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[发明专利]一种量子模糊机器学习对抗防御模型方法-CN202011433028.6在审
发明人：张仕斌;黄曦;李同;侯敏;昌燕;闫丽丽 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种量子模糊机器学习对抗防御模型方法，包括：S1、构造合法用户的量子模糊数据样本；S2、模拟恶意攻击者构建攻击策略：将构造好的扰动添加到合法用户的量子模糊数据样本中，形成恶意攻击者的量子模糊对抗样本；S3、将合法用户的量子模糊数据样本与恶意攻击者的量子模糊对抗样本提交给量子模糊机器学习系统训练和学习，量子模糊机器学习系统做出正确决策；其中，量子模糊机器学习系统包括对抗防御模块，对抗防御模块为防御恶意攻击者的对抗样本，使量子模糊机器学习系统做出正确决策。该模型方法可有效抵御恶意攻击者的攻击，提升量子模糊机器学习系统的安全性和鲁棒性，确保量子模糊机器学习算法安全、可靠地运行。
一种量子模糊机器学习对抗防御模型方法

[发明专利]针对滑动列表的图像处理方法、相关装置、设备及介质-CN202011506218.6在审
发明人：蒋礼智 -专利权人：深圳市镜玩科技有限公司
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了针对滑动列表的图像处理方法，包括：终端设备获取滑动列表的目标图像；终端设备采用异步线程对滑动列表的目标图像中的多个待模糊处理图像进行图像模糊处理；其中，对待模糊处理图像进行图像模糊处理包括对待模糊处理图像进行小图化处理，将待模糊处理图像的尺寸减小为目标尺寸；对小图化处理后的图像进行像素点压缩后，通过高斯模糊算法进行模糊计算处理，得到模糊处理后的图像；其中，高斯模糊算法的像素点取值半径随着压缩后图像要进行模糊处理的像素点数量的减小而缩小；可以很好地解决现有技术中主流的模糊算法处理图像都会涉及到很大的计算量，消耗巨大的计算资源，并容易导致列表在滑动过程中卡顿的技术问题。
针对滑动列表图像处理方法相关装置设备介质

[发明专利]一种基于模糊控制算法的动力电池系统控制方法及装置-CN202110423920.4在审
发明人：彭峰;褚端峰;邹家喻;郑丽萍;王卓尔;吴昊;周波;郭炅 -专利权人：武汉客车制造股份有限公司;武汉理工大学
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊控制算法的动力电池系统控制方法，包括如下步骤：步骤1：定义实际判决门限；步骤2：选择偏差e为观测量，规定变化等级；步骤3：得出控制量模糊表；步骤4：设置模糊规则，得模糊关系R，计算得到模糊关系矩阵R；步骤5：由模糊决策表示出控制量u的输出；步骤6：将模糊控制量u进行反模糊化，得到决策控制量。本发明还公开了一种基于模糊控制算法的动力电池系统控制装置，包括如下部分：实际判决门限定义模块；偏差选择模块；控制量模糊定义模块；模糊关系模块；模糊决策模块；决策控制量模块。
一种基于模糊控制算法动力电池系统方法装置

[发明专利]一种浮点模糊度固定方法、轨道解算方法及钟差解算方法-CN202110233176.1在审
发明人：王省超 -专利权人：千寻位置网络有限公司
申请日： 2021-03-03 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G01S19/37 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种浮点模糊度固定方法、轨道解算方法及钟差解算方法，提高模糊度固定的时效性和准确性。所述浮点模糊度固定方法包括：获取至少一个历元的浮点模糊度，至少一个历元包括目标历元；根据迭代算法对浮点模糊度进行迭代取整，得到目标历元的目标整数模糊度；其中，每次迭代取整过程包括：以参照未校准相位延迟UPD为约束条件，对浮点模糊度进行取整，确定整数模糊度；根据浮点模糊度和每一次迭代得到的整数模糊度，建立UPD估计方程，对UPD进行计算，确定UPD的求解结果；对UPD的求解结果进行数据检验，在数据检验通过的情况下，将UPD的求解结果对应的整数模糊度作为目标历元固定后的目标整数模糊度。
一种浮点模糊固定方法轨道钟差解算

[发明专利]图像去模糊方法、装置及计算机可读存储介质-CN202210371361.1在审
发明人：罗小平;黄浩涛;童文超 -专利权人：深圳市豪恩汽车电子装备股份有限公司
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种图像去模糊方法、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取待去模糊图像，将待去模糊图像等分为多个图像块；分析每个所述图像块并进行标记，标记出原始清晰图像块和待优化图像块，并计算模糊区域所占的实际像素比例；对比实际像素比例与预定像素比例阈值，标记第一待优化图像块和第二待优化优化图像块；采用常规图像局部去模糊方法去除各个第一待优化图像块中的模糊区域；基于L1范数规则化对图像模糊退化模型进行优化从而计算出清晰图像和模糊核，将清晰图像确定为第二待优化图像块去除模糊后的第二优化清晰图像块；拼接组合以获得待去模糊图像去除模糊后的目标清晰图像。本实施例能有效提高图像去模糊的效率和效果。
图像模糊方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种多尺度自监督图像去模糊方法-CN202211007783.7在审
发明人：张美娜;武婷婷;杨莹;倪国喜;曾铁勇 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明是一种多尺度自监督图像去模糊方法，包括步骤1：对模糊图像构建高斯金字塔，生成三个尺度的模糊图像；步骤2：在最大后验概率估计框架下，得到模糊核和潜在清晰图像的极小化模型；步骤3：在每个尺度的去模糊网络中，Skip‑CNN和FCN来捕捉图像和模糊核的先验信息，Skip‑CNN和FCN联合更新中间图像和模糊核，得到该尺度下的去模糊图像及模糊核；步骤4：从最粗尺度开始，依次得到由粗到精尺度下的去模糊图像和模糊核本发明克服单尺度下模糊核估计的不稳定性，提高图像恢复质量，保证图像恢复过程中充分学习彩色图像三个通道的信息，避免图像空间转换带来的颜色失真问题。
一种尺度监督图像模糊方法

[发明专利]一种基于模糊推理的机场智能驱鸟系统鸟群驱离避障算法-CN202310357099.X在审
发明人：孙磊;沈俊男;施国栋 -专利权人：盐城工学院
申请日： 2023-03-25 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N5/048 文献下载
摘要：基于模糊推理的机场智能驱鸟系统鸟群驱离避障算法，其特征是利用的是鸟类与障碍间的距离、障碍物避障半径、鸟类与障碍物的距离矢量作为输入模糊集，隶属函数为模糊集的每个成员分配隶属度构成模糊集，利用模糊推理声光障碍是否对当前目标鸟类构成威胁；模糊推理是通过模糊规则将给定输入转化为输出的过程，模糊推理采用最大乘积推理方法，模糊规则是在进行模糊推理时依赖的规则，在判断障碍对目标鸟类构成驱离效果，根据人工控制的经验得出模糊规则，针对系统要求或运行情况的不同而选取相适应的方法，从而将模糊量转化为精确量，用以实施最后的控制策略，有效解决了机场智能驱鸟系统鸟群驱离避障算法调整时间较长的问题，提高系统鲁棒性。
一种基于模糊推理机场智能系统鸟群驱离避障算法

[发明专利]用于印刷品图像清晰化的神经网络模型的训练方法-CN202310804334.3在审
发明人：陈明权;罗欢;何涛 -专利权人：杭州大拿科技股份有限公司
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开提供一种用于印刷品图像清晰化的神经网络模型的训练方法，包括：建立样本集，每个样本包括对应于相同印刷品内容的清晰图像和模糊图像；利用样本集对神经网络模型进行训练。建立样本集包括：获取清晰图像；对清晰图像执行模糊操作以得到对应的模糊图像；基于相互对应的清晰图像和模糊图像生成样本。模糊操作包括以下各项中的多个的组合：模拟拍摄时对焦不准导致的模糊的操作；模拟拍摄时抖动导致的模糊的操作；模拟数码变焦导致的模糊的操作；模拟相机的图像传感器的性能限制导致的模糊的操作；模拟拍摄环境导致的模糊的操作；模拟图像分辨率导致的模糊的操作；模拟图像质量导致的模糊的操作。
用于印刷品图像清晰神经网络模型训练方法

[发明专利]一种多星座长基线网络RTK部分模糊度快速解算方法-CN201410827003.2有效
发明人：潘树国;高旺;高成发;胡惠卿;尚睿 -专利权人：东南大学
申请日： 2014-12-25 - 公布日： 2015-03-25 - 主分类号： G01S19/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种多星座长基线网络RTK部分模糊度快速解算方法。多系统组合后受观测噪声、大气残余误差等因素的影响，很难同时解得所有模糊度的准确整数值；特别是对于长基线，大气误差的复杂性更是加剧了这一问题。本发明使用宽巷模糊解、无电离层模糊度解及基础模糊度固定的三步解算策略，在基础模糊度固定过程中提出一种以截止卫星高度角、模糊度搜索先验成功率及Ratio值为主要参数的部分模糊度固定方法，通过优选部分模糊度固定子集以实现网络RTK长基线模糊度快速准确固定。使用本发明所提出的方法，可显著提高模糊度固定时的先验成功率及Ratio值，进而缩短网络RTK基准站间模糊度固定所需的时间。
一种星座基线网络 rtk 部分模糊快速方法

[发明专利]一种基于分块模糊核集的非均匀视频盲去模糊方法-CN201510141699.8有效
发明人：张磊;周乐;陈晓权;黄华 -专利权人：北京理工大学;北京理工大学深圳研究院
申请日： 2015-03-27 - 公布日： 2017-08-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于分块模糊核集的非均匀视频盲去模糊方法，属于视频处理技术领域；包括以下步骤根据视频帧图像梯度大小检测模糊帧；使用清晰帧和模糊帧之间的特征匹配计算分块单应变换；通过分块单应变换的离散采样逼近模糊运动，并通过优化逼近误差计算模糊运动的速度参数；根据模糊运动速度获取各个分块对应的模糊核，并利用反卷积计算清晰的分块；将清晰的分块拼接得到清晰的帧图像，从而去除模糊帧。与已有方法相比，本发明方法采用多个模糊核描述视频帧的模糊运动，计算时不需设定初始值，增加了鲁棒性，对于非均匀的视频模糊处理更加高效；对视频中的清晰区域要求不高，增加了适用范围。
一种基于分块模糊均匀视频方法

[发明专利]一种小型无人机模糊图像复原方法-CN201810471510.5有效
发明人：胡永江;李喆;李建增;李爱华;张玉华;褚丽娜;赵月飞 -专利权人：中国人民解放军陆军工程大学
申请日： 2018-05-17 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种小型无人机模糊图像复原方法，涉及计算机视觉技术领域。本方法的重点在于加强小型无人机模糊图像复原的实用性与鲁棒性。本发明包含以下步骤：(1)将小型无人机图像，利用基于卷积神经网络的无人机图像模糊类型识别算法进行识别，得到模糊类型；(2)将模糊类型为运动模糊的图像，利用混合特性正则化约束的运动模糊图像盲复原算法进行复原，得到清晰复原图像；(3)将模糊类型为大气模糊的图像，利用基于混合先验与引导滤波的图像去雾算法进行复原，得到清晰复原图像；(4)将模糊类型为离焦模糊的图像，利用基于频谱预处理与改进霍夫变换的离焦模糊盲复原算法进行复原
一种小型无人机模糊图像复原方法

[发明专利]基于分解模糊神经网络的二氧化硫浓度预测方法-CN201811480356.4有效
发明人：赵亮;谢志峰;董维中 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2018-12-05 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明属于计算智能网络优化技术领域，涉及一种基于分解模糊神经网络的二氧化硫浓度预测方法，包含：建立分解模糊神经网络，依据用户指定参数对输入数据空间进行迭代聚类，获取聚类结果，依据聚类结果确定分解模糊神经网络组件数，及分解模糊神经网络规则前件隶属函数中心；根据分解模糊神经网络组件数及分解模糊神经网络规则前件隶属函数中心，确定网络参数；依据网络参数，确定优化分解模糊神经网络。本发明通过模糊聚类来确定分解模糊神经网络中组件规则数，对模糊神经网络输入模糊化隶属函数参数、规则前件隶属函数参数和组件权值进行优化处理，使得分解模糊神经网络模型建模精度更高，缩短学习时间，提高模型训练学习效率
基于分解模糊神经网络二氧化硫浓度预测方法

[发明专利]互补模糊图像采集系统及利用该系统的模糊图像恢复方法-CN201210298117.3有效
发明人：戴琼海;李雯;张军 -专利权人：清华大学;北京航空航天大学
申请日： 2012-08-20 - 公布日： 2013-01-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种互补模糊图像采集系统及利用该系统的模糊图像恢复方法，该系统包括分光镜、第一棱镜组合、第二棱镜组合。该方法包括如下步骤：建立互补模糊图像采集系统，获取同一场景在运动模糊影响下的两个退化图像；利用两个模糊核之间的关系作为约束，得到初始的模糊核和清晰图像的估计；将模糊核进行细化；由最终得到的模糊核实现图像去卷积，获得理想的图像去模糊结果。本发明互补模糊图像采集系统两组棱镜的成像平面并排排列，可以使用一部相机采集到具有90°旋转关系的图像。本发明的运动模糊图像恢复方法具有简单有效、鲁棒、实时性强的优点，在低复杂度的前提下，能够显著提高运动模糊图像的恢复效果。
互补模糊图像采集系统利用恢复方法

[发明专利]一种高压配电网规划项目模糊组合优化方法-CN201610847480.4有效
发明人：吴奎华;孙伟;冯亮;杨波;梁荣;李昭;杨慎全;张晓磊;王轶群;杜鹏;李凯;武勇;张雯;刘淑莉;邓少治 -专利权人：国网山东省电力公司经济技术研究院;国家电网公司
申请日： 2016-09-23 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了高压配电网规划项目模糊组合优化方法，包括将高压配电网规划项目评分和项目资金投入分别作为单个项目的模糊目标和模糊约束，计及规划项目间关联关系，建立高压配电网规划项目模糊组合优化模型，以得到满足资金、项目关联关系及经济约束条件下的最优项目组合；以高压配电网规划项目总评分和项目单位容量投资总评分作为规划项目组合的模糊目标，以规划项目总投资和规划项目间关联关系作为模糊约束，对模糊目标和模糊约束分别建立模糊隶属度函数；将模糊目标和模糊约束通过模糊隶属度函数转换为多目标规划问题，将多目标规划决策问题转化为单目标求解最大值的问题，求解得出高压配电网规划项目总评分以及项目单位容量投资总评分最大值。
一种高压配电网规划项目模糊组合优化方法

[发明专利]基于模糊控制器的移动互联网终端的优化方法-CN200810244063.6有效
发明人：吴薇;陈海雷 -专利权人：无锡矽鼎科技有限公司
申请日： 2008-12-19 - 公布日： 2009-05-27 - 主分类号： H04W88/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于模糊控制器的移动互联网终端的优化方法，具体的说是在第三代、第四代无线网络中移动互联网终端的优化技术。该方法采用模糊控制器调整优化参数，所述模糊控制器包括四个单元，分别是模糊化、模糊规则、隶属函数和解模糊化；所述模糊控制器采用遗传算法进行自我学习，并调整所述各单元的参数；所述遗传算法的输入为用户满意度，以所述用户满意度为判据，所述遗传算法用于优化所述模糊化、模糊规则、隶属函数和解模糊化；所述模糊控制器的输入还包括用户选择的参数；所述模糊控制器输出控制量，向MID发出命令；所述用户满意度和所述用户选择的参数均由用户在
基于模糊控制器移动互联网终端优化方法