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[发明专利]用于数据处理（DP）加速器的使用模糊处理的数据传输-CN202010146431.4在审
发明人：程越强;朱贺飞 -专利权人：百度（美国）有限责任公司
申请日： 2020-03-05 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：根据一个实施方式，主机使用模糊处理方案与数据处理(DP)加速器通信。DP加速器接收模糊处理内核算法(或模糊处理算法)，其中，模糊处理内核算法用于对与主机通信的数据进行模糊处理和去模糊处理。DP加速器使用模糊处理内核算法来对从主机接收到的、用于预测请求的经模糊处理的数据进行去模糊处理，以获得一个或多个AI模型。DP加速器通过将一个或多个AI模型应用于预测输入来生成预测结果。DP加速器使用模糊处理内核算法对预测结果进行模糊处理。DP加速器将经模糊处理的预测结果发送到主机，其中，主机通过对经模糊处理的预测结果进行去模糊处理来恢复预测结果。
用于数据处理 dp 加速器使用模糊处理数据传输

[发明专利]一种基于改进的海鸥算法和XGBoost的模糊时间序列预测方法-CN202310283341.3在审
发明人：陈开源;鲜思东 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进的海鸥算法和XGBoost的模糊时间序列预测方法，属于模糊时间序列预测领域。该方法具体为：确定模糊时间预测模型的参数；基于随机迁徙行为和Powell算法对海鸥优化算法进行改进；通过改进的海鸥算法将论域U划分为n个区间；采用对称三角模糊隶属度函数将原始时间序列数据模糊化；训练XGBoost模型以预测模糊隶属度变化，输出模糊时间序列F(t)；判断海鸥优化算法当前的迭代次数是否大于最大迭代次数，若小于，返回继续改进海鸥优化算法，若大于，则去模糊化，得到实际预测数据。本发明能够提高模糊时间序列预测模型的预测精度，使得预测结果更精准可靠。
一种基于改进海鸥算法 xgboost 模糊时间序列预测方法

[发明专利]一种信贷反欺诈侦测模糊匹配算法-CN201810526329.X在审
发明人：杨维俊;李翼岚 -专利权人：佛山市金晶微阅信息科技有限公司
申请日： 2018-05-29 - 公布日： 2018-11-02 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种信贷反欺诈侦测模糊匹配算法，本算法以相似度算法为基础，通过增加偏移量参数省略编辑距离算法，相比于传统模糊匹配算法，本算法极大地减少了内存等服务器资源的占用，运算效率提高将近10倍。同时，本发明优化了上述算法，即将相似度算法和Myers diff改良算法结合来计算模糊匹配结果，引入Myers diff改良算法，并将两个结果修正加权然后相加得到最终模糊匹配结果。本优化算法适合大部分数据差异较小，而且要求模糊匹配计算精度较高的场景。这样可以最小化迭代次数同时模糊匹配结果值相对精确。
模糊匹配算法模糊匹配算法相似度算法侦测改良欺诈编辑距离算法服务器资源偏移量参数结果修正数据差异算法结合优化算法运算效率最小化信贷省略迭代加权内存相加场景占用引入优化

[发明专利]一种基于模糊逻辑的并行IMM机动目标跟踪方法-CN202310178266.4在审
发明人：索继东;于淼;张金聪 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G05D1/12 文献下载
摘要：本发明一种基于模糊逻辑的并行IMM机动目标跟踪方法，包括以下步骤：根据IMM算法中模型切换时模型转移概率的特点，设置模糊控制规则；利用IMM算法采集运动目标的当前模型信息，加快运动模型响应速度；利用AIMM算法采集运动目标的过去模型信息，提升运动模型未发生运动状态改变时的跟踪精度；根据模糊逻辑方法确定的模糊控制规则，通过模糊控制处理IMM算法和AIMM算法采集到的运动模型的转移概率矩阵，将基于模糊逻辑的IMM算法与基于模糊逻辑的AIMM算法并行运行，即基于模糊逻辑的并行IMM，从而实现对当前时刻机动目标进行跟踪，综合使用IMM算法中的当前模型信息和AIMM算法中的过去模型信息，本发明能有效的降低模型切换时的峰值误差
一种基于模糊逻辑并行 imm 机动目标跟踪方法

[发明专利]模糊PID控制方法和装置及系统-CN201610371439.4有效
发明人：王天堃;黄波波;彭大天 -专利权人：神华集团有限责任公司;神华国能集团有限公司;陕西德源府谷能源有限公司
申请日： 2016-05-30 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种模糊PID控制方法和装置及系统。该方法包括：通过第一预设算法计算PID控制参数；通过第二预设算法计算模糊算法参数，其中，模糊算法参数用于计算模糊控制参数，其中，第一预设算法和/或第二预设算法为单变量分布估计算法；获取被控对象的输出量和目标量，其中，被控对象为模糊PID控制器的控制对象，被控对象的目标量为被控对象预设的目标输出量；根据被控对象的输出量和目标量、PID控制参数和模糊算法参数确定被控对象的控制参数；以及向被控对象输入确定的控制参数通过本发明，解决了相关技术中的模糊PID控制方法的控制性能较差的问题。
模糊 pid 控制方法装置系统

[发明专利]一种基于PSO算法求解模糊期望值模型问题的混合智能算法-CN201510520051.1在审
发明人：肖宁;王煜东;刘聪 -专利权人：肖宁
申请日： 2015-08-15 - 公布日： 2015-12-16 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PSO算法求解模糊期望值模型问题的混合智能算法，采用模糊模拟产生样本训练BP网络以逼近模糊函数，然后应用微粒群算法并以逼近模糊函数的神经网络作为适应值估计和实现。本发明通过仿真实验与基于GA的混合智能算法的结果进行了比较，其优化性能明显优于它，此外，为了体现该算法的执行速度，在运行时间上同PSO算法与模糊模拟相结合的模糊机期望值模型算法进行了比较，该混合智能算法的高效性不言而喻这一优点可使本文的算法能更为有效地处理大规模的连续空间的模糊期望值模型问题，同时也拓展了PSO算法的应用领域，在应用中展现了该算法的优势。
一种基于 pso 算法求解模糊期望值模型问题混合智能

[发明专利]基于精准模糊聚类算法的居民电力数据聚类方法及装置-CN202111526678.X有效
发明人：俞林刚;樊友杰;刘明;张志立;江峰;刘强;饶员良;舒骁骁;卢婕;李昊翔;刘向向;祝君剑;熊茹;刘丽蕴 -专利权人：国网江西省电力有限公司供电服务管理中心;国网江西省电力有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于精准模糊聚类算法的居民电力数据聚类方法及装置，该方法包括：步骤1：推导精准模糊聚类算法的目标函数，并定义精准模糊聚类中心，计算隶属矩阵，控制精准模糊聚类算法的误差，使得精准模糊聚类算法的目标函数最小；步骤2：根据评价数据集聚类方法的度量指标，选取与居民电力数据可维护性和响度指标值影响最大的每类加权方法、低耦合度方法、对每个类的响应度方法这三个度量指标算得的度量值重新组合运算，得到一个影响精准模糊隶属矩阵精度的隶属系数，从而确定精准模糊聚类算法的聚类中心，并运用精准模糊聚类算法对数据聚类。本发明提高了聚类算法的准确度和精度，聚类算法的可维护性和响度指标值也得到优化。
基于精准模糊算法居民电力数据方法装置

[发明专利]一种基于差分进化和模糊控制相结合的避障路径规划算法-CN201811384875.0有效
发明人：张春美;刘承鹏;郭红戈;申静如 -专利权人：太原科技大学
申请日： 2018-11-20 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G01C21/34 文献下载
摘要：本发明的一种基于差分进化和模糊控制相结合的避障路径规划算法属于智能控制领域，解决了现有模糊控制同样会使智能车辆陷入局部最小问题使其不能做出及时、准确的避障动作的问题，具体步骤为：1)设计模糊控制器，2)利用差分进化算法优化模糊控制规则表，3)将优化后的模糊控制规则表应用到模糊控制器进而在整个模糊控制系统实现，本发明算法通过利用模糊控制和差分进化算法构建一种智能车辆的避障路径规划方法，利用差分进化算法对模糊控制规则表进行优化
一种基于进化模糊控制相结合路径规划算法

[发明专利]一种基于自建数据对的胃镜图像去模糊算法-CN202111600032.1有效
发明人：颜波;谭伟敏;李吉春;林青 -专利权人：复旦大学
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于医疗图像处理技术领域，具体为一种基于自建数据对的胃镜图像去模糊算法。本发明算法包括：对于胃镜视频的处理、制作胃镜清晰图‑模糊图训练样本以及胃镜去模糊算法的训练。具体而言，首先收集一定量的胃镜视频，对其中的数据进行清洗；然后收集医生的标注，对每一帧的清晰或者模糊进行标注，并对“指导模型”进行训练；再用采用全部为清晰图的视频段，合成清晰‑模糊肠镜图片数据对；最后用清晰‑模糊肠镜图片数据对，训练肠镜去模糊算法。实验结果表明，本发明算法对于肠镜模糊图片的模糊去除具有很好的效果，具有很强的应用价值。
一种基于自建数据胃镜图像模糊算法

[发明专利]基于四旋翼无人机姿态控制的模糊自耦PID算法、无人机-CN202211409566.0在审
发明人：邹杨;方泽宇;李成林;苗红霞 -专利权人：河海大学
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明属于无人机技术领域，具体涉及一种基于四旋翼无人机姿态控制的模糊自耦PID算法、无人机。本基于四旋翼无人机姿态控制的模糊自耦PID算法包括：建立自耦PID算法，即基于速度因子优化PID算法；改进自耦PID算法，即基于模糊控制方法优化速度因子；其中所述改进自耦PID算法包括：将速度因子的误差值作为输入量设计一个一维的模糊控制器；确定模糊控制器的模糊规则；根据模糊规则确定速度因子的整定值；根据速度因子的初始设定值和整定值优化速度因子。用模糊控制改进了原有的速度因子，使得系统具有快的响应速度和更小的超调量。
基于四旋翼无人机姿态控制模糊 pid 算法

[发明专利]广义多变量模糊c均值聚类算法-CN201710516287.7在审
发明人：文传军;陈荣军;刘福燕 -专利权人：常州工学院
申请日： 2017-06-29 - 公布日： 2017-10-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种广义多变量模糊c均值聚类算法，其步骤包括1.对样本集合依GMFCM目标函数最小化原则进行最优化划分；2.初始化样本分量模糊隶属度；3.利用粒子群算法对样本分量模糊隶属度进行寻优估计；4.本发明对样本分量赋予模糊隶属度，增强了聚类算法对样本的分类性能，采用粒子群算法对分量模糊隶属度进行估计，克服了多变量模糊聚类算法算法不完备的问题，同时将模糊指标m扩展到大于0的情况，提升了聚类算法的通用性
广义多变模糊均值算法

[发明专利]3D打印温度控制算法-CN201910531826.3在审
发明人：董淑昭 -专利权人：洁誉科技（上海）股份有限公司
申请日： 2019-06-19 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种3D打印温度控制算法。它是一种3D打印机温度控制系统的模糊PID控制算法；该方法使用模糊控制规则对PID控制算法的3个参数进行实时调整，利用Matlab软件，对3D打印机温度控制系统的模糊PID控制器进行如下设计：(1)确定3D打印机温度控制过程中的输入输出语言变量；(2)确定隶属度函数；(3)制定模糊控制规则；(4)通过模糊控制规则实时调节PID参数的大小；根据不同的E和EC值，依次推算出模糊输出变量ΔK算法和模糊控制算法两者的优点，通过模糊控制算法，实现对PID算法控制过程参数的实时调整，组成模糊PID控制算法，可进一步提高3D打印温度的控制精度。
打印温度控制算法

[发明专利]电线实时分割和识别算法的确定方法、装置、设备及介质-CN202210508826.3有效
发明人：谭启昀;高小伟;吴合风;黎维彬 -专利权人：北京御航智能科技有限公司
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本公开提供一种电线实时分割和识别算法的确定方法、装置、设备及介质。该方法包括：基于决策目标、待选算法及特征建立层次结构模型；基于层次结构模型以及三角模糊尺度构造比较矩阵，确定每个特征对应的模糊数和模糊几何值；基于模糊几何值确定特征的模糊权重，对模糊权重去模糊化处理得到权重值；对权重值进行归一化处理，得到特征的归一化权重；构造待选算法相对于每个特征的决策矩阵，确定将每个特征作为标准时，每种待选算法分别对应的归一化权重；基于特征的归一化权重以及待选算法的归一化权重，计算每种待选算法的权重结果，基于权重结果对待选算法进行评价。本公开能够对待选算法进行准确、高效评价，降低评价成本，提升评价结果的可信度。
电线实时分割识别算法确定方法装置设备介质

[发明专利]一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法-CN202110408310.7在审
发明人：梁晓东;匡宇龙;周延栋;雷孟飞;熊用;姜水军;曾创 -专利权人：湖南联智科技股份有限公司
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G01S19/44 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法。包括通过对原始观测量的多频测量值进行线性组合，得到超宽巷组合观测量、宽巷组合观测量和窄巷组合观测量；通过三频模糊度解算算法对各组合观测量进行逐级模糊度解算，得到超宽巷模糊度整数值、宽巷模糊度整数值和窄巷组合观测量伪距的平滑值；将得到的窄巷组合观测量伪距的平滑值结合LAMBDA算法进行搜索，确定窄巷模糊度整数值；结合超宽巷模糊度整数值、宽巷模糊度整数值和窄巷模糊度整数值，得到原始整周模糊度。本发明通过三频模糊度解算算法结合LAMBDA算法求解原始整周模糊度，能在提升计算效率的同时保证原始整周模糊度值的可靠性。
一种基于模糊度解算计算方法

[发明专利]一种基于PSO的定型机模糊PID张力控制参数自整定方法-CN202010089971.3有效
发明人：王传伟;曾启杰;黄建平 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-02-13 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PSO的定型机模糊PID张力控制参数自整定方法，包括以下步骤：S1：根据定型机张力控制系统的特点，选择离散PID控制算法；S2：设置带有调整因子的模糊控制规制，使用粒子群算法对调整因子寻优；S3：得到全局最优位置，并且得到相应的PID值，将此值代入离散PID控制算法中对定型机张力进行控制。本发明将PSO算法与传统的模糊PID算法结合，应用到定型机的张力控制系统中；针对定型机非线性离散系统的模糊PID控制算法，对其建立具有修正因子的模糊规则，为取得最优的模糊规则，采用PSO算法对模糊规则中的修正因子进行寻优，继而得出最优的模糊规则，这样定型机的张力控制系统便具有了实时调节、控制精度高、在工程上易于实现的特点。
一种基于 pso 定型模糊 pid 张力控制参数方法

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