模糊集理论范文（精选10篇）

模糊集理论 第1篇

水是区域社会经济发展的战略性资源, 也是生态环境系统持续良性循环的控制性要素。随着人口的剧增和经济的快速发展, 人类社会对水的需求也日益增加, 同时人类生活与生产活动对水资源及其循环系统也产生了诸多不利影响, 致使水成为制约大多数地区社会经济发展的瓶颈因素[1,2]。21世纪以来, 保证水安全已经成为了现代水利的主要目标之一, 也成为资源环境学科研究的重要前沿问题。因此有必要建立区域水安全评价体系, 从而更客观真实的对一区域进行水安全评估[3,4,5,6], 其评价结果也可为区域水安全管理决策提供参考和依据。本文基于模糊集理论[7], 建立了区域水安全评价的层次指标体系, 采用改进的模糊综合评价法作为该体系的评价方法, 并应用该体系方法对天津市2007-2011年的水安全状况进行评价。

1 区域水安全评价

区域水安全评价体系由区域水安全评价指标体系与区域水安全评价方法两部分组成。

1.1 区域水安全评价指标体系

根据国际上对水安全的定义, 评价水安全的指标一般包括水的供需矛盾、生态环境、粮食安全、饮用水安全、控制灾害、赋予水价值和水资源管理等7个方面。依据科学性、代表性、动态性和可获取性等原则, 经参考相关文献、调查分析和专家咨询, 本文构建了一个3层 (目标层、准则层和指标层) 、3个准则 (生活安全、生产安全、生态安全) 、13个指标构成的区域水安全评价体系[8,9], 见图1。

准则层中, 生活安全C1由4个指标构成, 其中饮用水水质达标率u1表示水质达标指标数占水质指标总数的百分比, 单位为%;人均粮食消费量u2表示粮食总消费量与人口总数的比值, 通过虚拟水理论量化为水的消费量, 单位为m3;粮食自给度u3表示本地生产粮食占粮食总需求量的百分比 (虚拟水理论中, 虚拟水贸易主要途径就是粮食贸易) , 单位为%;人均日生活用水量u4, 单位为m3/d。生产安全C2由5个指标构成, 其中人均水足迹u5表示总水足迹与总人口的比值, 单位为m3/人;工业耗水率u6表示工业耗水量占工业取水量的百分比, 单位为%;农业用水比例u7表示农业用水占国民经济总用水的百分比, 单位为%;单位工业产值取水量u8表示工业总产值与工业总取水量的比值, 单位为m3/万元;依赖进口指数u9表示本区域依赖外区域水资源的程度, 为无量纲参数。生态安全由5个指标构成, 其中人均水资源量u10表示区域水资源总量的人均值, 单位为m3;水资源开发利用程度u11表示年取用水资源总量占可获取水资源量的百分比, 单位为%;地下水位年降幅u12表示当地地下水为下降幅度, 单位为m/a;水资源模数u13表示每平方公里面积的水资源量占有量, 单位为m3/km2。其中u2、u7、u9、u11、u12为费用型指标, 其他为效益性指标。

运用层次权重决策分析法, 计算各水安全综合评价指标的权重值。引用9标度法构造判断矩阵B={bij}。判断矩阵是表征针对上一层某个因素, 本层有关因素相对重要性的量化矩阵。判断矩阵B中, bij对于B来说, 表示bi对bj的相对重要性, bij一般取1, 2, , 9及其倒数, bij=1为因素i和j同等重要, bij=3为因素i比j稍微重要, 依此类推, bij=9为因素i比j极端重要。判断矩阵应满足:bii=1、bij=1/bji。并对矩阵进行相容性检验[10,11,12,13]。由判断矩阵可分别计算出其对应的最大特征根λmax, 并用λmax解特征方程:

得到对应λmax的特征向量X={X1, X2, , Xn}, 将特征向量归一化, 即得到各指标的权重值向量W= (W1, W2, , Wn) , W1+W2++Wn=1。

根据各准则层及各指标的权重值, 对所有指标可进行总排序。第k个准则层权重为Ck, 其包含的各指标权重值分别为 (Wk1, Wk2, , Wkn) T, 则在总排序中这些指标的权重分别为CkWki。由此可确定各指标对于目标层的优劣次序。

1.2 区域水安全评价方法

(1) 评价等级确立。目前国内外尚未建立统一的水安全评价体系, 主要基于以下两方面考虑:①国际、国家、行业和地方规定的标准。②类比标准。经分析, 本文选用5级分类评价标准, 评价等级集V={v1, v2, , v5}。

(2) 隶属度计算。根据基本指标等级标准划分情况, 拟采用半梯形模糊分布构造水安全评价因子与评价指标的模糊关系矩阵R (ui, vj) , 其中rij=R (ui, vj) (0rij1) 表示第i个指标对于第j个等级的隶属度, rij由各评价指标的实际值对照各自分级标准, 利用隶属函数R推求得出。

(3) 综合评价。

①根据统计结果, 得到各指标的评价矩阵, 结合所求得的各指标权重, 即可进行各指标的评价[14,15]。

根据已确定的权重分配集W和模糊矩阵R, 用加权平均法进行模糊子集的合成, 求出综合评价值E即可进行综合评价。

式中:Ej表示准则层对第j等级的隶属度;Wi表示第i个评价指标的权重;Rij表示第i个评价指标对第j等级的隶属度。

②改进模糊综合评价[16,17]。在模糊综合评价法的基础上, 对评价等级集加上一定量化的标准 ([1.0, 0.8] (安全) , (0.8, 0.6] (较安全) , (0.6, 0.4] (一般) , (0.4, 0.2] (不安全) , [0.2, 0] (危险) ) , 就可得到改进的模糊综合评价法, 综合评价分值:

其中Sj表示评价等级集Vj所对应的量化评语集 (1.0, 0.8, 0.6, 0.4, 0.2) 。然后对照评价标准等级, 最终确定区域水安全度的评价等级。

2 案例研究

2.1 天津市概况

天津市位于东经116°43′~118°04′, 北纬38°34′~40°15′, 海河流域各河系的下游, 总面积11 946.88km2;2011年常住人口1 354.58万, GDP总量11 190.99亿元。天津市属于资源型缺水城市, 人均当地水资源占有量仅为160m3, 加上外调水, 人均水资源量约为300m3, 为全国人均水资源占有量的1/8。水资源短缺越来越成为制约该地区经济发展和社会进步的瓶颈因素。本文对天津市2007年-2011年的水资源状况进行了分析, 并对其水安全问题进行评价。

2.2 指标权重分析

根据层次权重决策分析法, 并结合天津市实际情况, 运用9标度法对各指标进行分析比较, 构造出天津市水安全各准则及各指标的评价矩阵, 分别见表1-表4。

根据评价矩阵求得各准则层及各指标的权重值, 然后对所有指标进行总排序, 见表5。

从表5可以看出, 对天津市水安全影响最大的因素为人均水足迹;各指标对区域水安全影响程度从大到小依次为:人均水足迹 (u5) >人均日生活用水量 (u4) >单位工业产值取水量 (u8) >饮用水水质达标率 (u1) >依赖进口指数 (u9) >人均粮食消费量 (u2) >农业用水比例 (u7) >人均水资源量 (u10) >水资源开发利用程度 (u11) >工业耗水率 (u6) >粮食自给度 (u3) >水资源模数 (u13) >地下水位年下降幅度 (u12) , 其中u5、u4、u8、u1、u9等5个指标权重之和为67%, 说明人均水足迹、人均日生活用水量、单位工业产值取水量、饮用水水质达标率和依赖进口指数这5方面对天津市水安全状况起着决定性的作用。

2.3 综合安全评价

基于天津市实际情况, 并结合国际与国内常用标准, 制定天津市评价指标标准, 见表6。

依据各指标权重, 采用改进的模糊综合评价方法, 可得出天津市水安全评价结果。评价结果见图2与表7。

2007-2011年天津市水资源总量分别为11.31、18.30、15.24、9.20、15.38亿m3;全市总供用水量分别为23.37、22.33、23.37、22.42、23.1亿m3。因此可知, 天津市年水资源量变化很大, 但是天津市通过改善节水灌溉技术、提高水资源利用效率、严重缺水年份加大引滦入津和引黄入津水量、调整生活、生产和生态中的水量分配方式等手段, 使天津市的总供水量基本保持稳定, 对水资源安全度起到了很好地调控作用。由此表明评价结果是可信的。

根据图2与表7分析:综合状况来看, 各评价年的水安全级别均为安全, 表明天津市水资源在综合安全状况方面是有保障的, 评价得分上, 除2010年属于偏枯年份, 得分偏低, 总体呈上升趋势, 表明天津市水资源的开发利用状况较合理。对于评价年内各准则层的安全状况, 生活安全方面, 评价得分变化不大, 总体保持稳定状态;生产安全方面, 评价得分基本保持稳步上升趋势, 表明天津市在节约用水、提高用水效率上取得了较好的成效;生态安全方面, 评价得分呈先下降后上升的趋势, 表明过去对生态环境的保护重视程度不够, 近年来随着人们生态意识的提高, 加强了对生态环境的保护, 生态安全也有所好转。综合准则层来看, 生活安全层和生产安全层在各评价年内均处于安全状况, 而生态安全层在2007、2008和2011年处于较安全, 2009和2010年则处于一般状况下。表明天津市水安全处于一种失调的状态, 即区域内生活用水、生产用水与生态用水不协调, 生活安全和生产安全是以牺牲生态安全为发展代价的。因此尽管天津市综合状况处于安全状态, 但这种状况是一种结构不合理的安全状态, 应改善生态安全状况, 实现各安全层的和谐发展。

注:评价基础数据均引自《天津市水资源公报》 (2007-2011年) 、《天津市统计年鉴》 (2008-2012年) 及相关文献。

3 结语

模糊集理论 第2篇

摘要：针对焦炉集气管压力这类多变量非线性系统，提出一种基于模糊神经网络的智能协调控制方案。应用遗传算法对模糊神经网络结构和参数进行优化，并采用PLC的逻辑梯形图语言编程实现智能协调运算。工程应用表明了系统设计的有效性。

关键词：可编程控制器 模糊神经网络 智能控制

焦炉集气管压力控制是焦炉控制的关键之一。压力大时焦炉冒烟严重，近距离不能看清设备，大量焦炉媒气进入空气中，污染环境；压力小时空气吸入严重，影响焦炉寿命和焦炉煤气质量。因此，采用先进控制手段，对焦炉焦气管压力进行长期稳定控制，对于改善环境、提高煤气回收量和质量、提高焦炉辅助产品产量和质量，具有重要的意义。焦炉集气管控制系统的主要问题有：

（1）焦炉集气管压力系统是一个耦合严重、具有严重非线性、时变特性、扰动变化激烈的多变量系统，一般的.PID调节很难满足要求。

（2）当媒质较好、鼓风机后媒气负荷稳定时，自动控制效果较好；当媒质较差、鼓风机后压力变化大时，常常出现振荡现象，迫使系统无法投入自动控制。

（3）作为控制机构之一的鼓风闸阀存在严重的非线性、滞后大，常规伺服放大器加执行结构很难适应。

近年来，神经网络、模糊技术和遗传算法已成为智能计算的三大信息科学，是智能控制领域的三个重要基础工具，将三者有机地结合起来，取长补短，不仅在理论上显示出诱人的前景，在实际应用也取得了突破。本系统采用一种基于遗传算法和模糊神经网络的智能模糊控制器，实现了模糊规则的在线修改和隶属函数的自动更新，使模糊控制具有自学习和自适应能力。本文将系统的硬件高可靠性、软件灵活性与现代智能控制相结合，在分析控制对象的基础上采智能协调解耦控制方案，应用PLC的逻辑梯形图语言编程实现，保证了集气管压力稳定在工艺要求范围内。

1 工艺简介

图1是焦炉集气管系统的结构。焦炉媒气从各炭化室通过上升管时被循环氨气冷却到80～90℃，然后进入集气管。焦炉某气从焦炉到初冷器分为两个吸气系统，即1号和2号焦炉为一个系统，3号焦炉为一个系统。1号和2号焦炉的煤气从各自的集气管进入共用吸气管后，在初冷器前与3号焦炉的煤气会合后进入初冷器。通过初冷器被冷却到35～40℃，然后由鼓风机送往下道工序。

2 系统硬件结构及系统功能

焦炉集气管压力控制系统采用高可靠性的两级计算机集散控制系统，由监控、控制器和通讯网及仪表系统构成，如图2所示。监控站由研华工业控制

一种改进的模糊集及其意义 第3篇

关键词:模糊信息;否定;模糊集;中介逻辑

中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2010) 09-0000-02

One Kind of Improved Fuzzy Set and Meaning

Zhang Shengli

(Xingyi Normal University for Nationalities,Xingyi562400,China)

Abstract:Processing negative information,in particular,fuzzy information and its negations,pan set up one kind of set fundament for processing different negative information.Based on this,this paper has done further research in the set fundament about fuzzy information and its different kinds of negations,and established one improved type of Fuzzy Set for differentiating contradictory negation,opposite negation and medium negation denoted as FScom,meanwhile investigated several properties of FScom.

Keywords:Fuzzy information;Negations;Fuzzy set;Medium logic

一、引言

在信息表示与信息推理等研究中,近年来一些学者主张信息处理领域中需要两种否定[1-6]。自1991年,G.Wagner等认为,在信息推理、逻辑程序设计、语义网等领域中,从逻辑观点看,否定是一个非清晰的概念,提出在所有这些计算信息处理系统中区分强否定表示明确的假和弱否定表示非-真[1-4];2005年,K.Kaneiwa在描述逻辑中主张两种否定,从而提出一个带有经典否定和强否定的扩展的描述逻辑ALC~,他坚持用谓词否定(例如,not happy)和谓词项否定(例如,unhappy)描述contraries、contradictories以及subcontraries概念,为了获得这些概念,他们期望形式化后能够提供一个改进的语义,其适合解释经典否定与强否定的各种结合,从而表明这种语义对ALC~中的概念保持矛盾性(contradictoriness)和反对性(contrariness)[5];2006年,S.Ferré提出一种认识的扩充,即基于模态逻辑AIK(All I Know)的一种逻辑转化运用在逻辑概念分析LCA(logical concept analysis)的框架中,其目的是考虑在一个唯一的形式化中区分否定、对立以及可能性,而且这种认识的扩充不需失去LCA的普遍性[6];2006年,潘正华对不相容信息中的矛盾性提出一种新的认识和处理方法,主张区分不相容信息中的矛盾关系和对立关系,认为在清晰信息和模糊信息的否定中包括了矛盾否定和对立否定,并运用中介逻辑及其无穷值解释理论进行研究[7-8];2009年,潘正华针对模糊信息及其否定的处理提出了区分矛盾否定、对立否定和中介否定的模糊集Fscom[9-10],但该模糊集的建立的模型计算量比较大。因此,在此基础上,本文对于模糊性信息及其各种否定的集合基础进行了进一步的研究,提出了一种改进的区分矛盾否定、对立否定和中介否定的模糊集FScom,并讨论了相关的性质。

二、改进的区分三种否定的模糊集FScom

定义1:[11]给定论域U,其上的一个模糊子集A是指对任何xU都有一个数fA(x)[0,1]与之对应,并称之为x属于模糊子集A的隶属程度,亦即,模糊子集A完全由映射fA:U[0,1]决定。

为方便计,我们将fA(x)记作A(x),U上的所有模糊子集构成的集合记作P(U)。

由于模糊子集A的任何否定都是由A唯一确定的,所以,对于A的任何否定集,其隶属函数都是A(x)的值域fA(U)(即{A(x)|xU})到[0,1]的一个映射。换言之,是U到[0,1]的一个复合映射。因此,我们由A可定义其各种否定如下。

定义2:设AP(U),fA(x)为A的隶属函数,对(0.5,1),

(1)若映射h:fA(U)[0,1]滿足。

则该映射h确定了U上的一模糊子集,称为A的对立否定集,记作A╕。

(2)若映射h:fA (U)  [0,1]满足。

则该映射h确定了U上的一模糊子集,称为A的中介否定集,记作A~。

定义3:设A是论域U上的一个的模糊集,xU,称A为A的矛盾否定集,若

A(x)=(A╕A~)(x)=A╕(x)A~(x)=max(A╕(x),A~(x))

至此,定义了一种改进的区分矛盾否定运算、对立否定运算╕和中介否定运算~的模糊集,我们也称它为“区分矛盾否定、对立否定和中介否定的模糊集”(Fuzzy Set for differentiating Contradictory negation,Opposite negation and Medium negation),亦简记为FScom。

命题1:设A是FScom,(0.5,1),对于xU,则

(1)A(x)或A(x)1当且仅当1A~(x);

(2)1A(x)当且仅当A~(x)1。

3改进的FScom的运算及运算规律

定义4:对于任意的xU,FScom的相等、包含、并、交运算定义如下:

(1)A=BA(x)=B(x)

(2)ABA(x)B(x)

(3)(AB)(x)=A(x)B(x)=max(A(x),B(x))

(4)(AB)(x)=A(x)B(x)=min(A(x),B(x))

命题2:设A是U上的一个FScom,(0.5,1),xU,A(x)当且仅当A╕(x)A~(x)。

证明:由于A=A╕A~,从而xU,有A(x)=max(A╕(x),A~(x)),又由定义2及命题1,我们可得A╕(x)A~(x)或A~(x)A╕(x)。若A~(x)A╕(x),根据命题1中的(1),有1A~(x),从而1A(x),即1A(x)。又根据命题1中的(2),可得A~(x)1,矛盾,所以A╕(x)A~(x)。反之,若A╕(x)A~(x),则A(x)=max(A╕(x),A~(x))=A~(x)。

命题3:设A是U上的一个FScom,(0.5,1),xU,A(x)当且仅当A╕(x)A~(x)。

证明:由命题1及定义2易证。

由定义2和3,易得下面两个结论。

命题4:设A是U上的一个FScom,,{╕,~,},则

AA=UAA=U

都不成立。

命题5:设A是U上的一个FScom,,{╕,~,},则

AA=AA=

命题4和5说明了在FScom中排中律和矛盾律都不成立。

由定义2,3及4,我们容易得到下面的性质。以下性质中均设A,B为FScom,则

性质1:(1)AA=A(2)AA=A;

性质2:(1)AB=BA(2)AB=BA;

性质3:(1)(AB)C=A(BC)(2)(AB)C=A(BC);

性质4:(1)A(BC)=(AB)(AC)(2)A(BC)=(AB)(AC);

性质1-4,经典集合和模糊集合也具有相同的性质,而我们基于中介逻辑建立的区分矛盾否定、对立否定和中介否定的模糊集FScom具有如下的特殊性质。

性质5:设AP(U),xU,则

(1)若(AB)(x)[1,],则(AB)╕=A╕B╕

(2)若(AB)(x)[1,],则(AB)╕=A╕B╕

性质6:(1)A=A╕╕(2)A~=A╕~(3)A╕A=A~~

参考文献:

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模糊集理论 第4篇

关键词：前景理论,集装箱堆场,直觉模糊集,优选

0 引言

集装箱堆场是供装卸船舶堆放集装箱的场所,同时也是临时保管和向货主交接集装箱的地方[1],集装箱堆场在集装箱运输中占据着极其重要的地位。选择合适的集装箱堆场有利于货物的交接、保管以及缩短装卸时间、降低装卸作业劳动强度,对实现物流系统合理化具有重要的作用。集装箱堆场选择属于典型的多属性决策问题,此类问题具有高度的不确定性。对于多属性决策问题,已有大量的学者展开了研究。前景理论能够反映决策者在面临风险时的心理因素,而直觉模糊集能更好地表达决策者的主观偏好,因此这两种方法在多属性决策中应用广泛。文献[2]基于前景理论对突发事件应急方案进行了决策。文献[3]应用前景理论于较多工程项目方案评价与排序之中。文献[4]采用了直觉模糊集决策方法对电子商务第三方物流供应商进行了选择。文献[5]引入了广义直觉模糊数对集装箱堆场的选择进行了决策。实际上,将前景理论和直觉模糊集联合起来进行决策优势更加明显,然而综合使用着两种方法进行决策的文献并不多,用于集装箱堆场优选的就更少见。文献[6]首次提出了基于前景理论的随机直觉模糊决策方法,验证了该方法的合理性和可行性。文献[7]和文献[8]分别将前景理论和直觉模糊集综合应用于在配送中心选址和服务中心质量评价中。本文在文献[6,7,8]的基础上,将前景理论和直觉模糊理论应用于集装箱堆场选择的决策问题之中,所得结果与传统决策方法具有一致性,该方法为集装箱堆场的优选决策提供了新思路。

1 集装箱堆场优选指标体系

影响集装箱堆场选择的因素较多,但大体上可概括为以下几类:集装箱的型号与所装货物的匹配性,集装箱停留的时间与堆场可利用时间的吻合性,集装箱提箱、装车等操作的方便程度等。因研究集装箱堆场选择指标体系的文献较少,本文借鉴了文献[5]中的指标体系作为本文的集装箱堆场的优选指标体系。该指标体系如图一所示,具体内容如下:

T1:集装箱货物的内容物同所装集装箱型号的一致性;

T2:集装箱在港口的停留时间与堆场可用时间;的符合程度一致性;

T3:集装箱在堆场内存放时无需翻倒箱作业便可提箱操作的方便程度;

T4:集装箱在堆场内存放时无需翻倒箱作业便可进行装船操作的方便程度。

2 优选方法

2.1 前景理论

前景理论由Kahneman和Tversky[9,10]提出,该理论融入了容量概率,将模型分为损失和收益的情况,从而使得模型可以在不确定的条件下进行风险决策。该理论根据价值函数和相应的决策权重来计算前景值,进行决策方案的优选,前景价值公式为:

式(1)中,V为前景价值,π(p)为决策权重,v(x)为价值函数,表示决策主观感受形成的价值。

式(2)中,当x≥0时,表示获得收益;当x<0时,表示蒙受损失。α和β分别表示价值函数在收益和损失区域的凹凸程度,即反应了决策者对收益和损失的敏感程度。

2.2 直觉模糊集理论

定义1设X是一个论域,则A={(x,μA(x),vA(x)|x∈X}为一个直觉模糊集,其中μA(x),vA(x):x→[0,1]分别表示隶属度和非隶属度,πA(x)=1-μA(x)-vA(x)称为集合A的犹豫度。同时满足0≤μA(x)+vA(x)≤1。

定义2 设α=(μA(x),vA(x))为任意直觉模糊数,称

为模糊数的精确记分函数,易证-1≤S(α)≤1。

该记分函数的选择能力较强,它考虑了犹豫度的作用,避免了直接用μA(x)-vA(x)对比直觉模糊数时,无法判断例如直觉模糊数α1=(0.8,0.1)和α2=(0.7,0.0)的大小的情形。决策者在利用该记分函数进行排序时,当备选方案的隶属度越高,非隶属度越低,犹豫度越低时方案越优。

2.3 评价方法步骤

STEP1:利用公式(4)将直接模糊矩阵转化为实数形式的记分函数矩阵;

STEP2:利用公式(1)、(2)、(3)求出前景矩阵Wij;

STEP3:确定各种指标的权重wi;

STEP4:利用公式W=wiWij计算各种方案的综合前景值,排序确定最优方案。

3 算例

现要对四个集装箱堆场(A1,A2,A3,A4)进行选择。利用四个指标作为评价指标对其进行优选,同时认为各种备选方案存在着高、中、低三种可能的风险状态,其对应的概率分别为0.2,0.7,0.1。经过专家打分得到以下的决策矩阵,通过计算优选出最佳集装箱堆场。

计算步骤如下:

(1)得到高、中、低三种风险下的集装箱堆场初始决策矩阵

高风险决策矩阵:

中等风险决策矩阵:

低风险决策矩阵:

(2)得到决策矩阵相应的记分函数

求出前景矩阵:

(3)利用文献[5]中的权重w1=0.4,w2=0.2,w3=0.3,w4=0.1

(4)求出综合前景值并排序

W1=0.465,W2=0.415,W3=0.491,W4=0.411,

W3>W1>W2>W4

此排序结果与文献[5]中的排序结果是一致的,验证了此方法的可靠性。

4 结束语

本文以前景理论为基础,通过引入直觉模糊集,并且利用记分函数,将直觉模糊评价矩阵转化为实数形式的记分函数矩阵,再求出前景矩阵。根据相关权重对集装箱堆场进行选择,根据综合前景值进行排序,最终确定最优方案,所得结果与其他方法一致,验证了该方法的可行性。该方法更能体现决策者的主观意识,具有一定的实际应用价值。

参考文献

[1]高鹏.集装箱堆场作业调度优化问题研究[D].大连:大连理工大学,2006.

[2]樊治平,刘洋,沈荣鉴.基于前景理论的突发事件应急响应的风险决策方法[J].系统工程理论与实践,2012,(05):977-984.

[3]刘海英,罗新星,毕文杰,等.基于前景理论的决策分析方法及其在工程项目评价中的应用[J].科技进步与对策,2014,(11):67-70.

[4]周珍,张强,彭岩,等.基于直觉模糊集的电子商务第三方物流选择[J].运筹与管理,2015,(05):18-23.

[5]裴植,鲁建厦,郑力.广义直觉模糊数在集装箱堆场选择中的应用[J].浙江大学学报(工学版),2012,(12):2274-2279.

[6]李鹏,刘思峰,朱建军.基于前景理论的随机直觉模糊决策方法[J].控制与决策,2012,(11):1601-1606.

[7]李梅,吴冲,张雷.基于前景理论的直觉模糊决策方法及其在配送中心选址中的应用[J].西华大学学报(自然科学版),2015,(06):1-5,11.

[8]权芳芳,李军祥.基于前景理论和直觉模糊集的呼叫中心服务质量评价研究[J].物流技术,2016,(02):82-86.

[9]Tversky A,Kahneman D.Advances in prospect theory:Cumulative representation of uncertainty[J].Journal of Risk and uncertainty,1992,5(04):297-323.

军事理论考查题目集 第5篇

1、如何认识着眼国家利益是我国新时期国防建设理论的根本出发点和落脚点？ 要点：国家利益的含义、国家两件最重要的两件大事、国防的地位与作用。

2、试论述我国国防历史的重要警示。

要点：政治开明、经济科技繁荣、军事强大、民族团结、国家统一国防就强盛，反之则然。

3、请从国防法规的特殊性质来认识国防的主体。

要点：法律是调整社会关系的行为规范，国防法规是国家法律的组成部分；国防是国家行为；

4、如何认识中国武装力量的使命？

要点：总的来说，是担负着保卫祖国、抵抗侵略、巩固国防、维护国家安全的神圣使命。具体是：陆、海、空、第二炮兵。

5、国防动员对战争胜负具有哪些重大影响？

要点：现代战争是综合实力的较量；是人民战争巨大威力的具体化；战争潜力可持续发挥的重要保证。

6、请论述战争胜负的决定因素是人而不是武器。

要点：

1、依靠人民群众进行战争，必须正确处理人与武器的关系；

2、武器是战争的重要因素，但不是决定的因素，决定的因素是人不是物；

3、力量的对比不但是军力和经济力的对比，而且是人力和人心的对比，因为军力和经济力是要人去掌握的；

4、把人和武器作为一个统一体来看，显然，人的作用是决定性的；

5、强调“人是战争胜负的决定因素”，并不排斥武器的重要作用，在战争中，应努力寻求人和武器的高度统一和最佳结合。

7、请举例说明你对“战略上藐视敌人，战术上重视敌人”是如何理解的。要点：

1、藐视敌人与重视敌人，从战略上和战术上分别加以限制，作为一个完整概念，两者就成为相辅相成，辩证统一的关系；

2、革命者必须在战略上，在全体上，藐视敌人，敢于同他们斗争，敢于夺取胜利；

3、同时，又要在战术上，在策略上，在每一个局部上，在每一个具体斗争问题上，重视敌人，采取谨慎态度，讲究斗争艺术，根据不同的时间、地点和条件，采取适当的斗争形式，以便一步一步地孤立和消灭敌人。

8、举例说明为什么说党对军队的绝对领导是我军永远不变的军魂。

要点：

1、坚持党对军队的绝对领导，是新时期人民军队建设和发展的客观要求；

2、坚持党对军队的绝对领导是保证国家长治久安的根本保证；如果放弃了党对军队的绝对领导，军队就会迷失方向，就会蜕化变质，就会分崩离析，打赢高技术战争和保证国家长治久安就无从谈起。

9、谈谈你对新军事变革发展动因的认识。

要点：

（一）信息技术是催生新军事变革的直接动力

（二）军事高技术促使武器装备划时代的发展

（三）高技术引起军事理论的重大创新

（四）高技术导致军队编制体制的变革

（五）新军事变革必将实现军事高技术的跨时代跃升

10、结合实际，谈谈你对培养国防信息化人才的认识。

要点：建设信息化军队，打赢信息化战争，人才是根本。要赢得未来信息化战争的胜利必须高度重视国防和军队信息化人才的培养，造就大批德才兼备的高素质人才，为我军现代化建设和未来作战提供强有力的人才和智力支撑。要充分利用相对和平的有利时机，搞好军事人才的需求与发展预测，对未来人才的需求规模、类别、结构及其变化规律、发展趋势等作出科学的预测，制订出中长期发展规划，尽快使国防信息化人才培

养的层次、目标、体制、方法与国防和军队信息建设的新要求相适应起来，在武器装备发展更新、未来信息化条件下局部战争爆发前做好必要的人才储备，从而缩小与发达国家军队在人员素质上的差距，确保在未来的军事斗争中立于不败之地。为适应国防和军队信息化建设的需要，在当前和今后一个时期必须着力建设好以下几支人才队伍：第一，要努力造就一大批政治过硬、作风过硬、业务过硬的高素质军事科学特别是国防信息科学的研究人才，繁荣和发展我国的军事科学、国防信息科学。第二，要培养和造就大批不同层次的国防信息专业人才。首先，要培养和造就一批既懂海、陆、空、天合同战术，又懂信息技术和信息战，能将“软”、“硬”手段有机结合起来指挥作战，具有先进的军事思想和良好战斗作风的高级指挥人才。其次，要培养和造就一大批信息专业基础知识扎实，才思敏捷，适应性强，具备信息战知识的军官，他们应是善于将技术和战术紧密结合，将信息技术与其它技术紧密结合的复合型人才。再次，要培养和造就一大批掌握最新信息技术，跟踪信息战前沿，勇于攀登国防信息技术制高点的技术专家。从而完善与信息化战争要求相适应的国防信息人才的队伍结构。在国防信息人才培养的渠道上，一方面，要依托地方加强信息化人才的双向培养；另一方面，要在军事院校的教学中加大信息化的比重，在部队提高信息化条件下的训练水平，创造良好的信息化人才培养的信息环境和氛围。

11、请论述我国所倡导的新安全观。

要点：核心是互信、互利、平等、协作；互信是基础，互利是目的，平等是保证，协作是方式；坚持以新安全观作为国家安全战略的根本指导方针。

12、结合实际，谈谈你对完善国防信息动员体系的认识。

要点：首先，要拓宽动员领域，把动员重点转到信息资源上来。要转变观念，把信息资源作为国防潜力调整和动态管理的重点，把动员的目光聚集于信息资源密集的部门和行业，加强对这些部门和行业动员机构的设置，强化动员职责，严密组织协调，以信息动员带动其他动员。其次，要加快动员手段的信息化建设。要建立纵向贯通、横向连接的动员指挥管理网络，要特别注意增强动员系统各部门之间、动员系统与军队和政府网络之间的技术通用性和兼容性。再次，要形成适应信息化国防动员要求的运行机制。信息化的动员体制，不仅要求各动员系统之间加强横向沟通，而且动员部门与军队和政府部门、社会团体之间也要形成顺畅的关系。

13、结合实际，谈谈你对加强国防建设的认识。

要点：树立与信息化战争要求相适应的国防建设新理念；培养与信息化战争要求相适应的国防信息化人才；加强与信息化战争要求相适应的国防信息基础建设；完善与信息化战争要求相适应的国防信息动员体系。

14、如何理解新世纪新阶段中国的国防政策？

要点：维护国家安全统一，保障国家发展利益；实现国防和军队建设全面协调可持续发展；加强以信息化为主要标志的军队质量建设；贯彻积极防御的军事战略方针；坚持自卫防御的核战略；营造有利于国家和平发展的安全环境。

15、请谈谈人民防空动员的战略意义。

要点：人防动员，是指国家为了适应战争的需要，发动和组织人民群众防备敌人空袭，减少空袭损失消除空袭后果所进行的活动。随着现代科学技术的飞速发展，各种新式空袭兵器不断出现，空袭反空袭已成为现代战争的主要作战样式之一。搞好人民防空动员，对于增强国家总体防御、保持战争潜力和打赢能力具有重要的战略意义。

16、请论述你对《孙子兵法》中提出的“致人而不致于人”的理解。

要点：这是《孙子兵法》中争取战场主动权的重要原则；两千多年前的孙武能看到主动权在战争中的重要性，并提出很多宝贵的争取和造成主动、避免和摆脱被动的原则、方法，这是十分可贵的；孙武认为，主动地位的取得不能靠空想，而要通过主观能动性的发挥去努力争取；为此，他指出在作战时要“先处战地而待敌”。先敌完成作战部署，以逸待劳，同时还要采取“以利动之，以卒待之”等“示形”的方法来调动敌人；

17、试论述我军建设如何实施科技强军。

要点：

1、军队必须以提高科技含量为中心，加快科技强军的进。

2、要立足现实，着眼未来，使科技强军战略贯穿于军队建设的全过程，以人才培养为先导，以武器装备发展为重点，以战斗力生成为目的，不断强化科技意识，增强科技强军的针对性；

3、要认真探索人与武器结合的最佳方式、方法；

4、要充分利用国家经济发展的有利因素，加快科技强军的进程，尽快缩短与军事强国之间在作战能力上的差距；

5、必须把加强质量建设作为实现我军现代化的基本方针，摆在更加突出的位置，全面贯彻，长期坚持；

6、坚持质量建设，必须从我国我军的实际出发，走有中国特色的精兵之路；

7、要优化部队编成结构，精简机构，充实基层；要突出重点，改善武器装备；

8、要突出训练，加强管理，依法治军，全面发展。

18、试论述如何推进军事训练由机械化条件向信息化条件下的转变。

要点：

1、要着眼有效履行我军历史使命，以新时期战略方针为统揽，立足机械化信息化复合发展的实际，推进机械化条件下军事训练向信息化条件下军事训练转变；

2、军事训练是军队和平时期最基本的实践活动，与军队建设的各领域、各方面都具有广泛而深刻的联系；

3、军事训练对于创新军事理论、推动体制编制调整改革、牵引武器装备发展、培养高素质军事人才，具有十分重要的作用；

4、一定要把军事训练摆在战略地位，作为部队的经常性中心工作，集中精力，抓实抓好；

5、要加大对军事训练的投入，提高训练保障标准，改善训练保障条件；

6、要坚决纠正降低训练标准和难度、消极保安全的不良倾向；

7、坚持从难从严，从实战出发进行训练，在贴近实战的环境和条件摔打磨练部队。

19、指挥信息系统正在向一体化方向发展，谈谈你对此的理解。

要点：体系结构一体化、功能一体化、服务一体化、管理一体化、操作一体化、信息武器一体化

20、请谈谈如何营造有利于我和平发展的周边安全环境。

要点：坚持以新安全观作为国家安全战略的根本指导方针；实行睦邻友好政策，构建周边安全机制；维护国家主权统一和领土完整，坚决反对和制止分裂；准确把握大国关系，发展新型大国关系；密切关注非传统安全威胁，维护国家各个领域的全面安全和综合安全。

21、军事高技术对现代作战带来了哪些影响？

要点：

（一）信息化武器装备成为提高军队作战能力的重要因素

（二）获取信息优势成为作战取胜的关键

（三）精确打击已成为战场打击的主要手段

（四）一体化联合作战成为现代作战的基本形式

（五）指挥信息系统成为现代作战的“力量倍增器”

（六）复杂电磁环境成为影响作战行动成败的重要因素

（七）作战空间空前扩大，作战效能大幅度提高

22、指挥信息系统是如何直接应用于军队指挥控制全过程的？

要点：情报获取、态势评估、方案产生、方案选择、制定计划、命令下达

23、谈谈你对中国特色新军事变革的理解。

要点：

（一）认真把握中国特色新军事变革的主要特征：首先，中国特色军事变革的启动具有应对性和后发性。其次，中国特色军事变革目的具有有限性和坚定性。再者，中国特色军事变革的过程具有艰巨性和跨越性。

（二）努力实现中国特色军事变革的宏伟目标“建设信息化军队、打赢信息化战争”

（三）找准道路，按照“三步走”的战略构想实现中国特色的新军事变革：

1、坚持走以信息化为主导，机械化为基础，信息化与机械化复合式发展的道路；

2、按照“三步走”的战略构想实现中国特色的新军事变

革。

24、如何坚持在国防和军队建设中贯彻落实科学发展观？

要点：

1、新世纪新阶段，贯彻落实科学发展观，推进国防和军队现代化建设又好又快发展，1、必须是融入国家现代化战略全局、与国家安全和发展利益相适应的发展；

2、是注重全面建设、革命化现代化正规化相统一的发展；

3、是坚持以人为本，推动军队建设和促进官兵全面发展相一致的发展；

4、是走中国特色精兵之路、速度质量效益相协调的发展。

25、试论述应如何协调发展国防与经济建设。

要点：实现国防和军队现代化建设又好又快地发展，1、必须坚持军民结合、寓军于民的方针，把国防和军队现代化建设深深融入经济社会发展体系之中，统筹国防资源和经济资源，注重国防经济和社会经济、军用技术和民用技术、军队人才和地方人才的兼容发展，进一步形成国防建设和经济建设相互促进、协调发展的良好局面；

2、能利用民用资源的就不自己铺摊子，能纳入国家经济科技发展体系的就不另起炉灶，能依托社会保障资源办的事都要实行社会保障；

3、要尽可能把国防科学技术研究纳人国家科学技术中长期发展规划，广泛吸纳成熟的民用技术，提高武器装备的创新发展能力；

4、要加大依托国民教育培养军事人才和从社会引进专业技术人才工作力度，更好地满足军队建设日益增长的高素质人才需求；

5、国防动员是实现军民结合、寓军于民的重要组织形式和桥梁，要通过国防动员推进军队后勤保障和其他社会保障的社会化，大力加强民兵和预备役部队建设，突出抓好高新技术武器装备动员和综合保障动员建设，巩固军政军民团结，切实增强打赢信息化条件下的人民战争的整体实力。

6、必须站在国家安全和发展战略全局的高度，统筹经济建设和国防建设，在全面建设小康社会进程中实现富国和强军的统一。

26、邓小平同志说：“要为我国的经济建设创造一个和平的外交环境，首先是一个稳定的周边环境。”请谈谈你的理解

要点：我国坚持以经济建设为中心，稳定的周边环境是必不可少的条件；稳定的周边环境可保证我们集中精神搞建设，一心一意谋发展；坚持睦邻友好政策，营造安全稳定的周边环境。

27、结合实际，分析当前的国际战略形势。

要点：

（一）美国追求绝对优势的安全战略

（二）欧盟推进一体化防务与强化共同安全相结合（三）俄罗斯重振大国地位，以经济发展谋安全

（四）日本强化日美同盟，积极推动多边安全机制

模糊集理论 第6篇

自从Zadeh提出模糊集以来,许多学者对这一理论又进行了深入而广泛地研究,并在许多领域取得了突破性的进展。1995年,重庆师范大学的杨心民对凸模糊集的性质进行了研究;1999年,外国学者Youness E.A.通过弱化凸集和凸函数的定义条件对它们进行了推广,定义了E-凸集和E-凸函数并研究了它们的性质;2005年,江南大学理学院廖祖华,黄昱,居世彬等人提出了反凸模糊集的定义及性质,并给出了模糊集是反凸模糊集的一些充分条件。近年来,随着研究的不断深入,凸模糊集理论越来越被广泛的应用到各个领域中。本文提出了强反凸模糊集的定义及性质,并探讨了强反凸模糊集与反凸模糊集及严格反凸模糊集等之间的关系,并给出两个等价条件。

为下文做准备,先给出以下预备知识:

定义1[2]若∀x,y∈E,和∀λ∈[0,1],有A(λx+(1-λ)y)≤A(x)∨A(y),称A为E上的反凸模糊集。

定义2[2]若∀x,y∈E,A(x)≠A(y)∀λ∈[0,1]A(λx+(1-λ)y)<A(x)∨A(y),称A为E上的严格反凸模糊集。

2主要结论

定义3若∀x,y∈E,x≠y和∀λ∈(0,1)有,A(λx+(1-λ)y)<A(x)∨A(y),称A为E上的强反凸模糊集。

由定义1和3可知强反凸模糊集一定是反凸模糊集,反之,未必成立。又由A(x)≠A(y)可知x≠y,则并且严格反凸函数必为强反凸函数,反之未必成立。

定理1若A,B为E上的强反凸模糊集,则A∪B为E上的强反凸模糊集。

证明因A,B为E上的强反凸模糊集,即∀x,y∈E,x≠y和∀λ∈(0,1),有A(λx+(1-λ)y)<A(x)∨A(y)和B(λx+(1-λ)y)<B(x)∨B(y)成立,所以,(A∪B)(λx+(1-λ)y)=A(λx+(1-λ)y)∨B(λx+(1-λ)y)<A(x)∨A(y)∨B(x)∨B(y)=(A∪B)(x)∨(A∪B)(y),即A∪B为E上的强反凸模糊集。

推论设A(1=1,2,…,n)是E上的强反凸模糊集,则也是E上的强反凸模糊集。

定理2若A为E上的反凸模糊集,如果Ǝλ∈[0,1],Ǝx,y∈E,x≠y有A[λx+(1-λ)x]<A(x)∨A(y),(*1)那么A是E上的强反凸模糊集。

证明:反证法假设A不是E上的强反凸模糊集,则存在λ1∈(0,1),Ǝx,y∈E,x≠y,有A(λ1x+(1-λ1)y)≥A(x)∨A(y)成立,令λ1x+(1-λ1)y=z,则A(z)≥A(x)∨A(y)(*2),因A为E上的反凸模糊集,所以A(z)≤A(x)∨A(y)(*3),由(*2)、(*3)知A(z)=A(x)∨A(y),以下分情况讨论:

综上,假设错误,所以A是E上的强反凸模糊集。

定理3若A为E上的反凸模糊集,则A是E上的强反凸模糊集的充要条件是:Ǝα∈(0,1),∀x,y∈E,x≠y,有A[αx+(1-α)x]<A(x)∨A(y)。

证明:由定义1、2及定理2知结论成立。

定理4若A为E上的严格反凸模糊集,则A是E上的强反凸模糊集的充要条件是A为E上的一一映射。

证明若A为E上的一一映射,得A(x)≠A(y)与x≠y等价,又由定义2和3知结论成立。

本文的理论充实了模糊集理论,为模糊集理论的进一步研究提供新的思路,并为模糊集理论的进一步应用提供理论依据,使得应用模糊集合解决实际问题变得更加有效,推动了模糊数学基础理论和应用的进一步发展。

注:本文E表示n维欧氏空间,A为E上的模糊集即A∈F(E)。

参考文献

[1]Zadeh L A.Fuzzy sets[J].Information and Control,1965,8:338-353.

[2]Youness E.A.E-convex functions and E-convex programming[J].Journalof Optimization Theory and Applications,1999,102(2):4392450.

[3]廖祖华,黄昱,居世宾.反凸模糊集[J].江南大学学报:自然科学学报,2005,4(4):431-433.

[4]王贵君,李晓萍.闭模糊集构成凸模糊集的充要条件[J].模糊系统与数学.1998,12:85-88.

[5]YANG.XIN-MIN.Some properties of convex fuzzy sets[J].Fuzzy Sets andSystems.1995,72:129-132.

模糊集理论 第7篇

模糊控制在智能控制领域发挥着显著的作用, 广泛应用于工业、家电、医疗等领域。模糊控制具有不需要建立精确的数学模型、易于实现、抗干扰能力强、鲁棒性较好等优点, 因而在控制领域中的应用越来越受到重视。而模糊控制器的设计、模糊推理规则的提取以及模糊推理算法的选取在模糊控制中起着非常关键的作用。目前常用的模糊推理算法主要是基于蕴含关系进行研究, 使得推理过程复杂, 且有时推理结果与实际不符。本文提出的基于模糊贴近度的模糊推理算法能有效降低算法的复杂度, 提高控制的准确度和效率, 与以往的基于蕴含关系的算法不同之处在于不再需要选取蕴含算子, 因为蕴含算子选取不当会给推理造成很大误差。本文利用基于模糊集贴近度的模糊推理算法对模糊推理系统的摄动进行了评估, 在保证模糊推理系统输入不发生摄动而只有推理规则发生摄动后, 对模糊推理系统的摄动性进行了分析。就基本模糊推理形式、多重模糊推理形式、多重多维模糊推理形式给出了系统摄动测度公式, 该公式考虑了模糊规则的可信度以及规则中每个事实的权重, 使得推理结果更符合实际情况, 对模糊推理系统稳定性的研究具有很好的指导作用。在最后利用Matlab对水箱液位控制进行仿真实验, 得出利用基于模糊贴近度的模糊推理算法具有响应时间短、鲁棒性好的特性印证了本文的结论。

1 相关定义

定义1设F ( X) 是论域X上的模糊子集的全体, 设A*、A∈F ( X) , 称为A*与A之间的最大摄动, 记作 ε。显然有 δ ( A*, A) = δ ( A, A*) 。

定义2[3]设F ( X) 是论域X上的模糊子集的全体, 设A*、A∈F ( X) , 称:

为A*与A的贴近度, 其中, X是A*与A的论域。

定义3若给定模糊产生式规则R: if A1and A2and and An, then B。 ( CF = μ) λ1, λ2, , λn, ω1, ω2, , ωn, 其中A1, A2, , An是规则前件中的命题, λ1, λ2, . . , λn分别是A1, A2, , An的阈值, ω1, ω2, , ωn分别是给定A1, A2, , An的权重, μ 是推理规则的确定性因子 ( 即权重) , 则规则的整体相似度为:

定义4设F ( X) 是论域X上的模糊子集的全体, 设A*, A∈F ( X) , 设定A*与A发生的最大摄动为 δ, 记A*与A发生的实际摄动为 δreal= δ ( 1 - S ( A*, A) ) , 其中S ( A*, A) 为A*与A的贴近度。

定义5设U、V为两个论域, A、A'为U上的模糊集合, 即A∈F ( U) , B为V上的模糊集合, AB为模糊推理规则, A' 为一输入, 根据定义2, 记模糊推理系统的输出为:

2 模糊推理系统的规则摄动

2. 1 基本模糊推理系统的规则摄动

在基本形式的模糊推理中, 设x、y分别是在论域U和V中取值的语言变量, A、A*∈F ( U) , B, B*∈F ( V) , 即A、A*和B、B*分别是论域U和V上的模糊集, 则模糊推理系统规则发生摄动处理可表示为:

摄动前规则R:AB

摄动后规则R':A*B*

即规则前件的最大摄动为 δf= ε, 规则后件的最大摄动为 δr= β, 所以模糊推理系统规则最大摄动为[4]:

当模糊推理系统规则再次发生摄动后, 此时模糊推理系统规则摄动可以用原始系统规则最大摄动与此时系统的新规则和上次系统摄动后的新规则的综合贴近度来度量, 具体度量方法如下:

规则前件发生的实际摄动:

式中, Sf为规则前件的整体相似度且:

规则后件发生的实际摄动:

式中, Sr为规则后件的整体相似度且:

因此, 最终模糊推理系统规则发生的实际摄动为:

利用定义2 分别计算SAf ( A*, A) 与SBr ( B*, B) 即可。

2. 2 多重模糊推理系统的规则摄动

在多重形式的模糊推理中, 设xi、yi分别是在论域U和V中取值的语言变量, Ai, Ai*∈F ( U) , Bi, Bi*∈F ( V) , 即Ai、Ai*和Bi、Bi*分别是论域U和V上的模糊集 ( i = 1, 2, , n) , 则模糊推理系统规则发生摄动处理可表示为:

摄动前规则R:AiBi

摄动后规则R':A*iB*i

即规则前件的最大摄动为, 规则后件的最大摄动为, 所以模糊推理系统规则最大摄动为:

模糊推理系统的实际摄动度量方法同2. 2 节类似, 下面给出具体度量方法:

规则前件发生的实际摄动:

式中, Sf为规则前件的整体相似度且:

规则后件发生的实际摄动为:

式中, Sr为规则后件的整体相似度且:

因此, 最终模糊推理系统规则发生的实际摄动为:

式中, 与可由定义2 给出的公式分别计算。

2. 3 多重多维模糊推理系统的规则摄动

在多重多维模糊推理中, 模糊推理系统规则发生摄动的情况如下所述:

摄动前规则R:Ai1Ai2AinBii=1, 2, , m

摄动后规则R':A*i1A*i2A*inB*ii=1, 2, , m

即规则前件的最大摄动为, 规则后件的最大摄动为, 所以模糊推理系统规则最大摄动为:

模糊推理系统的实际摄动度量方法同2. 2 节类似, 下面给出具体度量方法:

规则前件发生的实际摄动:

式中Sωf为规则前件的整体相似度且:

由于推理系统的规则是多重多维的, 所以应该对每条规则中的每个事实给出相应的权重 ωi ( i = 1, 2, , n) 以及每条规则的权重 μj ( j = 1, 2, , m) , 使得推理更准确, 因此上式修正如下:

式中:

规则后件发生的实际摄动为:

式中, Sr为规则后件的整体相似度且:

由于上式中未考虑规则的权重, 因此将其修正后如下:

因此, 最终模糊推理系统规则发生的实际摄动为:

式中, 与的值可用定义2 给出的公式计算。

3 模糊推理系统的输出摄动

在分析了模糊推理系统的规则摄动的基础上, 下面给出相应推理形式的模糊推理系统的输出摄动度量公式:

采用基于模糊贴近度的模糊推理算法给出系统的摄动结果, 这里只讨论的情况, 采用Yeung和Tsang的DS ( Degree of Subsethood) 算法进行模糊推理所得到基本模糊推理系统的输出摄动为[5]:

由于是一维模糊推理, 所以上式中M ( A) = μA ( x) 。

多重模糊推理系统的输出摄动为:

其中Bi的下标i的值与使得取得最大值的i的下标相同, Di的下标i的值与使得取得最大值的i的下标相同。与一维模糊推理相同, 上式中。

对于多重多维模糊推理, 由于每条规则中的每一维代表的事实应该有一定的权重, 所以赋以权值 εij ( i = 1, 2, . . , m; j = 1, 2, , n) 采用Yeung和Tsang的DS算法进行模糊推理所得到的输出摄动结果为:

式中:

式中, 与的值可依据定义2 计算得到。

4 实验结果分析

以水箱液面模糊控制为研究对象, 采用基于模糊集贴近度的模糊推理算法, 用Matlab的Fuzzy Logic工具箱与simulink连接做一个简单的仿真实验来验证本文的结论。

系统模拟的控制对象是水箱出水口阀门, 给定水箱的高度为4 米, 液面高度要求控制在1 ~ 3. 8 米之间, 水箱的起始液面高度为1 米, 理想液面高度为2. 4 米, 如图1 所示。

表1 是模糊控制器的规则表, 规则库中共有7 组共可产生49 条规则。图2 是采用三种模糊推理算法对水箱液位进行控制的响应时间仿真图, 图中三条曲线采用的推理算法从左到右依次是Zadeh的CRI算法、模糊贴近度算法、基于蕴含算子的三I算法。从图中可以看出基于模糊贴近度的算法的响应时间只需20 s, 且系统鲁棒性较强。图3 是基于模糊集贴近度的模糊推理算法的模糊控制系统的仿真输出结果。将模糊推理系统规则库中任意两条规则如第2 条If ( E is NM) and ( ΔE is NB) then ( U is PB) 改成If ( E is NM) or ( ΔE is NB) then ( U is PB) , 将第3 条If ( E is NS) and ( ΔE is NB) then ( U is PB) 改成If ( E is NS) then ( U is PB) 后, 系统的仿真输出结果如图4 所示。

图 3 基于模糊集贴近度的推理算法的水箱液面仿真结果

由仿真结果可知, 液面是一种在理想值周围波动的状态, 即理想液面高度处于刻度2. 4 处, 而且从仿真图中可以看出波动范围为1 ~ 3. 8 之间, 这与控制目的要求非常吻合, 而且当把模糊推理系统规则库中的规则微调后, 液面仿真结果与规则改动前没有太大的变化, 还在可控的范围内。从而说明推理规则的微小摄动并没有对推理结果造成负面影响。本实验也正好印证了研究模糊推理系统规则摄动的重要性以及采用基于模糊集贴近度的模糊推理算法度量模糊推理系统输出摄动的合理性, 对提高系统的稳定性具有现实的指导意义。

5 结语

本文在Zadeh的CRI方法对模糊推理系统摄动性研究的基础上, 首次运用基于模糊集贴近度的模糊推理算法分析了模糊推理系统的规则发生摄动的几种情况, 就基本模糊推理形式、多重模糊推理形式、多重多维模糊推理形式对模糊推理系统进行了摄动分析, 综合考虑了规则的权重 ( 确定性因子) 以及规则中每个事实的权重使得推理结果更准确, 系统的鲁棒性更好。

摘要：目前对模糊推理系统规则摄动度量都是基于蕴涵关系进行研究的, 而蕴涵算子选取不当必然会导致规则摄动出现误差。多数模糊推理算法也是基于蕴涵关系, 这些算法因涉及模糊关系矩阵运算而使算法的计算过程比较复杂, 有时推理结果和实际相差甚远。采用一种度量模糊推理系统规则摄动的新方法分析模糊推理系统的摄动, 该方法不再使用蕴涵算子, 而是基于规则摄动前后模糊集合的贴近度来度量, 与以往的方法有着本质的不同, 推理结果更贴合实际情况。

关键词：贴近度,摄动,模糊推理,蕴涵算子

参考文献

[1]袁和军, 李骏.模糊推理的摄动性[J].模糊系统与数学, 2001, 15 (4) :8-13.

[2]贾燕花, 徐蔚鸿.模糊推理系统摄动研究[D].长沙:长沙理工大学, 2009:10-27.

[3]Nakanishi H, Turken I B, Surgeno M.A review and comparison of six reasoning methods[J].Fuzzy Sets and Systems, 1993, 10 (57) :257-294.

[4]王国俊.模糊推理的一个新方法[J].模糊系统与数学, 1999, 13 (3) :1-10.

基于模糊集的军事图标识别 第8篇

关键词：模糊集,军事图标,图标识别

1 基于模糊集的军事图像识别概述

图标识别在军事领域具有重要的意义, 对军事图标进行正确的识别对军事图标中内容图像信息的检索起着非常重要作用。这主要是由于这些军事图标能够对其中的信息数据来源进行有效的反映。并且图标所携带的信息数据多, 其变化比较小, 对于文字而言, 检索起来要方便的多。纵观目前图标识别的算法, 普遍存在两个方面的问题:一个是现在所采取的图标识别方法基本上根据原图标图像的像素和形状特征进行识别, 这种方法不管是从局部或整体上来将, 都将像素点所处的位置信息忽略了。但是, 军事图标往往是人工所摄成和加工的图像, 其大多数都是由两个或者两个以上边界比较清晰的几何图像所组成, 如果这些成分图像在不同的位置出现或者组合起来的搭配位置不同, 其所形成的图标也完全不同。一个是从图像中分割出来的军事图标因为受到闪光灯、光照等作用, 其颜色将产生畸变。如果对这些图标直接进行灰度图像处理很可能会引起识别的误差, 甚至导致错误识别, 从而导致其进行二值化处理之后所形成的二值图像载有的有用数据信息非常少。

因此, 针对以上问题, 应该采取基于模糊集的军事图像识别算法, 此算法主要是将所提取的图标图像进行二值化转换, 以消除军事图标识别过程中颜色畸变的影响;接着对二值图标内部像素点的位置数据信息通过一定的算法进行定位和识别处理。该算法主要是通过形态学极限腐蚀的距离变换原理将图标中各像素点的位置数据信息进行转换, 将其转换为相对应的灰度信息, 从而使前面的二值化后的图像具有灰度特征, 最后对这些图标进行直方图特征分析, 以实现对军事图标的识别。

2 基于模糊集的军事图像识别的具体算法步骤

2.1 灰度归一化处理

在军事图标转变为灰度图像之后, 通过反梯度平均滤波法对数字化或者扫描过程中所产生的噪声进行消除, 此时再进行灰度归一化。此算法只有在对噪声进行有效消除的时候, 才能使目标边缘信息的得到比较好的保持。但是, 由于灰度归一化过程中, 容易对图标图像产生不连贯、不平滑现象, 以致于给其后续特征信息的提取产生影响。因此, 其图标的灰度归一化应该在灰度域而不是二值域进行, 其整个过程如下:第一, 采取迭代法对图标进行二值化处理, 再将这些进行二值化处理之后的图标分别在垂直、水平方面进行投影, 从而可以找到图标在之前的原图像中所对应的像素点位置;第二, 依据此像素点位置数据信息在原灰度图像之中对图标背景进行消除, 以得到灰度图标图像;第三, 对所得到的灰度图标图像进行归一化处理。

灰度归一化的具体算法:设归一化后的军事图标图像高度为H, 设归一化之前的图标图像f (x, y) 的大小为MN, 从而得到归一化之后的点阵F (x, y) 的大小为 (MH/N) H。而为确保直方图柄数充足, 像素一般设为200, 其映射公式为x'= (H/N) x, y'= (H/N) Y。

2.2 主方向旋转处理

对军事图标图像在进行以上归一化之后而得到的灰度图像再进行二值化。设二值化之后的图表图像为T (x, y) , 则

为了使二值化后的军事图标的特性在旋转过程中不发生变化, 可以对其进行主方向旋转。在这个时候, 我们可以设置图像跟主方向间所形成的夹角为准:准=[atan2 (2u11, u20u02) ]/2

在上式中:upq=∑x∑y (x-x0) p (y-y0) qT (x, y) 反映的是军事图标所在位置的中心矩 (p+q阶) ;其中x0, y0代表的是T (x, y) 所在的重心坐标。此时对军事图标按照主方向进行旋转之后, 所得到的最大外接黑色矩形, 我们就称之为目标区域, 之后的操作都是针对此目标区域所进行的, 主要是为了使二值化后的军事图标的特性在旋转过程中不发生变化。图1为二值化军事图标向方向进行旋转的前后形状。

2.3 距离变换处理

模糊集理论主要是以数学集合的形态存在, 而数学往往是以图像来表达的, 其主要是对图像的结构和基本特征进行描述, 即图像集中各部分与部分之间、元素与元素之间的关系的描述。对于大多数的二值军事图标图像, 其往往是由许多互不连通的彼此独立的几何图形所组成, 所以可将其归属为图形的集合体。可是对于二值化处理后的军事图标而言, 如果将其各个部分的像素点位置数据信息进行灰度信息转化, 于是就可以利用这个灰度信息将这些图像区别开来。其具体的转化距离函数为:

所以, 距离图表示二值化图标的各像素值和其目标相互接近的程度, 这就好比等高线图一样。如果对跟目标非常接近的像素进行最大赋值, 即对二值化图标进行背景消除处理, 所得到的图像清晰度一般跟距离成正比, 在每次操作之后, 对所有剩下的像素值进行加1处理, 从而可以得到一幅距离图。在形态学中, 也可以进行迭代地腐蚀二值图处理, 极限腐蚀就是指对图标图像通过结构元素进行不断的重复的腐蚀运算, 在不断地进行腐蚀运算的过程中, 可将那些彼此互不连通的图像区域凸现出来, 在此同时又会使一些其他的区域消失。其中, 最后一个消失的连通成分即“最终连通成分”。我们所要得到的并对其进行跟踪处理的就是这个“最终连通成分”。通过跟踪, 通过每一个最终连通成分的中心点来标识每个连通区域位置, 而所有最终连通成分的的集合, 我们就称之为极限腐蚀 (半径为r) 。图2就是极限腐蚀的一个例子;图3则是上述主方向旋转图1 (b) 在距离变化之后的形状。

2.4 相似性度量处理

军事图标发生镜面变换, 即对称变换, 其在镜面上所形成的直方图投影将发生非常大的变化。此时, 对直方图的相关距离进行求解可以对直方图归一化后形成的距离进行度量处理, 以致对这两个图形的整体相似性进行判别。首先, 我们要知道直方图的相似性一般是通过距离进行度量的, 这个距离如果大, 则表示其相似度就越小, 距离小则表示相似性越大。投影直方图的相关距离函数一般为:

其中, i大于等于零, 小于N;T (o) 军事图标;h直方图;T (s) 集中图像。为了进一步消除对各种影响, 在这里直接通过直方图计算将那些特殊背景区域 (其灰度为零) 进行消除。通过此方法所求得的图标距离跟镜面变换相比并不是很敏感, 因此, 其可以对图像间的相似性进行较好地反映。最后所得到的那副距离最小的图像, 即为识别的结果。

图4对模糊识别算法的整个过程进行了生动描述。下图中, (a) 标识的是网络图像中所获取的军事图标图像; (b) 标识的是 (a) 在进行归一化 (其像素高度设置为200) 所产生的图像; (图c) 是图 (b) 在二值化处理后发生主方向旋转之后的图形, 主方向旋转之后的图 (c) 进行距离变换, 使其像素点位置数据信息进行灰度处理, 从而得到其灰度距离图 (d) 。从以下这些距离图我们能够发现, 跟边缘距离越大的点看起来越亮, 而跟边缘距离越近的点看起来则越暗, 这就表示, 距离图中像素点的灰度值能够对像素点的位置数据信息进行准确反映。从而可以对图标进行准确识别。

3 结束语

综上所述, 军事图标识别对于其想要得到的图像信息或者视频信息的检索有着极大的重要性。主要表现在军事图标图像能够反映其数据的来源, 并且还能简化其对一些信息数据的处理。本文采取基于模糊集的军事图像识别算法, 对军事图标进行识别。具体步骤主要为:灰度归一化处理-主方向旋转处理-距离变换处理-相似性度量处理, 通过这些步骤从而可对军事图标进行正确的识别。

参考文献

[1]谢谦礼, 程承旗, 马廷.一种基于模糊集理论的图像图标识别方法[J].计算机工程与应用, 2006, 42 (17) .

[2]郭丽, 孙兴华, 黄元元.距离分布直方图及其在商标图案检索中的应用[J].中国图象图形学报, 2009, 7 (10) .

[3]李弼程, 彭天强, 彭波等.智能图像处理技术[M].北京:电子工业出版社, 2009.

[4]高彦平.图像增强方法的研究与实现[M].济南:山东科技大学, 2010.

[5]李刚.数字图像的模糊增强方法[M].武汉:武汉理工大学出版社, 2009.

[6]李宏刚.基于模糊集的车辆图像增强方法研究[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社, 2009.

基于模糊集的图像增强方法 第9篇

21世纪是一个充满信息的时代, 图像作为人类感知世界的视觉基础, 是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。而数字图像处理技术则为人类在计算机上实现和强化人的视觉以及人对视觉信息的加工处理能力提供了可能。

数字图像处理的最高目的是实现对数字图像中物体的分类或识别, 即模式识别, 从而构造自动处理某些信息的机器系统, 以代替人完成分类和辨识的任务。一般分为四个部分:信息获取部分、预处理部分、特征提取、决策分类。而预处理部分则使用图像复原、增强和变换等技术对图像进行处理, 提高图象的视觉效果, 优化各种统计指标, 为特征提取提供高质量的图像。

二、图像改善方法

通常图像改善的方法有两类:一类, 即图像增强技术, 是不考虑图像降质的原因, 只将图像中感兴趣的特征有选择地突出, 而衰减其次要信息, 从而扩大图像中不同物体特征之间的差别, 为图像的信息提取及其他图像分析技术奠定良好的基础;另一类, 即图像复原技术, 是针对图像降质的原因, 设法去补偿降质因素, 从而使改善后的图像尽可能地逼近原始图像。第一类方法能提高图像的可读性, 改善后的图像不一定逼近原始图像, 如突出目标的轮廓, 衰减各种噪声, 将黑白图像转换成彩色图像等;它是有目的地强调或突出图像的局部特性, 为了某种应用目的去改善图像质量, 使其更适合人的视觉特性或其他系统的识别功能。第二类方法常用于提高图像质量的逼真度, 它是试图利用退化过程的先验知识使已被退化的图像恢复本来面目。

三、为何使用模糊图像处理技术

在图像的处理过程中, 由于以下因素使图像处理本身就具有模糊性:

(l) 三维物体或场景映射到二维图像时信息的丢失;

(2) 缺乏图像质量定量测量方法;

(3) 一些定义中的模糊性和不确定性:例如, 在图像边缘和非边缘或均匀区和非均匀区之间就没有明确的边界;

(4) 对低层图象处理的结果描述的模糊性和不确定性。

而模糊系统能够表述多样、非精确、不确定、不准确的知识或信息。同时, 一般地, 任何种类的图像归根到底是由人眼来观看的, 一个优良的图像系统应与人的视觉机理有良好的匹配, 因此希望使用一种能够描述人的视知觉特性的模型和方法, 而模糊理论在分析诸如判断、感知及辨识等人类系统的各种行为时是一个有效的工具。因此有必要使用模糊理论来对图像进行处理, 即一种新的数字图像处理技术数字图像模糊处理技术。

四、图像增强技术

图像增强是一种基本的图像底层处理的手段, 它的目的在于改善原始图像的视觉效果。传统的图像增强方法, 技术上可以分成两大类:频域法和空域法。前者立足于修改图像的傅立叶变换。空域处理法是直接对图像中的像素进行处理, 基本上是以灰度映射变换为基础的, 所用的映射变换取决于增强的目的, 例如增加图像的对比度, 改善图像的灰度层次等处理均属于空域处理法的范畴。

五、基于模糊集的图像增强算法

1. 模糊特征平面

模糊特征平面:按照模糊子集理论的概念, 一幅MN维的具有L个灰度等级 (所谓颜色或灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别, 在彩色显示器中表现为颜色的不同, 灰度级越多, 图像层次越清楚逼真) 的图像X, 可以作为一个模糊点阵看待。

2. 法改进研究

由上述我们可以看到隶属度函数和模糊增强算子的选择对模糊增强的结果是至关重要的。因此, 可以从这两个方面对算法进行改进。

(1) 隶属度函数的改进

对于图像模糊增强, 隶属度函数可以用两种标准的方法定义:“S”型或“”型。对于一幅大小为M x N的双峰图像X, 具有一个灰度级为gmin的暗背景和一个灰度级为gmax的亮物体。这种情况则适合使用“S”型隶属度函数。

其中:

“”型则适用于为多峰图像分配隶属度值, 例如, 一幅具有暗背景和几个不同灰度级别的亮区的图像。“”型函数定义为:

基于这两个标准的隶属度函数, 一些学者提出或引用了其他的隶属度函数, 而在陈武凡等人引入广义模糊集后, 则出现了如下的隶属度定义, 既克服了Pal算法中部分灰度信息丢失的缺陷, 也克服了隶属度计算量大的缺点。

(2) 模糊增强算子的改进

陈武凡等人引入广义模糊集用于图像边缘检测的同时, 提出一种新的模糊增强算子广义模糊算子 (GFO) 将广义模糊隶属度映射到普通模糊隶属度, 如下:

其中β>1, α>0。在β给定之后, 参数α可通过式中的第二项、第三项在分界点γ∈[0.5, 0.1]上进行耦合求出。GFO在增强时, 相当于对于高于和低于某一灰度范围的象素的灰度值都进行提升, 而使处于灰度范围内的象素的灰度值减小, 从而有利于边缘检测。

参考文献

[1]鱼海涛.基于模糊集理论的图像增强算法研究.西安:西安科技大学, 2005

[2]李弼程, 彭天强, 彭波, 等.智能图像处理技术.北京:电子工业出版社, 2004

[4]贾莹, 段玉波.基于模糊集的图像增强方法研究.大庆石油学院.2010年6月

[5]郭宗祥, 模糊信息处理基础, 成都, 成都电讯工程学院出版社, 1989, 第三章

基于模糊集的遥感图像质量评价 第10篇

关键词：模糊集,遥感图像,质量评价

0 引言

Matlab能够为图像处理分析提供函数和工具箱,极大简化了图像处理步骤,提升了图像处理效率。将该软件与模糊集理论相结合进行遥感图像质量评价,可为图像处理提供标准和方向,能够更好地确保图像处理效果。

1 基于模糊集的图像处理理论

在社会科学或自然科学研究中,有许多概念并没有十分明确的定义,即具有模糊性。所谓模糊性,是指共维条件下的客观事物在中介过渡时展现出的“亦此亦彼”的特性。在普通集理论中,对于集合的对象,属于或者不属于,必须是其中一个,这就限定了普通集合论只能表现“非此即彼”的现象,是确定的概念。为了展现出模糊现象和模糊概念,1965年LA.zadeh最先定义了模糊集合的概念,使得集合论中X元素的集合隶属关系从{0,1}扩大到[0,1],从而产生模糊集合的概念(也称模糊集)。

从目前研究来看,遗传算法、边缘检测、模糊神经网络和模糊增强算子等理论都属于模糊理论的分支,在图像增强、边界检测等算法中得到了广泛应用,并且取得了较好的图像处理效果。本文将用到的隶属函数是模糊理论中的重要概念,对图像进行模糊处理首先就要确定隶属函数。所谓隶属函数,其实就是表示判断x隶属于某种条件值的次数和总的询问次数n之比的极限,能够进行一个闭区间的隶属度的表示。根据模糊集隶属原则可知,假设Ai∈IF(x),i=1,2,...,n,并且x∈X。如果i∈{1,2,...,n}使Aj(x)<Ai(x)(i≠j,j∈{1,2,...n}),则认为x相对地不隶属Aj。

为了区分模糊集合和常规集合,将常规集合定义为分明集或非模糊集。广义下的模糊集合是在普通模糊集合的基础上进行补充,但是普通模糊集合隶属度值域为[0,1],转化为经典集合的特征函数,同时普通模糊集合转化为分明集。由此得出,模糊集是分明集的推广,分明集是模糊集合的特殊形态。

2 基于模糊集的遥感图像质量评价

2.1 评价方法

在对遥感图像质量展开评价时,需要根据图像特点进行等级评分标准的制定。具体来讲,就是可以将评价指标划分成整体检查、专项检查和特征检查,需要分别完成图像精度、清晰度(MTF)、信噪比、局部分辨率和源数据完整性等内容的检查。而在对遥感图像质量评价指标进行初步判断描述时,可以将各指标划分成5个等级,然后对各级别进行细微描述,从而实现图像分类[1]。为实现准确描述,需要使用定性的指标参量值作为描述依据,并且尽量达成专家共识。

2.2 图像质量评价

由于评价元素存在共同影响质量的特点,并且各元素权重相差不大,可以将元素权重当成是完全均匀的。同时采纳多人的评判意见,使得到的评分准备也较为科学和全面。根据模糊集理论,可以将指标评语集划分为一等到五等,共5个等级,各等级评分依次为10-8分、8-6分、6-4分、4-2分以及2-0分。在对遥感图像质量进行评价时,可以使用Matlab语言进行图像精度、清晰度、信噪比等评价指标的计算,文中使用的遥感图像为美国Santee河流三角洲遥感影像,图像分辨率达4m,比例尺为1∶10000(见图1)。而在Matlab环境中,利用图像统计特性就能够完成图像信息量携带和灰度级分布等情况的准确分析,因而能够使质量评价结果得到准确反映。

2.2.1 图像精度

在对图像精度进行分析时,采取计算图像几何精度的方法来评价是否合格。本文具体使用的评价精度因子为Kappa系数。在具体操作中,将真实参考的所有像元总数乘以混淆矩阵对角线的和,减去真实参考像元数与该类中被分类像元总数之积后,再除以像元总数的平方减去各类中真实参考像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果。在一系列计算和分析后,最终得到了不同比例尺精度下的Kappa系数。将该系数乘以10并建立模型,则能够完成系数的十分制转化。假设得到的Kappa系数为0.9,标准值为0.84,则图像为合格图像。通过对选取的遥感图像进行检测发现,图像的误差矩阵整体检查Kappa值为96.2%,局部为92.9%。根据专业人员的打分,则可以完成图像精度的打分。

2.2.2 图像清晰度

图像清晰度又称锐度,是指影像上各细部影纹及其边界的清晰程度。通常有有两种描述方法:一是像素数量(或线条数),例如:1K清晰度表示1 024个像素;二是调制传输函数MTF(Modu--lation Transfer Function)。电视技术中常常用到带宽或电视线来衡量水平清晰度,其实也能将带宽和电视线分别视为MTF和像素数量在电视技术中的独特描述。像素数量体现的是一种绝对值,优点是简单明了,但同时存在一个缺点:无法详细展示出清晰度变化趋势;MTF描述的是两个变量之间存在的一种相对关系,优点是能够展现出清晰度的变化,缺点是比前者更复杂。在检测图像清晰度的过程中,由于人眼最低调节度为0.05,所以可以将图像极限分辨力设为0.08。假设最终得到的图像清晰度计算值超过这一数值,就能判定该指标取得满分。但因为不同图像的精度要求有差别,所以还要设定一个最大的调制度值,以便实现图像的准确打分。运用Matlab进行遥感图像最大灰度值Imax和最小灰度值Imin的计算,然后利用公式M=(Imax-I)/(Imax-Imin)就可以确定选取图像的清晰度值为0.304。根据专家各自设置的调制度值,则可以完成图像清晰度打分。

2.2.3 图像分辨率

观察一个图像是否清晰,通常相同图像包含的信息数量存在一定关系,一般可以用地面分辨率来表示影像分辨率,其中地面分辨率有米/像元和米/线对等两种表示方式。人眼正常的分辨能力在视距为25cm时约为每毫米7个线对。按照1∶10 000比例尺将其转换为实地,则人眼对遥感图像的分辨能力为57cm,由于这种情况下的明视距离是25cm,所以在观察影像时不会有模糊感。而在确定影像地面分辨率时,通常将明视距离延伸至50cm左右,根据图像携带的信息量和比例尺精度,则能够完成图像最低分辨率计算,从而对图像分辨率进行打分[2]。根据专家对图像最大和最小分辨率的分析,则可以完成图像分辨率打分。

2.2.4 图像信噪比

在评判图像信噪比时,需要通过视觉和电脑进行主观最高层次的判断,这种借助人的视觉和电脑软件进行评判的过程,第一需要有专业人员,根据图上的马赛克,将线条模糊、边缘不清、清晰度较差等影响判读的点线面,在图像上用线勾画出来,然后进行面积计算,得到百分比分值。整个过程借助于人眼视觉进行高层次评判,虽然带有主观性,但其中通过电脑软件的操作,能够将主观偏差降到最低,在图像上进行模糊线条和散装噪声颗粒等问题点线面的放大和勾画,然后利用Matlab的“rubber-band”工具完成勾画面积的计算,从而得到图像的信噪比。

2.2.5 文件正确性及完整性

在评价遥感图像质量时,需要根据文件内容正确值的统计百分比进行元数据文件质量的评价。对于遥感影像附件的评价关键是检查附件,包括元数据和其它说明性文档等的正确性和完整性。同样,资料完整性也用正确值的统计百分比表示。如果图像的质量要求阈值为88%,检测得到的元数据完整性为94%,则该指标得分为(94%-88%)/(1-88%)*10=5。根据选取图像的实际情况图像质量阈值将设定为85%。

2.3 模糊集运用

根据模糊集原则,计算出的隶属度有很大的交叉性,主要是由分值区间范围(最大达到9分之多)相对于等级细分(0.4阶宽)太宽造成。假设将打分规则制定得更细腻,所得分数接近程度更高,所展现的隶属度大小就会更直观。除此以外,为了在特殊情况下进行快捷地处理,可以设计为不再对客观性过强的因素打分,代入一个比较适合的参数,接着只对整体和局部的坏点坏线和主观因素进行分析,最后采用以上方法进行区间值分析,划分出等级。另外也可以根据不同的参数取值范围,选出不同的值进行分析,从而得出等级划分。但如果采取这种方式,虽主观成分少了,但其可靠性值得商榷,有待进一步探讨。

将所有专家对各项评价指标的打分汇总后,将其构成一个实数区间,然后将该区间带入区间值模糊综合评判模型中进行计算,则能够得到综合评分。具体而言,就是利用每项指标给分中的最大值和最小值进行区间值模糊集构建,然后将综合评价指标对应区间值带入隶属函数,从而得到总的评判矩阵。而根据隶属度的性质原理,则可以确定图像的等级。为实现图像质量的准确分类,还可以对运用隶属原则评为一级的图像进行二级模糊综合评判。采取该种方式,则能够得到与实际情况更接近的评价结果[3]。

3 结语

本文提出模糊集理论以及常用的图像质量评价方法后,开始考虑建立质量度量模型,其中如何选择评价元素是重点,最终选定图像精度、清晰度、分辨率等度量元素,同时将不易进行客观度量的色差、对比度、反差等划入主观观测的范畴并制定了评分原则,最后采取多人评判打分的方法,尽量避免主观因素的不确定性,在将来的研究中可以细化出每项十分制的转化公式,并在实验中将其实现。

运用Matlab软件完成遥感图像处理后,需要对图像质量进行评价,这样才能确保图像的处理效果。基于模糊理论对遥感图像精度、分辨率和清晰度等进行评价,完成效果较好。相信随着相关理论的发展,该种评价方法将在遥感图像处理中得到广泛应用。

参考文献

[1]吕赛,李绪志,张九星.遥感图像质量分析与评价方法研究[J].计算机仿真,2012(9):266-270.

[2]何中翔,王明富,杨世洪,等.遥感图像客观质量评价方法研究[J].工程图学学报,2011(6):47-52.