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[发明专利]一种支持自定义数据类型的模糊本体描述模块-CN201110245927.8无效
发明人：刘发贵;黄永雪;张杨 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2011-08-25 - 公布日： 2012-05-02 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明属于面向语义网的模糊本体的领域，具体涉及一种支持自定义数据类型的模糊本体描述模块。其包括数据结构模块；面向语义网的本体模糊描述逻辑模块；与本体模糊描述逻辑相等的模糊本体描述语言模块，其利用数据结构模块对模糊本体描述语言模块中的模糊本体进行描述；模糊本体编辑的软件模块，用于对数据结构模块中的数据结构进行处理以及生成模糊本体文档；本体模糊描述逻辑模块、模糊本体描述语言模块、软件模块分别与数据结构模块连接。本发明扩展了模糊本体的表达能力，能够直接表达模糊信息，支持用户自定义数据类型，并构建了模糊本体描述语言的数据结构。
一种支持自定义数据类型模糊本体描述模块

[发明专利]一种基于模糊宽度学习模型的轴承故障诊断方法-CN202211264745.X有效
发明人：周建民;杨晓彤;尹洪妍 -专利权人：华东交通大学
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于模糊宽度学习模型的轴承故障诊断方法，包括：构建基于宽度学习系统和模糊系统的初始模糊宽度学习模型；通过训练集数据对所述输出模糊宽度学习模型进行训练，得到目标模糊宽度学习模型，所述训练集数据包括多个带有故障类型标签的轴承振动信号数据；利用所述目标模糊宽度学习模型计算出待测试轴承振动信号数据的隶属度值，并根据所述隶属度值判断待测试轴承的故障类型。通过本申请，不仅大大缩短了学习时间，同时通过本模型来判断待测试轴承的故障类型，鲁棒性强，诊断速度快，故障诊断精度也很高。
一种基于模糊宽度学习模型轴承故障诊断方法

[发明专利]一种基于自适应神经模糊推理的小重叠碰撞安全气囊控制方法-CN201610277660.3有效
发明人：白中浩;白芳华;王玉龙;刘浏 -专利权人：湖南大学
申请日： 2016-04-28 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应神经模糊推理的小重叠碰撞安全气囊控制方法。通过对小重叠碰撞事故进行分析并获得识别小重叠碰撞类型的特征参数：速度变化量、汽车主要受力方向、加速度长度比值，然后根据上述特征参数，基于自适应神经模糊推理系统建立二级模糊安全气囊控制算法对小重叠事故类型进行识别，同时通过训练合适的模糊隶属度函数和模糊规则来提高该算法的性能。其中二级模糊安全气囊控制算法包括以速度变化量为输入，通过与预设阈值对比进行第一级碰撞类型判断；以汽车主要受力方向、加速度长度比值为输入，通过自适应神经模糊推理系统进行第二级碰撞类型判断。
一种基于自适应神经模糊推理重叠碰撞安全气囊控制方法

[发明专利]一种支持多语言的语义识别评估方法-CN202010614728.9有效
发明人：王中平;秦波;钟科;朱盼盼;张顺;秦萍 -专利权人：湖北亿咖通科技有限公司
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本发明提供了一种支持多语言的语义识别评估方法，其包括接收原始字符串和基于对测试音频进行识别得到的待识别字符串，其中，测试音频根据原始字符串生成；确定测试音频对应的语言类型，获取与该语言类型对应的模糊词典；模糊词典存储有适用于该语言类型的多个语义不同的模糊词组，每个模糊词组包括多个语义相同的模糊词语，每个模糊词组分别对应一标准词语；获取通用词典，通用词典存储有适用于全部语言类型的多个语义不同的通用词组，每个通用词组包括多个语义相同的通用词语，每个通用词组分别对应一标准词语；基于模糊词典和通用词典对待识别字符串进行字符转换，得到标准字符串；对比原始字符串和标准字符串的字符匹配程度，生成评估结果。
一种支持语言语义识别评估方法

[发明专利]基于自动化协议适配的模糊测试方法和装置-CN201510559858.6有效
发明人：符阳辉;彭晶;任洪平 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2015-09-02 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于自动化协议适配的模糊测试方法和装置，所述方法包括：抓取并存储业务请求包；获取所述业务请求包的协议类型；根据所述协议类型解析出协议组成信息，并将所述协议类型和所述协议组成信息保存为协议定义文件；在所述协议定义文件中加入模糊测试的数据类型定义，以反向构建协议描述文件。本发明提高了模糊测试的效率、降低了维护成本。
基于自动化协议模糊测试方法装置

[发明专利]一种基于模糊多高斯聚类的声学环境噪声的识别方法-CN202210207683.2在审
发明人：陆成刚;张卫;魏小彬;杨利中;唐嘉骊;陈亮 -专利权人：浙江华数广电网络股份有限公司;浙江工业大学
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G10L21/0272 文献下载
摘要：本发明为一种基于模糊多高斯聚类的声学环境噪声的识别方法，首先利用模糊均值聚类训练采集的数据样本，并将其输出作为模糊多高斯算法的聚类的输入作进一步训练，生成基于模糊多高斯机制的噪声特征模型，从而建立了噪声识别框架；数据训练完成后，对于每个数据基于生成的多高斯的隶属度数值的大小，将其归类为对应的高斯分布的类型；将对该类型所属强弱的所有数据的隶属度进行算术平均，得到所属该类型的权重，从而由模糊多高斯模型生成混合高斯分布；最后，对于待识别的输入数据，根据混合高斯分布计算它的各个类别的后验概率，将其归类为概率值最大的对应的类型。
一种基于模糊多高斯聚类声学环境噪声识别方法

[发明专利]一种基于深度学习的无人机模糊图像端到端复原方法-CN201811381302.2在审
发明人：刘荔鑫;刘万太;宋维伟;颜涛 -专利权人：湖南湖工电气有限公司
申请日： 2018-11-20 - 公布日： 2019-03-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习的无人机模糊图像端到端复原方法，属于图像复原领域。首先构建深度学习仿真数据集，得到运动模糊与散焦模糊对应的模糊图像与清晰图像对，构建稠密连接编码解码深度学习网络模型，利用仿真数据集对深度学习网络模型进行训练，针对无人机拍摄的实际模糊图像，无需对模糊类型进行分类本发明充分发挥深度学习的自我学习优势，在深度学习模型中同时考虑运动模糊与散焦模糊，可有效解决无人机在实际拍摄过程中受各种情况影响，拍摄图像的模糊类型复杂，模糊程度不确定的问题。
模糊图像学习复原仿真数据模糊类型清晰图像网络模型运动模糊端到端模糊构建散焦编码解码拍摄过程拍摄图像图像复原有效解决自我学习稠密拍摄分类

[发明专利]一种图像模糊矩阵结构的辨识方法-CN202110906451.1在审
发明人：丁悦;王令群;王振华;郑宗生;陈明;张天蛟;潘海燕;马振玲;袁小华 -专利权人：上海海洋大学
申请日： 2021-08-09 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本专利公开一种在一些边界条件下图像模糊矩阵结构的辨识方法，包括依据边界条件和边角类型：1)确定边界条件矩阵的结构；2)分析扩展模糊矩阵与边界矩阵的乘积，以此获得图像模糊矩阵的结构。所公开的辨识方法，可用于特定边界条件和边角类型下图像模糊矩阵结构的辨识中，所确定的图像模糊矩阵的结构，可为图像恢复的计算实现提供依据。
一种图像模糊矩阵结构辨识方法

[发明专利]一种图像模糊矩阵结构的辨识方法-CN202111310670.X有效
发明人：袁小华;王令群;丁悦;王振华;郑宗生;陈明;张天蛟;潘海燕;马振玲 -专利权人：上海海洋大学
申请日： 2021-11-06 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本专利公开一种在一些边界条件下图像模糊矩阵结构的辨识方法，包括依据边界条件和边角类型：1)确定边界条件矩阵的结构；2)分析扩展模糊矩阵与边界矩阵的乘积，以此获得图像模糊矩阵的结构。所公开的辨识方法，可用于一些边界条件和边角类型下图像模糊矩阵结构的辨识中，所确定的图像模糊矩阵的结构，可为图像恢复的计算实现提供依据。
一种图像模糊矩阵结构辨识方法

[发明专利]一种变压器故障分类方法、装置及电子设备-CN202111396305.5在审
发明人：云昌锋;喻林波;张建伟;周自林;冯国强 -专利权人：华能洋浦热电有限公司
申请日： 2021-11-23 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种变压器故障分类方法、装置及电子设备，该方法包括：通过获取待分类的变压器故障数据信息；将变压器故障数据信息进行模糊推理分析，得到故障模糊结果；对故障模糊结果进行分析得到推理故障类型；将推理故障类型与现有的故障类型进行对比分析本发明通过对变压器故障数据进行模糊推理分析，有效提升了分类的精度，为维修人员提供更精确的分类结果，有效提高维修效率，从而降低了由变压器故障带来的停电损失。
一种变压器故障分类方法装置电子设备

[发明专利]基于特征类型的自动化移动端REST协议模糊测试方法-CN201911411221.7有效
发明人：夏鸣远;杨扬;戚正伟;姚朋 -专利权人：上海绊糖信息科技有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于特征类型的自动化移动端REST协议模糊测试方法，获取REST网络原始请求数据；利用REST协议接口筛选算法，对原始请求数据进行分析，筛选出协议接口；使用参数特征类型识别器，通过精细化参数特征类型模，判定协议接口所有调用参数的特征类型；将原始请求数据、参数的特征类型输入参数变异模糊生成器，生成模糊测试用例程序并执行实际测试，将测试结果与原始请求数据进行比较，识别接口故障，并反馈造成故障的变异参数值本发明能够找出导致接口故障的特殊变异输入、减少模糊测试时间、找出接口安全渗透威胁，帮助开发者提高REST接口的健壮性、安全性以及性能，提高App REST协议接口的质量。
基于特征类型自动化移动 rest 协议模糊测试方法

[发明专利]服务性能分析方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910470646.9有效
发明人：包晓华 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-05-31 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本申请揭示了服务性能分析方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，服务性能分析方法，包括：获取系统中记录的监控数据，其中监控数据包括服务性能参量；分析所述服务性能参量对应的服务类型，并根据服务类型确定与服务类型对应的模糊隶属函数；将服务性能参量代入模糊隶属函数中匹配对应的模糊语义；得到模糊隶属函数输出的服务性能参量对应的模糊语义；将模糊语义按照预设转换方式转换为服务性能分析语言。通过模糊隶属函数将服务性能参量对应的绝对特征值映射为相对值，可更直观地描述各服务性能，更加适合非开发人员、运维人员了解服务现状，且在一定程度上减少了不同应用场景下，服务性能参量对应的绝对特征值的物理意义偏差
服务性能分析方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于模糊规则的空间负荷预测方法-CN201510744650.1在审
发明人：邱碧丹;李燕燕;陈灵根;黄小鉥;刘毅;曾尚德 -专利权人：国网福建省电力有限公司;国家电网公司;福建省电力有限公司泉州电力技能研究院
申请日： 2015-11-05 - 公布日： 2016-03-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于模糊规则运算的空间负荷预测方法，包括如下步骤：S1：获取待预测区域的小区划分信息、各类计算定义表、各小区空间数据、动态生成模糊规则表；S2：通过分别对各小区的小区空间数据模糊化、模糊推理及反模糊化计算对各小区进行模糊评价，得到各小区发展各类型用地的综合评价表，并根据该综合评价表按比例分配各小区发展各类型用地的面积；S3：根据各类型用地的负荷密度变化函数以及各小区发展各类型用地的面积，可得出该待测区域各小区的负荷增长情况
一种基于模糊规则空间负荷预测方法

[发明专利]一种基于字节敏感能量分配的漏洞类型导向模糊测试方法和系统-CN202210440542.5在审
发明人：纪守领;张凌铭;张旭鸿;陈建海 -专利权人：尚蝉（浙江）科技有限公司
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于字节敏感能量分配的漏洞类型导向模糊测试方法和系统，属于软件模糊测试技术领域。测试方法包括：通过静态分析工具标记不同类型漏洞的行号信息；编译插桩程序，实现运行时对不同类型漏洞特征信息的统计；基于漏洞类型构建并维护多个特定漏洞类型的种子队列，并为每个种子队列按照漏洞类型定制不同的能量分配方式；进一步将能量分配细化至字节级，依照变异前后种子在特定类型漏洞上的潜在性能分数为变异的字节位置分配权重。本发明中的匹配漏洞特征的、字节级的能量分配算法，使得模糊测试工具在不同类型漏洞上的漏洞挖掘效率有可观提升。
一种基于字节敏感能量分配漏洞类型导向模糊测试方法系统

[发明专利]一种基于单值中智集相关系数的故障诊断方法-CN202010331252.8有效
发明人：邓鑫洋;崔叶碧;张瑜;蒋雯 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单值中智集相关系数的故障诊断方法，包括以下步骤：步骤一、依据故障样板模式数据集生成三角模糊数；步骤二、依据传感器测量数据生成待检模式的三角模糊数；步骤三、依据故障样板与待检模式三角模糊数匹配生成在各故障特征上的各故障类型的单值中智集表示；步骤四、计算各故障类型下单值中智集表示与理想中智集表示行向量的相关系数来判断待检模式所属故障类型。本发明在三角模糊数的基础上，结合单值中智集处理不确定信息的优势，将故障样板与待检模式三角模糊数匹配生成在各故障特征上的各故障类型的单值中智集表示，并求出各故障类型下单值中智集表示与理想中智集表示行向量的相关系数，从而识别待检模式故障类型，可以有效处理不确定信息，提高故障识别的准确率。
一种基于单值中智集相关系数故障诊断方法