基于UMAP辅助的模糊C聚类方法进行太赫兹光谱识别

太赫兹(THz)具有低能性、瞬态性、波谱分析能力强的优点,在物质鉴别方面具有广阔的应用前景。现有的基于THz的物质鉴别方法,虽然取得了一定的效果,但是存在容易陷入局部最优的问题,从而导致识别精度不高。均匀流形逼近与投影(UMAP)作为一种非线性降维方法,其假设数据均匀分布在黎曼流形上,可以对具有模糊拓扑结构的流形进行建模。UMAP降维的过程是通过最小化两个拓扑表示之间的交叉熵,从而实现低维空间中数据表示的布局优化。传统的模糊C聚类方法(FCM)在聚类时,初始聚类中心往往随机给定,当初始聚类中心选择不恰当时,容易导致错误的聚类。为此,提出一种基于UMAP辅助的模糊C聚类算法,首先运用UMAP对输入的THz样本矩阵进行降维;再根据类与类之间距离最大化的原则,选择合适的初始聚类中心;最后利用模糊C均值聚类的方法进行聚类。所提出的方法不仅能够解决聚类过程中类与类之间过度拥挤的现象,而且能够反映出类别间的距离信息以便于给样本选择合适的初始聚类中心。为了验证提出的聚类方法的可靠性,运用太赫兹时域光谱技术对鲁棉研28、鲁棉研29、鲁棉研36、中棉28四种不同类型的转基因棉花种子进行了探测,利用基于U...     

农作物冠层光谱信息的施肥管理分区研究

随着地面遥感技术的不断发展,越来越多的农作物冠层光谱检测传感器被应用到了农业生产,其中应用较为广泛的就是Greenseeker植物光谱检测仪,利用Greenseeker植物光谱检测仪可以获取农作物冠层光谱信息归一化植被指数(NDVI)数据,从而能够进行农作物的施肥管理分区的划分,依据划分好的施肥管理分区可以实现有针对性的变量施肥。模糊c-均值(FCM)算法是划分农作物施肥管理分区常用的算法,但是模糊c-均值算法具有一定的局限性,就是在计算过程中随着NDVI数据量的增加会不断进行数据的迭代计算,从而会影响施肥管理分区划分的速度。在模糊c-均值算法的基础上提出一种基于模型的模糊c-均值(MFCM)算法,基于模型的模糊c-均值算法在划分农作物施肥管理分区过程中不必在每获取一组数据时就对全部数据进行迭代计算,可有效提高划分施肥管理分区的速度。通过搭建的农作物冠层光谱信息采集平台获取大豆和玉米的NDVI数据,利用基于模型的模糊c-均值算法划分大豆和玉米的施肥管理分区,使用分区评价指标轮廓系数(SC)和调整兰德指数(ARI)评价划分施肥管理分区的效果。结果表明,随着获取的NDVI数据量的不断增加,...     

热流计校准装置自适应温度控制方法研究

以热流计校准装置为研究对象,建立了热板温度仿真模型。根据模糊控制原理和BP神经网络原理,分别设计了模糊PID控制器和BP神经网络PID控制器,并在Matlab的Simulink下进行了不同控制方法的仿真对比实验。仿真结果表明:模糊PID有更快的响应速度、更短的稳定时间,BP神经网络PID有更小的超调量。     

基于模糊聚类分析和曲线拟合的FTIR不同产地鸡骨草、毛鸡骨草鉴别分析

利用傅里叶变换红外光谱技术结合模糊聚类分析法和曲线拟合对鸡骨草、毛鸡骨草进行产地鉴别。选用曼哈顿距离单位计算的相异度聚类分析结果最优,5个产地鸡骨草都可完全区分开来,毛鸡骨草则只能鉴别出3个产地,南宁和钦州2个产地发生重叠;为了进一步鉴别不同产地鸡骨草和毛鸡骨草,对鸡骨草和毛鸡骨草平均红外谱图中1 034 cm-1吸收峰进行曲线拟合,野生鸡骨草拟合出11个子峰,其他各产地鸡骨草均只能拟合出9个子峰,上林产毛鸡骨草拟合出9个子峰,其他各产地毛鸡骨草均只能拟合出8个子峰,而且不同产地鸡骨草和毛鸡骨草拟合出的子峰位置和归一化强度都不完全相同;模糊聚类分析法和曲线拟合法有机结合能够使产地鉴别结果更加准确。     

Fusion of infrared polarization and intensity images using support value transform and fuzzy combination rules

Infrared polarization and intensity imagery provide complementary and discriminative information in image understanding and interpretation. In this paper, a novel fusion method is proposed by effectively merging the information with various combination rules. It makes use of both low-frequency and high-frequency images components from support value transform (SVT), and applies fuzzy logic in the combination process. Images (both infrared polarization and intensity images) to be fused are firstly decomposed into low-frequency component images and support value image sequences by the SVT. Then the low-frequency component images are combined using a fuzzy combination rule blending three sub-combination methods of (1) region feature maximum, (2) region feature weighting average, and (3) pixel value maximum; and the support value image sequences are merged using a fuzzy combination rule fusing two sub-combination methods of (1) pixel energy maximum and (2) region feature weighting. With the variables of two newly defined features, i.e. the low-frequency difference feature for low-frequency component images and the support-value difference feature for support value image sequences, trapezoidal membership functions are proposed and developed in tuning the fuzzy fusion process. Finally the fused image is obtained by inverse SVT operations. Experimental results of visual inspection and quantitative evaluation both indicate the superiority of the proposed method to its counterparts in image fusion of infrared polarization and intensity images.     

模糊逻辑在机器人逆运动学求解中的应用

冗余机器人逆运动学求解的方法很多，多数都不能很好的满足实时控制的要求，本文运用模糊逻辑的思想，构造了一种逆运动学求解方法，其计算量较其它方法大大减小，且满足实时控制的要求，仿真结果也证明了该方法的可行性。     

集对Fuzzy格及其在格表示论中的应用

用幂集格构造了集对 Ｆｕｚｚｙ 格（这与用整数对构造有理数集有相似之处）,并用它证明了完整的软代数表示定理,即定义了到自身的映射且有最大元和最小元的格为软代数的充要条件是它与某个集对 Ｆｕｚｚｙ 格的子格同构．这样,与分配格在幂集 Ｂｏｏｌｅ 格中表示相对应,软代数在集对 Ｆｕｚｚｙ 格中有表示,在理论上是很完美的     

某新型装备维修策略的研究

本文对如何借助于专家的知识、经验,科学、合理地制定某新型武器装备的维修策略进行了研究、探讨,提出了具有军事意义、又具有经济价值的新方法。为该新型装备的贮存、管理提供了决策依据,同时也为其它新型装备维修策略的制定提供了思路。     

关于Fuzzy Drazin子半群

本文引进了ＦｕｚｚｙＤｒａｚｉｎ子半群的概念,并讨论了它们的一些代数性质,改进并推广了［５］、［６］、［８］、［１０］及［１１］中的许多重要结果