沌变异搜索，更新全局最优解；(60)计算模糊规则：全局最优解编码即对应最优模糊控制规则；(70)模糊PID控制：将最优模糊控制规则用于模糊PID控制器，得到系统控制响应。
模糊规则模糊PID控制蝙蝠算法模糊控制规则系统传递函数全局最优解混沌变异控制规则搜索模糊PID控制器修正模糊控制表迭代寻优邻域搜索位置计算系统控制系统输入离散域鲁棒性最优点改进输出响应更新语言

[发明专利]一种基于模糊理论的故障树底事件失效概率计算方法-CN201910949582.0在审
发明人：陈炜 -专利权人：武汉大学
申请日： 2019-10-08 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明涉及故障分析技术领域，具体涉及一种基于模糊理论的故障树底事件失效概率计算方法。本发明包括：建立故障树、将专家经验转化为判断语言、将判断语言转化为模糊数和将模糊数转化为失效概率四大步骤。本发明在建立好待分析系统的故障树后，通过邀请专家对底事件失效概率进行评估，将专家经验转化为判断语言，通过模糊理论，再将判断语言转化为模糊数，最后利用左右模糊排序法，将模糊数转化为具体的模糊失效概率，该模糊失效概率即为底事件的失效概率本发明基于模糊理论计算故障树底事件失效概率，解决了缺乏足够失效统计数据的故障树中涉及到底事件失效概率的定量分析问题。
失效概率故障树模糊底事件模糊理论语言转化专家经验转化定量分析分析系统故障分析统计数据排序法语言评估邀请

[发明专利]一种基于模糊PID电流环控制的步进电机驱动器-CN202011380588.X在审
发明人：杨红军;类课文 -专利权人：苏州远科智能技术有限公司
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： H02P8/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊PID电流环控制的步进电机驱动器，包括以下控制步骤：S1：确定模糊控制器输入变量和输出变量，以及输入变量的变化范围；其中输入变量包括偏差E、偏差变化率EC；S2：通过整定确定模糊控制的量化等级、量化因子和比例因子；S3：得出模糊控制表：根据输入值和输出值分别得出比例系数Kp、积分时间常数Ki、微分时间常数Kd的模糊控制表；S4：计算模糊控制输出值；S5：计算模糊PID控制输出值：将偏差E和偏差变化率EC代入模糊控制表中，得出模糊PID参数Kp’、Ki’、Kd’，再将Kp’、Ki’、Kd’代入PID算法中计算出模糊PID控制输出值。
一种基于模糊 pid 电流控制步进电机驱动器

[发明专利]一种基于人因失误率评估系统安全运行的方法及装置-CN202011366661.8在审
发明人：潘星;赵先恒;章文晋 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种基于人因失误率评估系统安全运行的方法及装置，该方法包括：将导致人因失误的各影响因子的评估结果，根据所述各影响因子对应的隶属度函数进行模糊化处理，获得所述各影响因子的模糊隶属度值；根据模糊规则和所述模糊隶属度值进行模糊推理，获得人因失误模糊评价结果，其中，所述模糊规则是在所述模糊推理过程中使用的规则；将所述人因失误模糊评价结果进行去模糊化处理，获得人因失误率；根据所述人因失误率确认系统运行情况。
一种基于失误评估系统安全运行方法装置

[发明专利]一种基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法-CN202110955636.1在审
发明人：卞敏捷;罗潇;李晓莉;彭勇;王建军;高敬贝;梅云初;於锋 -专利权人：国网上海市电力公司;南通大学
申请日： 2021-08-19 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法，其特征在于，包括：步骤S1、获取输电线路的原始图片数据；步骤S2、对原始图片数据进行筛选得到初始模糊图片数据；步骤S3、给初始模糊图片数据中每个初始模糊图片加入预设的高斯噪声，得到加噪模糊图片数据；步骤S4、通过盲去卷积方法对加噪模糊图片数据中每个加噪模糊图片进行去模糊处理；本发明公开的一种基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法，基于盲去卷积方法，通过加入预设的高斯噪声，使用Richardson‑Lucy算法及Canny算法，有效地实现图片的去模糊处理，从而得到清晰图片。
一种基于卷积输电线路图片模糊方法

[发明专利]模糊查询方法、装置、设备、介质及产品-CN202111277743.X在审
发明人：宋丹阳;利风 -专利权人：建信金融科技有限责任公司
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明属于人工智能技术领域，具体提供一种模糊查询方法、装置、设备、介质及产品，该方法包括：获取待识别的模糊查询语句；对待识别的模糊查询语句进行语义识别并将待识别的模糊查询语句拆分为多个具有模糊语义的词语及多个明确语义的词语；确定与各具有模糊语义的词语匹配的预设隶属函数和预设隶属度范围阈值；根据各预设隶属函数和对应的预设隶属度范围阈值确定对应具有模糊语义的词语的局部明确查询范围；根据各局部明确查询范围、与相对量词相邻的明确语义的词语及其他明确语义的词语确定模糊查询语句对应的全局明确查询范围本发明的模糊查询方法，可以实现包含相对量词在内的模糊查询。
模糊查询方法装置设备介质产品

[发明专利]人脸图像检测模型训练方法、人脸图像检测方法及装置-CN202210324547.1在审
发明人：张松华;林汉权;罗生根 -专利权人：稿定（厦门）科技有限公司
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：训练方法包括：获取清晰人脸区域数据集；根据预设的模糊化信息，为清晰人脸区域数据集中的人脸区域图片分配模糊化评分，并根据模糊化评分调用模糊化方法对人脸区域图片进行模糊化处理，获得模糊化图片；通过模糊化图片通过本公开的方案，可以获得多样化的模糊化图片，并且通过在线获得的模糊化图片对人脸图像检测模型进行训练，可以训练出能够对人脸图像进行更准确且更全面地模糊度检测的人脸图像检测模型。
图像检测模型训练方法装置

[发明专利]基于双路径残差网络的图像去模糊方法-CN202210831760.1在审
发明人：牛玉贞;林煌伟;陈俊豪 -专利权人：福州大学
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于双路径残差网络的图像去模糊方法，包括以下步骤：步骤A、获取模糊图像和干净图像并预处理，得到模糊图像块和对应干净图像块组成的训练图像块数据集；步骤B、基于双路径残差网络构建去模糊网络模型；步骤C、基于训练图像块数据集，根据预设目标损失函数loss，利用反向传播方法计算去模糊网络模型中各参数的梯度，并利用随机梯度下降方法更新参数，最终学习到图像去模糊网络的最优参数，得到最终的去模糊网络模型；步骤D、将待测图像输入到最终的去模糊网络模型中，预测生成去除模糊之后的干净图像。本发明实现去除图像模糊的同时保留更多的图像高频细节，重建出高质量的清晰图像。
基于路径网络图像模糊方法

[发明专利]智能机电系统设备运行自动调节控制的方法-CN202310258507.6在审
发明人：杨清文 -专利权人：深圳市鑫雅达机电工程有限公司
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：揭露智能机电系统设备运行自动调节控制的方法及电子设备，包括：获取待运行的机电设备，识别机电设备的控制对象，配置控制对象的实际控制策略，并采集控制对象的机器参数和环境参数；将实际控制策略、机器参数和环境参数输入训练后的模糊神经控制器执行模糊解码处理，得到控制解码参数；模糊解码操作包括：利用模糊神经控制器的隶属度函数对机器参数和环境参数进行参数模糊处理，得到模糊参数；利用模糊神经控制器的推理函数对模糊参数进行控制模拟推理，得到模拟控制策略；利用糊神经网络控制器的解模糊器将模拟控制策略进行解模糊计算得到控制解码参数
智能机电系统设备运行自动调节控制方法

[发明专利]一种低分辨率人脸识别方法-CN202211686286.4在审
发明人：陈炜 -专利权人：福建捷宇电脑科技有限公司
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及低分辨率人脸识别方法，具体步骤包括：通过人脸检测算法对输入图像进行人脸检测，获取人脸区域图像；通过边缘检测算子提取所述人脸区域图像的水平和垂直方向的梯度，利用上述梯度计算得到第一图像模糊度；使用高斯模糊对人脸区域进行模糊处理，再次使用边缘检测算子提取经模糊处理后的图像的水平和垂直方向的梯度，利用上述梯度计算得到第二图像模糊度；通过第一图像模糊度与第二图像模糊度判断人脸区域图像是否属于模糊图像；根据判断结果对模糊图像进行修复后再输入预训练的人脸识别网络中进行识别，若人脸区域图像不属于模糊图像，则直接输入至预训练的人脸识别网络进行人脸识别。
一种分辨率识别方法

[发明专利]一种基于深度学习的超高清视频模糊质量评估方法-CN202211575397.8在审
发明人：何刚;王勇;徐莉;黄林轶;韦胜钰 -专利权人：中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室））;西安电子科技大学
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的超高清视频模糊质量评估方法，包括以下步骤；步骤1，建立超高清图像模糊失真数据集作为网络训练集和验证集；步骤2，构建图像模糊失真评估分类网络；步骤3，训练图像模糊失真评估分类网络；步骤4，测试超高清视频模糊失真分类；步骤5，评估图像模糊失真评估分类网络。本发明制作了大规模图像模糊失真数据集和超高清视频模糊失真数据集，专门用于模糊失真类型的超高清视频和图像的质量评估，同时设计了图像模糊失真评估分类网络，保证了超高清视频质量评估的实时性和准确性，解决了质量评估在超高清视频上速度慢
一种基于深度学习超高视频模糊质量评估方法

[发明专利]基于神经辐射场的多视图抗运动模糊三维重建系统及方法-CN202310376959.4在审
发明人：王伊宁;张金艺 -专利权人：上海大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于神经辐射场的多视图抗运动模糊三维重建系统及方法，其系统由多视角图片采集单元、可变稀疏核生成单元、模糊图片集生成单元、抗模糊生成器优化单元和抗运动模糊神经辐射场建立单元组成；其方法包括以下步骤：基于可变稀疏模糊核生成模糊图片集；生成抗模糊生成器；建立抗运动模糊神经辐射场。与现有技术相比，本发明利用图像抗运动模糊方法和深度学习方法，在输入为模糊图像的情况下实现清晰的目标三维重建，极大程度上降低了对拍摄设备和输入图像质量的要求，提高了基于神经辐射场的目标三维重建在实际应用中的可靠性
基于神经辐射视图运动模糊三维重建系统方法

[发明专利]一种模糊信息的可重复标注方法、系统及装置-CN202211026598.2在审
发明人：王振友;朱元浩;徐圣兵;肖云浩 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F18/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种模糊信息的可重复标注方法系统及装置，该方法包括：获取标注任务并确定标注模式、待标注样本和标注主体；基于标注模式，标注主体对待标注样本进行标注，得到对应的模糊隶属度将多个标注主体对应的模糊隶属度进行整合，得到初始模糊隶属度张量；预估模糊隶属度分布和标注主体偏好并对初始模糊隶属度张量进行校正，得到最终模糊隶属度矩阵。该装置包括存储器以及用于执行上述模糊信息的可重复标注方法的处理器。通过使用本发明，能够从重复的模糊信息的标注中校正模糊标注数据，降低缺失数据对标注质量的影响。本发明可广泛应用于数据信息标注领域。
一种模糊信息重复标注方法系统装置

[发明专利]一种毫米波雷达速度退模糊方法、装置、设备及存储介质-CN202211507549.0在审
发明人：刘可邦;张宏杰;朱静;王震 -专利权人：航天新气象科技有限公司
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本申请是一种毫米波雷达速度退模糊方法、装置、设备及存储介质，具体涉及气象监测技术领域。所述方法包括：获取目标毫米波雷达对目标区域进行扫描得到的目标毫米波扫描图像；对目标毫米波扫描图像进行边缘检测，将目标毫米波扫描图像划分为各个待检测区域；基于目标毫米波雷达对应的最大不模糊速度，以及目标区域的平均风速，对各个待检测区域进行模糊区域识别，在目标毫米波扫描图像中确定模糊区域以及不模糊区域；基于不模糊区域的风速，对模糊区域进行退模糊处理，获得目标区域修正后的风速。基于上述方案，在实现毫米波雷达速度退模糊功能时，使得模糊区域的风速在修正后更加准确。
一种毫米波雷达速度模糊方法装置设备存储介质

[发明专利]基于模糊控制的容噪零化神经网络模型设计及方法-CN202211246756.5在审
发明人：肖林;贾蕾;代建华;唐文胜;綦朝晖 -专利权人：湖南师范大学
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本公开实施例中提供了一种基于模糊控制的容噪零化神经网络模型设计及方法，属于计算技术领域，具体包括：步骤1，设计模糊控制，其中，所述模糊控制包括模糊化接口、规则库、数据库、模糊决策单元和退模糊化接口；步骤2，根据所述模糊控制和传统零化神经网络的演化公式，得到模糊容噪零化神经网络演化公式；步骤3，将与时变问题相关的误差矩阵的具体形式代入所述模糊容噪零神经网络演化公式，得到求解该时变问题的模糊容噪零化神经网络模型
基于模糊控制容噪零化神经网络模型设计方法