基于模糊距离变换的骨架简化算法 (2012年)

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简介：
本文提出了一种基于模糊距离变换的新型骨架简化算法，有效减少了传统方法中的不必要细节，保留了形状的关键特征。针对传统骨架提取算法结果无法保证骨架单像素性以及伴随产生的毛刺问题，本段落提出了一种有效的去除骨架中毛刺分枝的剪枝算法，以更好地体现物体形态特征。该方法基于模糊距离变换理论，在粗骨骼图像上计算每条尾部分支的模糊距离值，并根据骨架特性设定动态阈值来判断是否移除特定分支。通过分级处理的方式进行修剪操作，确保了最终结果中骨架结构的准确性和连续性。实验表明，此算法能够有效改善传统方法中的不足之处，在保持骨骼完整性的基础上显著减少了不必要的毛刺分枝现象。

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基于模糊距离变换的骨架简化算法 (2012年)

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本文提出了一种基于模糊距离变换的新型骨架简化算法，有效减少了传统方法中的不必要细节，保留了形状的关键特征。针对传统骨架提取算法结果无法保证骨架单像素性以及伴随产生的毛刺问题，本段落提出了一种有效的去除骨架中毛刺分枝的剪枝算法，以更好地体现物体形态特征。该方法基于模糊距离变换理论，在粗骨骼图像上计算每条尾部分支的模糊距离值，并根据骨架特性设定动态阈值来判断是否移除特定分支。通过分级处理的方式进行修剪操作，确保了最终结果中骨架结构的准确性和连续性。实验表明，此算法能够有效改善传统方法中的不足之处，在保持骨骼完整性的基础上显著减少了不必要的毛刺分枝现象。

基于距离变换的细化骨架提取

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基于距离变换的骨骼抽取

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基于模糊控制的变桨距风力机仿真研究(2012年)

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本文针对变桨距风力机系统，采用模糊控制方法进行仿真研究，旨在优化风能捕获效率与叶片受力情况，提高风电机组性能。针对变桨距风力机存在的非线性、时变性和滞后性等问题，在分析了风力发电机组系统特性和变桨距控制要求后，建立了风力发电机的数学模型，并为变速恒频风力发电机组在低于和高于额定风速运行下的变速桨距调节设计了两个模糊控制器。最后利用Matlab Simulink仿真软件中的SimPower-Systems模块进行了仿真实验，结果表明该方法有效且可行。

基于一维集算法的距离模糊求解方法

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本研究提出了一种创新的一维集算法，用于优化距离模糊问题的求解过程，提高了计算效率和精度。在使用脉冲多普勒雷达进行测距时会产生距离模糊问题。为了解决这一问题，我们采用一维集算法。

关于测距雷达距离模糊的两种快速算法研究

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本文探讨了测距雷达中距离模糊问题，并提出并分析了两种有效的快速处理算法，以提高雷达系统的性能和准确性。测距雷达距离模糊的两种快速算法。

部电机模型与变桨距模糊控制方法.rar_giantbai_模糊变桨距_电机模糊

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改进的快速倒角距离变换算法——基于MATLAB的加速方法

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本文介绍了一种在MATLAB环境中实现的改进型快速倒角距离变换算法，通过优化策略有效提升了计算效率和速度。作者通过在图像上移动前向掩码并跳过不必要的操作来改进原始的 Chamfer 算法。这些被省略的操作包括那些会导致单元格中添加无穷大的最少值计算。对于包含大量非特征条目或边界处缺乏有意义特征的大规模二值图像，该算法表现出更高的效率。

基于遗传模糊C均值的织物性能聚类算法（2012年）

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本文提出了一种基于遗传模糊C均值的算法，用于优化织物性能数据的聚类过程，提高了分类准确性和灵活性。发表于2012年。为了克服传统模糊C均值算法（FCM）在依赖初始值及陷入局部最优解的问题，设计并实现了一种遗传模糊C均值聚类算法（GFCM）。该方法选取了模糊聚类中心矩阵作为优化目标，并将FCM算子融入到遗传算法中以提升其寻优性能。通过对聚类中心施加进化扰动来搜索全局最佳的分类结果。文中描述了FCM和GFCM的基本操作流程，通过一个关于织物性能评价的实际案例，比较了这两种方法的效果。实验表明，GFCM在处理此类问题时具有明显的优势。

基于模糊化决策树的分类算法研究 (2004年)

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