模糊信息

摘要： 为提高隐写信息盲检测结果的准确率,开展基于模糊信息的多媒体图像隐写信息盲检测方法的设计研究。根据Contourlet变换原理,结合纹理的随机性与图像的丰富性识别图像纹理密度,提取多媒体图像隐写信息特征;将所有模糊信息作为一个一阶导数,根据模糊信息的最大似然量,融合特征信息;结合SVM分类器设计盲检测流程,完成隐写信息盲检测方法设计。通过对比实验证明,本文方法可对嵌入信息图像进行有效检测,检测正确率达到90.0%以上,具有一定应用价值。

摘要： [目的/意义]突发公共卫生事件所具有的复杂性与偶然性,降低了知识建模与语义发现的有效性。探究突发公共卫生事件的模糊信息建模机理,对提升安全决策的准确性具有重要的研究意义。[方法/过程]基于模糊形式概念分析理论,从多粒度属性视角研究突发公共卫生事件模糊形式背景,建立模糊概念格;通过格上作业,计算模糊概念中案例对象的综合相似度,构建基于模糊概念格的安全决策模型(FCSDM),据此进行安全决策;通过算例分析,说明FCSDM的应用流程。[结果/结论]基于FCSDM,能够从模糊计算的角度,提升突发公共卫生事件的知识建模能力;通过调整属性语义粒度,强化事故案例的致因与应急措施的语义关联,从而降低安全决策的应用风险。

摘要： 装备保障业务需求建模是装备保障信息系统研发的重要环节,准确描述业务概念和关系是获取高质量需求分析产品的重要前提.然而,该业务领域中用户目标、业务效果等核心要素常包含模糊或不确定信息,容易引发系统研发各方的需求理解偏差,从而给系统后期的设计、开发带来巨大隐患.针对上述问题,首先从装备保障领域知识建模出发,挖掘本领域核心知识,构成装备保障领域知识本体,在此基础上借助UML建模语言MOF层扩展机制,引入模糊评估属性和建模元素,进而形成一种可用于该领域信息系统业务建模分析的领域特定建模语言.该建模语言对领域内存在的明确和模糊需求信息同样具有良好的表达能力,便于系统研发各方在信息系统需求分析阶段达成共识,进而为准确捕捉装备保障业务需求提供技术支持.

摘要： 为了能够处理具有模糊性信息的公路边坡预警系统,完善边坡稳定性评价方法.首先建立公路边坡稳定预警评价指标体系,并分别按照成本型和效益型进行数据标准化处理,转换为区间模糊数.其次通过直觉模糊层次分析法确定各指标因素权重.最后提出转换公式,将不同指标监测值转化为直觉模糊数,并利用直觉模糊加权相仱度排序进行稳定性评价.研究成果不仅完善了边坡稳定评价模型,也为交通部门提供了决策参考.

摘要： 众所周知,人们进行沟通的桥梁是语言。在交流过程中,人们希望彼此的意思表达清晰、明确,以保证交流过程的高效、顺畅。而在现实生活中,人们常有意无意地降低意思表达的清晰度,使语义变得模糊不清。在跨文化交流中,翻译的是语义而非其他语言单位,那么语义的模糊性则是译员不可避免的问题。在英语口译实践中,遇到的模糊表达信息比较多,口译工作者如何处理和识别信息对于口译员准确快速传递信息至关重要。本文主要谈一谈语义的模糊性和如何处理模糊信息。

摘要： 阐述人工智能在电子信息技术中的应用具有双赢性、多元化、服务性的特点,其实际的应用在于能够高效处理模糊信息、精准选择排序信息、节约计算资源的作用。

摘要： 从"单一物"到复杂的图像堆叠的创作历程,赵宇的绘画一直维持着简洁干净的画面,延续着一种平静稳重的风格。他以画静观世界,通过对现实中的日常元素进行分析重构,模糊图像挟带的关键信息,将画面还原至"物"本身的逻辑,这更像是一种对现实的"观照"。

摘要： 将招股书模糊信息视作发行人传递给投资者的模糊信号,通过建立理论模型分析模糊信息如何影响IPO首日收益.并以2010-2012年在A股上市的494家公司为样本进行实证检验,构建衡量文本信息模糊程度的词库列表,利用文本分析方法将招股书中的模糊信息进行量化.实证检验结果与理论模型的结论是一致的.研究结果表明:招股书模糊信息增加了信息不对称程度,从而导致更高的IPO抑价水平;招股书模糊信息与IPO首日收益显著正相关,与发行价向上调整幅度显著负相关.进一步研究发现,模糊信息在一定程度上揭示了公司基本面所蕴含的不确定性,验证了模糊信息作为IPO事前不确定性的代理变量是可靠的.

摘要： 通过对模糊信息背景下的物流活动运行中的监管风险和物流金融信用评价为研究对象,针对指标进行选择和相关权重系数进行确定,建立了一套全面、 实用又科学的物流金融风险评价指标体系.控制物流金融风险,需要相关企业加强防范意识,制定物流金融保险条款等.

摘要： 研究模糊信息视域下的企业开展物流活动,其中的监管风险和物流金融信用风险评价是值得分析的.针对评价指数的相关选择和指数系数的权重进行大量分析研究,采用模糊综合评价方法构建物流金融风险评估模型.提出的这种物流金融模型风险远远小于传统的物流融资业务模型风险.控制物流金融风险,需要相关企业提高对物流金融质押物的管理和控制.

摘要： 人们常用模糊隶属度函数的形式描述自然语言信息，以随机集理论为桥梁可以将这种信息转换为Dempster-Shafer(DS)理论中的证据，然后根据Dempster组合规则可以将自然语言信息与其他类型信息进行融合。然而，传统的转换方法得到的是嵌套型焦元证据，这种嵌套型的证据结构的特殊性决定了其证据本身的非特异性较大，且与其他非嵌套型证据融合结果的非特异性也较大，不易依据其进行合理的决策。针对此问题，基于Pignistic概率转换及其逆转换，本文给出一种从模糊信息中提取非嵌套型焦元证据的新方法。该方法比传统转换方法得到的证据所具有的非特异性更小。最后，通过典型算例及其统计分析验证所提方法的有效性。

摘要： 本文研究了模糊信息条件下的应急资源调度问题,将参与应急的出救点数目最少和按期完成任务概率最大同时作为优化目标,首先给出了参与应急出救点数目取值范围的判定定理,然后将问题转化一个单目标优化问题,即求得出救点数目一定条件下使按期完成任务概率最大的方案,从而得到一组Pareto最优解.并从理论上证明了求解方法的有效性和正确性.

摘要： 在供应链协调中代理人的私人信息对委托人的决策会产生重要影响;因此设计一个有效的激励机制来获取代理人的真实信息便成为委托人的首要问题.本文基于市场需求依赖于代理人的工作努力水平和模糊外部市场条件的假设下,运用博弈论中的委托-代理理论和相应的激励机制对模糊信息不对情况下的委托代理问题进行了系统的研究和分析

摘要： 产品设计信息中存在着许多模糊因素.为了在这种情况下获得合理的设计解,本文完成了如下两项工作:(1)为了正确选择产品的结构类型,首先采用数理统计的方法从已有的产品实例中提取带有模糊性质的领域知识,然后基于模糊识别原理解决该问题;(2)为了在基于实例的推理中处理产品设计要求中的模糊信息,完成实例的模糊匹配,实例的各特征值都被表达为模糊数.作为一种知识处理方法,本文方法可应用在ICAD系统中,实现产品设计的智能化.

摘要： 本文针对车辆调度中的模糊信息问题,以车辆模糊行驶时间以及顾客模糊预约时间为模糊信息参量,采用细分顾客类别以吸收配送者知识系统的方法,分别以物流企业效用最大化和顾客效用最大化两种决策目标构建了2类模糊信息动态车辆调度优化模型,并给出了求解该类问题的蚁群算法.仿真试验分析了决策参数的变化对2类模型计算结果的影响,并给出了相关参数制定的依据.

摘要： 本文针对实际中广泛存在的多属性决策问题，提出一种基于语言变量的三参数Vague集的决策方法。第一，针对原有Vague集表示模糊信息的不足，引入三参数Vague值概念，给出了三参数中核的确定方法；第二，提出一种将语言变量描述的定性指标值转换为三参数Vague值的方法；第三，提出一种基于三参数Vague集的多属性决策模型;第四，提出一种更能体现最靠近正理想方案而又远离负理想方案的综合评价指标，并给出了基于三参数Vague集的多属性决策的具体步骤；最后，将这一方法应用到一案例中，结果表明该方法是可行的。

摘要： 决策树分析是决策理论中的一种行之有效的方法,但是传统的决策树分析方法不能处理现时世界当中的模糊信息以及多目标决策问题.根据决策的满意度原则,将模糊理论、模糊数排序以及多目标决策理论引进决策树分析,提出了基于模糊理论的多目标决策树分析的方法,论述了相应的操作步骤,并给出了一个应用示例。

摘要： 信息的不确定性是由于模糊性、随机性、不完全性、不精确性等因素造成的,不确定性信息在现实世界中广泛存在.关于这方面的研究主要集中在模糊性这种不确定性上.我们课题组在此领域的研究已经持续20余年,既括起来讲,早期的研究兴趣在于模糊(非可加)测度与积分的理论建立,主要研究了传统的可加测度与积分理论到非可加情况的推广;尔后的兴趣转向为如何用数值方法确定非可加测度;近期的研究兴趣在于从已有数据中获取模糊控制规则以及具有模糊表示的归纳学习问题.近10年的研究曾得到了多项基金项目资助,出版专著3部,发表学术论文100余篇,30余篇被SCI收录,20余篇被EI收录,省级以上奖励3项.以下是我们近期研究工作的一个总结,主要包括:模糊决策树归纳;基于模糊信息的决策表简化;产生模糊规则的扩张矩阵算法;模糊归纳学习在其他领域中的应用;基于示例学习的模糊控制等.

摘要： TOPSIS方法是多准则决策中常用的一种方法.但是该方法无法有效处理决策中的模糊信息,本文提出了一种模糊环境下的TOPSIS方法.在用三角模糊数对语言变量表示的基础上,决策过程中的各个准则的权重和各个备选方案的等级均采用语言变量来描述,这些语言变量由专家确定.为降低决策中的计算量,引入了模糊数的等级均值积分表示,在决策过程中将模糊数计算转化为简单的实数运算.这一优点使得决策中可以避免求解模糊数之间的距离和对模糊数排序.利用一个多准则决策的算例验证了该方法的有效性.

摘要： 本文针对权系数信息不完全确定和准则值为直觉模糊集的多准则决策问题,提出了信息不完全确定的多准则直觉模糊决策的TOPSIS方法和信息不完全确定的多准则直觉模糊决策的VIKOR方法.它扩展了TOPSIS方法和VIKOR方法的应用范围,并通过实例说明该方法的有效性和可行性.

摘要： 本发明公开了一种用于隐私信息匿名发布系统中个体信息的模糊化方法，涉及互联网中的隐私信息匿名发布系统。本系统是：隐私信息数据库、模糊化处理器和信息发布器依次连接；隐私信息数据库将个体的隐私信息以表格的形式进行存储；模糊化处理器从隐私信息数据库获取个体的隐私信息表格，采用最优模糊化方法对隐私信息表格进行模糊化，并将模糊化后的表格传送至信息发布器；信息发布器对外发布被模糊化处理后的表格。与现有的技术相比，本方法简单，显著提高了模糊化处理器的模糊化效率；适用于隐私信息匿名发布系统中具有个人隐私信息的数据发布。

摘要： 一种用于保护与音频、文本和视频相关联的个人可识别信息(PII)的系统。所述系统包括：输出设备和处理器。所述处理器接收包括包含非个人可识别信息和个人可识别信息两者的音频、图像或视频的文档。所述处理器针对语音、面部、以图形呈现的文本或个人属性来扫描所述文档；并且将所述项与数据库中的记录进行匹配，以确定文档中的每个项是否与个人可识别信息相关联。所述处理器还响应于确定语音或视频与PII相关联来确定与语音或视频的存在相关联的开始时间和结束时间；生成在开始时间与结束时间之间的经模糊的音频、文本或视频；并且使所述输出设备输出经模糊的音频、文本或视频。

摘要： 本发明公开了一种用于隐私信息匿名发布系统中个体信息的模糊化方法，涉及互联网中的隐私信息匿名发布系统。本系统是：隐私信息数据库、模糊化处理器和信息发布器依次连接；隐私信息数据库将个体的隐私信息以表格的形式进行存储；模糊化处理器从隐私信息数据库获取个体的隐私信息表格，采用最优模糊化方法对隐私信息表格进行模糊化，并将模糊化后的表格传送至信息发布器；信息发布器对外发布被模糊化处理后的表格。与现有的技术相比，本发明达到了相对意义上的最高准确性和最高安全性；②方法简介，显著提高了模糊化处理器的模糊化效率。适用于隐私信息匿名发布系统中具有个人隐私信息的数据发布。

摘要： 本发明公开了一种基于像素局部信息及非局部信息的模糊聚类图像分割方法，属于图像处理技术领域。所述方法包括提取给定图像中像素的灰度特征以及邻域特征，得到图像的特征信息集；随机化生成像素的隶属度；设计分割算法的聚类中心对，并设计分割的能量函数；通过迭代过程，对分割的能量函数进行最小化，在迭代过程中，基于拉格朗日算子法对像素的隶属度以及聚类中心对进行更新；迭代过程完成，基于最大隶属度原则对像素的隶属度去模糊化，实现对给定图像的分割，输出最终的分割结果。本发明不仅可以有效地利用像素的邻域信息，保持图像分割的细节，而且可以充分利用图像中像素的非局部信息，提高算法的鲁棒性。

摘要： 本发明实施例提供了一种基于物联网信息私密通道和公共网络模糊的信息分送方法、装置及系统。该方法包括：运营商管理服务器获取感知单元传送的感知信息；运营商管理服务器解析感知信息以获取感知结果；运营商管理服务器从感知信息中提取分类判断信息；运营商管理服务器依据分类判断信息，根据第一加密算法和第一模糊规则对感知结果进行处理后传送至运营商服务平台服务器、政府服务器、社会公共网络服务器的至少之一，使得所述用户端根据第一解密算法和第一去模糊规则对所述运营商业务感知服务信息进行解析。本发明有效提高了物联网中运营商业务感知服务信息和用户控制信息进行传送时的有效性、开放性、安全性和私密性。

摘要： 本发明实施例提供了一种基于物联网信息私密通道和公共网络模糊的信息传送方法、装置及系统。该方法包括：运营商服务平台服务器获取所述运营商管理服务器发送的运营商业务感知管理信息和第一加密算法；解析所述运营商业务感知管理信息以得到运营商业务感知服务信息，并根据所述第一加密算法对所述运营商业务感知服务信息进行加密处理；通过运营商私密通道将所述运营商业务感知服务信息传送至所述用户端；社会公共网络服务器获取所述运营商管理服务器发送的经过第一模糊规则处理后的运营商开放信息；根据所述运营商开放信息向所述用户端提供社会公共网络共享信息。本发明有效提高了物联网中各信息进行传送时的有效性、开放性、安全性和私密性。

摘要： 在本发明中为一种移动单元获得描述移动单元的主行驶路径的主行驶路径信息。接着采用模糊逻辑分析处理所述的主行驶路径信息，其中获得调度信息。

摘要： 本发明公开了一种基于模糊条件互信息的标签分布特征选择方法，本发明首先给定标签分布数据样本的集合和指定特征子集维度。其次利用模糊等价关系来处理连续型标签分布数据，并对候选特征集合F中所有的特征使用标签分布特征选择算法进行评价，选择得分最高的特征，将其索引加入到已选特征集合中，同时在候选集合中移除该特征，更新标签分布特征选择算法；已选特征集合中的元素就是候选特征集合中特征的索引，根据这些索引构建一个特征子集。最后将构造好的特征子集输入到SA‑BFGS模型中，由特征子集训练并保存模型。本发明能够有效地选择特征子集，提高标签分布学习器的性能。

摘要： 本发明公开了融合区间模糊信息和统计信息的多目标阈值图像分割方法，包括以下步骤：输入待分割的图像，并且将图像转换为灰度图像；设置图像的初始种群数目M，最大迭代次数G和最大阈值数目Smax，然后将种群按照阈值数目分成若干个大小相同的分组种群Qs；将得到的分组种群Qs采用同时优化区间模数熵函数和基于直线截距直方图的类间方差函数进行多目标进化，使每个分组种群得到一组非支配解集通过类间差异与类间差异的加权比值在每个分组种群的非支配解集中选择一个最优解，该最优解为最优阈值数目和最优阈值；根据得到的最优解对原图像中的像素点进行标记赋值，得到最终的分割结果。该方法能够实现自适应阈值图像分割，对含噪图像也可获得满意的分割结果。

摘要： 本发明公开了融合区间模糊信息和统计信息的多目标阈值图像分割方法，包括以下步骤：输入待分割的图像，并且将图像转换为灰度图像；设置图像的初始种群数目N，最大迭代次数G和最大阈值数目Smax，然后将种群按照阈值数目分成若干个大小相同的分组种群Qs；将得到的分组种群Qs采用同时优化区间模数熵函数和基于直线截距直方图的类间方差函数进行多目标进化，使每个分组种群得到一组非支配解集通过类间差异与类间差异的加权比值在每个分组种群的非支配解集中选择一个最优解，该最优解为最优阈值数目和最优阈值；根据得到的最优解对原图像中的像素点进行标记赋值，得到最终的分割结果。该方法能够实现自适应阈值图像分割，对含噪图像也可获得满意的分割结果。