目标模糊

摘要： 小引我坚信这是一个传奇。一个极其简单的动作或姿势,被一个人倡导并反复强调,又有很多人心领神会紧随其后,十个、百个、千个、万个……最后,75万人一同重复着一个动作,躬身。日复一日,月复一月,年复一年,五年之后,一个简单的动作拥有了神奇的意义。躬身,已经远远超离了它自身所拥有的具象,变成了一种象征或隐喻。如今,当人们再一次俯下身去的时候,最初的目标模糊了,却意外地发现,人与自然之间有了更多的敬畏与和解,人与人之间有了更多的理解与和谐。

摘要： 诗歌专题往往令人生畏,很多考生对诗歌的复习层次感不强,目标模糊。下面笔者就二轮复习中诗歌的学习进行探讨,以期对考生有所启发和帮助。一、眼中有方向就诗歌而言,一轮复习以教材为根基,重在梳理诗歌的基本知识;二轮复习要对照课标和往年试题,融会贯通,总结读诗和做题的思维方法、规律技巧。

摘要： 规划,更好地把握未来“生活就像一盒巧克力,你永远也不知道你拿到的下一颗是什么。”对于充满着那么多未知的未来,有时候我们会感到迷茫困惑,但我们就只能对它抱以一种“随缘”的态度吗?哈佛大学曾经进行过一次跟踪调查,对象是一群在智力、学历和成长环境等方面都相差无几的年轻人。初次调查发现:在这些年轻人中,27%的人没有目标;60%的人目标模糊;10%的人有着清晰但比较短期的目标;仅有3%的人有着清晰而长远的目标。

摘要： 美国前第一夫人埃莉诺·罗斯福,在大学读书时打算边学习边工作,她希望能在电讯行业找份工作,可以多学些东西。她的父亲帮她联系到自己的一位老朋友、当时任美国无线电公司董事长的萨尔诺夫将军。萨尔诺夫热情地接待了她,问她:"你想要什么样的工作,做哪一个工种?"埃莉诺想任何工种自己都喜欢,无所谓选不选了,便回答:"随便哪份工作都行。"

摘要： 本系列的前两篇文章,分别介绍了一种侧重于数学建模“循环”过程的评估,以及一种在“目标模糊”的现实情境中进行的数学建模评估(蔡金法,刘启蒙,2019)。其中,侧重数学建模“循环”的评估包括“问题”“规划”“计算”“解释”“验证”和“报告”等环节,注重学生在“循环”过程中完善自己的数学模型,通过迭代不断逼近最优模型;在“目标模糊”的现实情境中进行的评估包括“作出假设”“数学推理与运算”和“运用现实世界的知识对模型和解答进行解释”等环节,强调假设要建立在对模糊目标的理解和简化的基础上。

摘要： 组织目标研究是公共管理研究的重要内容。目标清晰与目标模糊是组织目标研究中使用频繁的两个重要概念。在实证公共管理研究中,两个概念经常被互换使用,鲜有学者对其进行概念辨析。基于多个研究议题对目标清晰与目标模糊的概念化及应用研究进行比较与辨析。研究发现,目标清晰主要以主观感知测量为主,尚无客观衡量指标;目标模糊的测量则经历从主观感知测量到客观指标测量的发展过程。然而在主观感知测量上,二者的调查量表并无显著差异。在公私组织目标差异、组织绩效、组织繁文缛节、组织成员态度及动机等系列议题研究中,虽然一些学者在理论建构上倾向使用目标模糊的概念,但在测量上却倾向使用目标清晰的量表。在目前的实证公共管理研究中,尚未能显著区分目标清晰与目标模糊这两个概念。

摘要： 深入的分析了当前桥梁设计中的优化方式,并且就多目标模糊优化方法进行阐述,以当前最为普遍的混凝土简支梁为研究对象,建立了与实际相符的数学模型以及模糊目标集,并且理解了该种设计理念的基本原理以及应用范围,从而为遗传算法获取目标函数提供最优解.通过对于该技术的研究和分析,发现应用该技术是当前进行桥梁设计的最优化方法.

摘要： 一种用于多变量系统应用领域的基于模糊目标与模糊约束条件的模型预测控制方法，根据生产工艺条件的柔性情况，给出被控过程的模糊约束边界，根据操作条件定义模糊约束隶属度函数，并获得在模糊约束条件下性能指标函数的上界和下界，定义优化目标的模糊隶属度函数，最后将模糊约束和模糊目标进行集结，通过模糊决策算法得出控制律，具体包括初始化、柔性生产工艺条件的模糊约束和模糊目标转化、基于模糊决策的模型预测控制方法三个步骤。本发明能实现动态系统在可变约束条件下的模型预测控制，从而提高了模型预测控制方法在动态不确定环境下处理问题的能力。该系统辨识方法适用于工业过程控制、机器人、航空航天等多变量系统的控制。

摘要： 一种用于多变量系统应用领域的基于模糊目标与模糊约束条件的模型预测控制方法，根据生产工艺条件的柔性情况，给出被控过程的模糊约束边界，根据操作条件定义模糊约束隶属度函数，并获得在模糊约束条件下性能指标函数的上界和下界，定义优化目标的模糊隶属度函数，最后将模糊约束和模糊目标进行集结，通过模糊决策算法得出控制律，具体包括初始化、柔性生产工艺条件的模糊约束和模糊目标转化、基于模糊决策的模型预测控制方法三个步骤。本发明能实现动态系统在可变约束条件下的模型预测控制，从而提高了模型预测控制方法在动态不确定环境下处理问题的能力。该系统辨识方法适用于工业过程控制、机器人、航空航天等多变量系统的控制。

摘要： 本发明公开了一种运动目标速度解模糊方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：发射时序相邻的第一目标发射天线和第二目标发射天线在同一脉冲序列中各发射两次脉冲信号，第一目标发射天线的脉冲信号的信号周期与第二目标发射天线的脉冲信号的信号周期不同；根据回波信号获取第一目标发射天线对应的第一实测运动相位差和第二目标发射天线对应的第二实测运动相位差；根据两个相位差计算运动目标的多普勒频率；根据多普勒频率计算运动目标的当前速度。本发明所提供的技术方案能够解决现有技术中雷达测速时运动目标在回波积累时间内跨越多个距离单元，对应的多普勒响应超出一个频率范围产生模糊导致难以准确测量运动目标速度的技术问题。

摘要： 本发明提供一种去除速度模糊假目标的方法和装置，所述方法包括：获取连续Q帧的临时航迹，以及每一帧所述临时航迹关联的目标点迹，Q为正整数且Q≥2；计算所述目标点迹之间的距离R(i，j)，i和j表示帧数，i，j∈{1，2，3，...，Q}，i＜j；基于所述距离R(i，j)和所述距离R(i，j)之间的间隔时间T(i，j)计算得到多个距离变化率V(i，j)；对多个所述距离变化率V(i，j)进行数据融合获取对应临时航迹的真实距离变化率；将所述真实距离变化率与解模糊速度参数进行比较，获取速度差值；将所述速度差值与预设的差值门限阈值参数进行比较，并根据所述比较的结果确定是否将所述临时航迹升级为成熟航迹。本发明能够识别解模糊错误的假目标并进行剔除，避免假目标输出和临时航迹误升级。

摘要： 本发明涉及基于目标点任务划分的并行化模糊测试方法及系统，用于解决现有并行化模糊测试中存在的任务冲突问题。通过静态代码分析器检测出可能存在问题的代码块，生成目标点集合。通过构建CG和CFGs，计算出软件中各个基本块的归属及其到对应目标点的距离，将基本块的归属信息及其距离信息通过插桩编译集成到可执行文件中。各个模糊测试实例在启动时都会得到一个目标点集合，对归属于本目标点集合的种子进行变异测试。对并行化模糊测试器所产生的漏洞进行分析，判断该漏洞是否是存在于目标点处的，若是，则停止对该目标点的探索，进而转向其他的目标点继续探索。本发明适用于aflgo的并行化模糊测试模型，实现原理简单、软件漏洞检测效率高。

摘要： 本发明公开了一种基于自构架模糊EKF系统的目标跟踪方法，按照以下步骤顺序进行：S1、建立无人机系统控制模型；S2、设计自构架模糊EKF系统扩展卡尔曼滤波器；S3、将EKF估计方差与实际观测方差间的误差作为自构架模糊EKF系统的一个输入，通过自构架模糊EKF系统辨识，自适应地减小自构架模糊估计误差。本发明属于无人机技术领域，通过利用自构架模糊EKF系统理论，设计完成了自构架模糊EKF系统，通过将测量估计误差与实际误差之间的误差E(k)作为模糊系统的输入，通过调整模糊系统参数来实现对方差估计值R的最优逼近，提高了对无人机飞行轨迹的跟踪精度。

摘要： 本发明涉及一种多目标导向模糊测试方法及系统，所述方法包括：构建被测程序的函数调用图和程序控制流图；生成增强目标序列并计算目标序列的优先级；对被测程序进行插桩并生成插桩的二进制程序；判断当前模糊器所处阶段，并根据所处阶段从相应的种子队列取种子；变异种子生成测试输入；执行生成的二进制程序并记录测试输入的路径分支覆盖度和目标序列覆盖度；当测试输入提高了目标序列覆盖度，则基于种子多特征的综合能力、模拟退火算法和AFL原始能量，为测试种子分配能量；当测试输入提高了目标序列覆盖度，将测试种子放入导向种子队列，该方法增强了序列引导的多目标导向模糊测试方法触发漏洞的能力。

摘要： 根据本发明实施例公开的基于变结构T‑S模糊语义模型的目标跟踪方法及相关装置，估计第i个模糊模型的状态预测值；基于预设模型条件滤波公式，计算模型的状态估计；结合观测矩阵及状态估计，计算每个模型的预测观测；基于预设隶属度更新表达式，计算预测观测的第一模糊隶属度；更新前件参数，计算前件变量的第二模糊隶属度，基于第二模糊隶属度计算每个模型的权值；结合状态估计、第一模糊隶属度、权值计算目标状态及协方差。通过本发明的实施，引入反馈学习到强跟踪滤波方法，实现对模糊模型后件参数的辨识，将EM算法和模糊子空间聚类结合构建模糊聚类目标函数，实现前件参数的辨识，提高了估计性能和运动状态确定的准确性，降低了计算负担。

摘要： 本发明公开了一种基于分解的SAR图像多目标模糊变化检测方法，属于遥感监测技术领域。该方法从保留细节与去除噪声两个目标点出发，针对不同的目标生成不同的差分图像，分别使用FCM与FLICM模糊聚类代价函数来构造不同的目标函数，通过MOEA/D的方式对多目标任务进行优化，最后采用新的隶属度更新公式，通过种群迭代的方式，以不同的权重分配来计算每个像素点最后关于不同类别的隶属度值。通过实验证明本申请方法对SAR图像具有更好的检测效果。同时本申请针对保留细节和去除噪声两个目标进行了更加细致的分析，针对两目标选取了两个相互冲突的目标函数以进一步提高其区分能力，提高了对斑点噪声的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种基于分解的两目标模糊变化检测方法，属于遥感图像检测技术领域。所述方法对SAR图像进行变化检测时，将变化检测任务分解为保留细节和去除噪声两个子问题。通过对保留细节和去除噪声两个目标的分析，使用log‑mean算子得到了更高质量的保留细节差分图像。利用同态滤波和显著性检测，获得更加有效的去噪差分图像。使用FLICM构建不同的目标模型，同时利用MOEA/D方法对这两个目标同时进行优化。新的隶属度更新方法充分考虑了不同目标之间的平衡，生成了更优的最终变化检测图。通过在四个不同数据集上进行实验证明了本申请方法在复杂噪声干扰的SAR图像中具有更强大的检测性能。