模糊算法基本原理精選(九篇)

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第1篇：模糊算法基本原理范文

關(guān)鍵詞：迭代；嵌入式系統(tǒng)；圖像分割；細(xì)胞分割；Qt；OpenCV

中圖分類(lèi)號(hào)： TP368.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0引言

在嵌入式環(huán)境下的醫(yī)學(xué)圖像處理日趨受到重視，相對(duì)于傳統(tǒng)PC設(shè)備的臃腫，嵌入式設(shè)備的輕便更利于醫(yī)療的普及，有助于解決邊遠(yuǎn)地區(qū)醫(yī)療設(shè)備的改善[1]。因此在嵌入式下應(yīng)用研究醫(yī)學(xué)圖像處理成為了研究的熱點(diǎn)，而在醫(yī)學(xué)圖像處理中，醫(yī)學(xué)圖像分割是醫(yī)學(xué)圖像處理和分析的關(guān)鍵步驟，也是其他高級(jí)醫(yī)學(xué)圖像分析和解釋系統(tǒng)的核心組成部分，但是細(xì)胞圖像之間存在的嚴(yán)重粘連現(xiàn)象決定了要分割識(shí)別細(xì)胞圖像的特征相當(dāng)困難。

目前，有許多圖像分割方面的算法，但是由于細(xì)胞圖像本身的復(fù)雜性導(dǎo)致分割效果都不是很理想，而針對(duì)細(xì)胞圖像的特點(diǎn)提出的松弛迭代分割算法[2-3]可以很好地解決分割效果的問(wèn)題，可是由于該算法要經(jīng)過(guò)多次迭代，因此消耗計(jì)算資源較大，不適合在嵌入式設(shè)備中運(yùn)行。針對(duì)嵌入式設(shè)備與傳統(tǒng)平臺(tái)PC機(jī)相比有限的圖像處理資源，本文對(duì)該算法進(jìn)行了改進(jìn)與優(yōu)化，并在嵌入式Linux上基于Qt與OpenCV平臺(tái)構(gòu)建一個(gè)醫(yī)學(xué)圖像分割系統(tǒng)。最后將該細(xì)胞圖像分割系統(tǒng)移植到嵌入式開(kāi)發(fā)板中，在開(kāi)發(fā)板上運(yùn)行實(shí)驗(yàn)該程序。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的松弛迭代分割算法可以有效地處理細(xì)胞分割，并達(dá)到滿(mǎn)意的處理速度。

1概率松弛迭代算法的基本原理

在圖像分割中，松弛法的設(shè)計(jì)初始是為了結(jié)合并行和串行兩類(lèi)方法的優(yōu)點(diǎn)，使分割既能在每個(gè)局部并行進(jìn)行又能借助迭代利用運(yùn)算中逐步獲取的信息不斷調(diào)整以自適應(yīng)地取得好的風(fēng)格效果。但從總體策略上看，松弛法[4]仍基本上是串行進(jìn)行的。松弛迭代分割法的操作對(duì)象是像素，既可基于灰度值[5]也可基于梯度值[6-7]進(jìn)行，經(jīng)由不斷的迭代來(lái)確定各點(diǎn)像素所屬的歸類(lèi)。在迭代中利用相容性的準(zhǔn)則，據(jù)此松弛算法可分為離散松弛法、模糊松弛法、概率松弛法[8]等。下面介紹概率松弛算法的基本原理。

2嵌入式下概率松弛迭代算法的優(yōu)化

第2篇：模糊算法基本原理范文

【關(guān)鍵詞】 提梁機(jī) 同步 PID 模糊控制 編碼器

1 提梁機(jī)卷?yè)P(yáng)同步控制電氣系統(tǒng)介紹

卷?yè)P(yáng)機(jī)采用變量泵、變量馬達(dá)和減速機(jī)驅(qū)動(dòng)卷筒，卷筒帶動(dòng)吊具將梁體提起與放下，卷?yè)P(yáng)機(jī)是否同步升降決定吊具是否能提著梁體平衡的升降。提梁機(jī)的兩個(gè)卷?yè)P(yáng)機(jī)上各安裝一個(gè)多圈編碼器，多圈編碼器分別檢測(cè)兩個(gè)卷?yè)P(yáng)的上升或下降的速度，通過(guò)PID算法，調(diào)節(jié)兩個(gè)卷?yè)P(yáng)的馬達(dá)排量，反饋比較兩個(gè)編碼器的速度，最終達(dá)到調(diào)節(jié)卷?yè)P(yáng)同步的目的。

2 數(shù)字PID控制算法調(diào)節(jié)提梁機(jī)卷?yè)P(yáng)同步分析

以往，提梁機(jī)卷?yè)P(yáng)同步控制是采用常規(guī)PID控制算法，常規(guī)PID系統(tǒng)主要由PID控制器和被控對(duì)象組成。

圖3-1 傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)

它根據(jù)給定值r（t）和輸出值y（t）構(gòu)成的控制偏差，將偏差按比例、積分和微分通過(guò)線(xiàn)性組合構(gòu)成控制量。給定值r（t）是編碼器速度，被控對(duì)象是卷?yè)P(yáng)馬達(dá)，輸出值y（t）是卷?yè)P(yáng)馬達(dá)的控制電流。

采用傳統(tǒng)的數(shù)字PID位置型控制算法，位置型控制算式為：

（1.1）

（1.1）的算法提供了執(zhí)行機(jī)構(gòu)的位置u（k），即控制馬達(dá)的開(kāi)口度，是比例系數(shù)，是積分系數(shù)，是微分系數(shù)，通過(guò)調(diào)整這三個(gè)參數(shù)，進(jìn)而調(diào)整提梁機(jī)卷?yè)P(yáng)同步。這三個(gè)參數(shù)調(diào)整好，即為固定值，并且寫(xiě)在程序的存儲(chǔ)區(qū)中，當(dāng)外界環(huán)境改變時(shí)，例如：梁體左右重量不均勻，小車(chē)行走速度不一致，吊具左右不對(duì)稱(chēng)等，均會(huì)出現(xiàn)卷?yè)P(yáng)升降不同步，導(dǎo)致梁體傾斜。采用傳統(tǒng)PID調(diào)節(jié)時(shí)，只能在工作因素不變的條件下，而實(shí)際操作中，很難做到這一點(diǎn)。

3 模糊PID控制算法在提梁機(jī)卷?yè)P(yáng)同步應(yīng)用分析

3.1 模糊PID控制原理

模糊控制器是以模糊集合理論發(fā)展起來(lái)的，模糊PID控制器是一種在常規(guī)PID調(diào)節(jié)器的基礎(chǔ)上，應(yīng)用模糊集合理論根據(jù)控制偏差、偏差絕對(duì)值，在線(xiàn)自動(dòng)整定比例系數(shù)、積分系數(shù)和微分系數(shù)的模糊控制器。模糊邏輯控制器動(dòng)態(tài)抗擾性和PID控制器穩(wěn)態(tài)精度高，取兩者的優(yōu)點(diǎn)就構(gòu)成模糊PID控制器。

模糊PID控制原理是：參考輸入量輸入到模擬PID控制器中，模糊輸入接口將參考輸入值的偏差d和偏差變化率dt的精確值通過(guò)A/D轉(zhuǎn)化器轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制，進(jìn)行模糊化，模糊控制器中通過(guò)模糊處理原理、模糊推理及非模糊化處理對(duì)，，三個(gè)參數(shù)進(jìn)行在線(xiàn)修改，通過(guò)D/A轉(zhuǎn)化器，輸出量作用到執(zhí)行機(jī)構(gòu)，反饋到參考輸入，形成閉環(huán)控制。PID參數(shù)自整定的實(shí)現(xiàn)思想是先找出PID的3個(gè)參數(shù)與偏差d和偏差變化率dt之間的模糊關(guān)系。

3.2 模糊PID對(duì)提梁機(jī)卷?yè)P(yáng)同步的控制

（1）首先，確定參考輸入量為編碼器速度值，d1，d2分別為兩個(gè)時(shí)刻的速度值。

（1.2）

（1.3）

執(zhí)行機(jī)構(gòu)是卷?yè)P(yáng)馬達(dá)，被控對(duì)象是卷?yè)P(yáng)馬達(dá)電流，傳感器為編碼器，，，為模糊控制器輸出量。

（2）量化因子比例因子的確定

在本同步系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，PLC實(shí)時(shí)讀取控制對(duì)象的運(yùn)行參數(shù)，以實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為依據(jù)，確定d，dt的基本論域范圍，通過(guò)確定量化因子，將其映射到模糊論域，并分為{負(fù)大[NB]、負(fù)中[NM]、負(fù)小[NS]、零[ZO]、正小[PS]、正中[PM]、正大[PB]}，七個(gè)語(yǔ)言值，為設(shè)計(jì)方便，取量化因子為1，同樣，對(duì)于模糊系統(tǒng)的集合論域U，可以通過(guò)比例因子轉(zhuǎn)化到控制量的實(shí)際控制范圍，本文采用理論判斷與實(shí)際調(diào)試的具體數(shù)據(jù)相結(jié)合，確定比例因子為1，從而確定出模糊PID控制的論域范圍。

（3）模糊PID的清晰化

根據(jù)提梁機(jī)卷?yè)P(yáng)的實(shí)際控制情況，采用最大隸屬度法進(jìn)行解模糊判決，由d，dt，，，的模糊子集的隸屬度，根據(jù)各模糊子集的隸屬度賦值表和各參數(shù)的模糊規(guī)則表，運(yùn)用模糊合成原理推出PID參數(shù)調(diào)整矩陣，這是本次算法的核心，將PID參數(shù)矩陣寫(xiě)到程序控制當(dāng)中。

，，的參數(shù)調(diào)整計(jì)算公式為

（1.4）

，，是傳統(tǒng)PID控制算法中的確定參數(shù)，在調(diào)試過(guò)程中，選擇一個(gè)特定的環(huán)境條件，通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)及調(diào)試效果的檢測(cè)，當(dāng)卷?yè)P(yáng)同步時(shí)，將這三個(gè)數(shù)據(jù)記錄到程序當(dāng)中。當(dāng)外界環(huán)境改變時(shí)，通過(guò)微機(jī)系統(tǒng)不斷的檢測(cè)系統(tǒng)的響應(yīng)輸出值，實(shí)時(shí)計(jì)算出d和dt，將d和dt模糊化，通過(guò)查詢(xún)模糊調(diào)整矩陣可得到調(diào)整量，，，完成對(duì)控制器參數(shù)的調(diào)整。

3.3 模糊PID控制在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)點(diǎn)

模糊控制具有較強(qiáng)的抗干擾能力，當(dāng)控制過(guò)程中出現(xiàn)擾動(dòng)時(shí)，動(dòng)態(tài)特性的變化能達(dá)到較好的控制效果，采用模糊PID調(diào)節(jié)提梁機(jī)卷?yè)P(yáng)后，數(shù)據(jù)調(diào)整實(shí)時(shí)在進(jìn)行，所以不論外部條件如何改變，兩個(gè)卷?yè)P(yáng)機(jī)均能保證同步升降，滿(mǎn)足提梁機(jī)使用的不同工況，提高了工作效率，極大的保證了工作的安全性。

參考文獻(xiàn)：

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[3]陶永華.新型PID控制及其應(yīng)用第2版[M].北京：機(jī)械出版社，2002：126.

第3篇：模糊算法基本原理范文

關(guān)鍵詞:自適應(yīng)中值濾波; ×字形窗口; Matlab語(yǔ)言; 數(shù)字圖像處理

中圖分類(lèi)號(hào):TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

文章編號(hào):1004-373X(2010)10-0090-03

Algorithm of Adaptive Median Filtering Based on ×-shaped Window

WANG Yan-xia1, ZHANG You-hui1, KANG Zhen-ke1, ZHANG Jin-dong2

(1. College of Mathematics and Information Science, Hebei Normal University, Shijiazhuang 050016, China;

2. Institute of Communications Engineering, PLA Univ. of Sci.& Tech., Nanjing 210007, China)

Abstract:Since the traditional median filtering methods may lose some image details while removing impulse noise and can not meet the demand of real-time image preprocessing, the common median filtering method in the Matlab toolbox is modified and a self-adaptive median filtering algorithm based on ×-shaped windows is proposed. This method has the following characteristics: the adaptive filtering window size is adaptively adjusted according to the number of noise points in the 3×3 X-shaped window, X-shaped window is achievedaccording to the symmetry of the matrix and the basic logic operations. The simulation results show that compared with the square-shaped windows, this method can maintain the image details while removing the salt and pepper noise and impulse noiseing, and can reduce the running time effectively.

Keywords:adaptive median filtering; ×-shaped window; Matlab language; digital image processing

0 引 言

由于種種原因,圖像在生成、傳輸、變換等過(guò)程中往往會(huì)受到各種噪聲的污染,從而導(dǎo)致圖像質(zhì)量退化。噪聲信號(hào)的濾波是圖像處理的基本任務(wù)之一,主要有線(xiàn)性濾波和非線(xiàn)性濾波兩種方法。線(xiàn)性濾波方法一般具有低通特性,而圖像的邊緣信息對(duì)應(yīng)于高頻信號(hào),因此線(xiàn)性濾波方法往往導(dǎo)致圖像邊緣模糊,不能取得很好的復(fù)原效果[1]。中值濾波是一種使邊緣模糊較輕的非線(xiàn)性濾波方法,是由Tukey發(fā)明的一種非線(xiàn)性信號(hào)處理技術(shù),早期用于一維信號(hào)處理,后來(lái)很快被用到二維數(shù)字的圖像平滑中。該算法不僅能夠去除或減少隨機(jī)噪聲和脈沖噪聲干擾,而且能夠很大程度地保留圖像的邊緣信息,近年來(lái)在圖像平滑和數(shù)據(jù)分析與處理等多個(gè)領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用[2]。盡管如此,由于它對(duì)窗口和數(shù)據(jù)點(diǎn)的高度依賴(lài),使其在處理空間密度較大的沖激噪聲時(shí),處理效果和效率受到了限制[3]。文獻(xiàn)[4]提出一種自適應(yīng)中值濾波算法,通過(guò)擴(kuò)大窗口來(lái)相對(duì)減少?zèng)_激噪聲空間密度,但它是基于方形窗口的,當(dāng)窗口尺寸增大時(shí),計(jì)算量將按平方增大,因此在速度方面還不夠理想。在數(shù)字圖像處理中,作為一種典型的非線(xiàn)性濾波方法,中值濾波應(yīng)用得非常廣泛,因而對(duì)提高其算法效率是非常有意義的[5]。本文對(duì)Matlab工具箱中的中值濾波算法進(jìn)行改進(jìn),提出一種基于×字形濾波窗口的自適應(yīng)中值濾波算法,在有效去除噪聲的同時(shí),較好地保持了圖像細(xì)節(jié),縮短了運(yùn)行時(shí)間。

1 中值濾波的基本原理及傳統(tǒng)算法

信號(hào)中值(medians)是按信號(hào)值大小順序排列的中間值。長(zhǎng)為n的一維信號(hào){Xn,n∈N}的中值用下式表示:

Yn=Med{X1,X2,…Xn;n∈N}(1)

相對(duì)二維圖像信號(hào){Xij:i,j∈N},二維中值濾波器定義為:

Yij=Med{Xij}=Med{Xi+r,j+s:r,s∈A} (2)

式(1)、式(2)中:N表示自然數(shù)集;A為截取圖像數(shù)據(jù)的窗口尺寸;r為窗口水平尺寸;s為窗口垂直尺寸;Xij為被處理圖像平面上的一個(gè)像素點(diǎn),坐標(biāo)為 (i,j);Yij是以Xij為中心,窗口W所套中范圍內(nèi)像素點(diǎn)灰度的中值,即中值處理的輸出值。窗口A可以采用不同的形式,通常有線(xiàn)段窗、方形窗、圓形窗、十字窗和圓環(huán)窗等。文獻(xiàn)[6]對(duì)中值濾波的多種形態(tài)及其發(fā)展有詳細(xì)的介紹。

中值濾波就是選擇一定形式的窗口,使其在圖像的各點(diǎn)上移動(dòng),用窗內(nèi)像素灰度值的中值代替窗中心點(diǎn)處的像素灰度值[7]。它對(duì)于消除孤立點(diǎn)和線(xiàn)段的干擾十分有用,能減弱或消除傅里葉空間的高頻分量,但也影響低頻分量。高頻分量往往是圖像中區(qū)域邊緣灰度值急劇變化的部分,該濾波可將這些分量消除,從而使圖像得到平滑的效果。對(duì)于一些細(xì)節(jié)較多的復(fù)雜圖像,還可以多次使用不同的中值濾波。傳統(tǒng)中值濾波算法的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下[8]:

(1) 選擇一個(gè)(2n+1)×(2n+1)的窗口(通常為3×3或5×5),并用該窗口沿圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行行或列方向的移位滑動(dòng);

(2) 每次移動(dòng)后,對(duì)窗內(nèi)的諸像素灰度值進(jìn)行排序;

(3) 用排序所得中值替代窗口中心位置的原始像素灰度值。

圖1是傳統(tǒng)中值濾波算法的框圖。其中,M, N分別表示濾波圖像的行數(shù)和列數(shù)。

圖1 中值濾波程序流程圖

2 自適應(yīng)中值濾波的基本原理及改進(jìn)算法

中值濾波是當(dāng)前應(yīng)用最廣泛的濾波方法之一,然而,中值濾波的去噪效果和處理速度依賴(lài)于濾波窗口的大小及參與中值計(jì)算的像素點(diǎn)數(shù)目[9]。當(dāng)脈沖噪聲概率小于0.2時(shí),中值濾波是很有效的方法,當(dāng)脈沖噪聲概率超過(guò)0.2時(shí),則使用自適應(yīng)中值濾波方法[3]。

×字形窗口的自適應(yīng)中值濾波算法是對(duì)中值濾波的一種改進(jìn)。相對(duì)于中值濾波而言,它能夠處理空間密度更大的沖激噪聲,并且在平滑非沖激噪聲時(shí),還可保存更多的圖像細(xì)節(jié);效率方面也較一般的自適應(yīng)中值濾波有所改善。常見(jiàn)窗口及本文提出窗口如圖2所示。

圖2 常見(jiàn)窗口

基本原理如下[3]:

首先,采用3×3的×字形窗口進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算圖像的中值濾波值Zmed、最大值濾波值Zmax和最小值濾波值Zmin,并判斷噪聲敏感度,即:如果Zmed不在Zmax和Zmin之間就自動(dòng)增加×字形窗口的大小,然后重復(fù)以上的過(guò)程;對(duì)于Zmed在Zmax和Zmin之間的點(diǎn)先用原像素值與最大濾波值和最小濾波值進(jìn)行判斷,如果在其間,原值不做修改,反之就用Zmed取代原值。這一過(guò)程有如下的作用:

(1) 使得未受脈沖噪聲污染的點(diǎn)不用修改,很好地保護(hù)了圖像的點(diǎn)、線(xiàn)等細(xì)節(jié)及邊界信息;

(2) 當(dāng)檢測(cè)到的噪聲很強(qiáng)時(shí),自動(dòng)增大窗口,提高了去噪能力;

(3) 當(dāng)檢測(cè)到的噪聲不是很強(qiáng)時(shí),就不用增加窗口的大小,既體現(xiàn)出自適應(yīng)性,又減少了時(shí)間開(kāi)銷(xiāo),提高了速度。

其中,×字形窗口的實(shí)現(xiàn)方法如下:

(1) 先得到一個(gè)對(duì)角矩陣A;

(2) 將對(duì)角矩陣A從左向右翻轉(zhuǎn),得到一個(gè)矩陣B;

(3) 將矩陣A與矩陣B取或運(yùn)算,得到×字形矩陣C。

3 基于×字形窗口自適應(yīng)中值濾波算法的Matlab實(shí)現(xiàn)

中值濾波是數(shù)字圖像處理中一個(gè)很重要的部分,Matlab工具箱中有該函數(shù),用到中值濾波算法時(shí)可直接調(diào)用。因此,用Matlab編程具有簡(jiǎn)單、方便、快捷等優(yōu)點(diǎn)。另外,還可以對(duì)其內(nèi)部函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)。本文的算法就是通過(guò)另外編程修改中值濾波有關(guān)的內(nèi)部函數(shù)實(shí)現(xiàn)的。

下面就是自適應(yīng)中值濾波算法的實(shí)現(xiàn)流程,添加新的庫(kù)函數(shù)adpmedianXzi對(duì)圖像處理工具箱進(jìn)行擴(kuò)展,以實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像自適應(yīng)中值濾波(部分偽代碼)。

function f=adpmedianXzi(g,Smax)

%首先進(jìn)行×字形窗口的極小值濾波和極大值濾波

zmin=ordfilt2(g,1,eye(k)|fliplr(eye(k)) ,′symmetric′);

zmax=ordfilt2(g,2*k-1,eye(k)|fliplr(eye(k)),′symmetric′);

%然后進(jìn)行中值濾波

zmed=medfilt2(g,[k,k],′symmetric′);

%判斷Zmed是否為一脈沖

processUsingLeveB=(zmed>zmin)&(zmax>zmed)&~alreadyProcessed;

%判斷Zxy是否為一脈沖

zB=(g>zmin)&(zmax>g);

outputZxy=processUsingLeveB&zB;

outputZmed=processUsingLeveB&~zB;

%若Zmed為一脈沖,輸出一個(gè)不變的像素值Zxy來(lái)代替鄰域中值作為輸出

f(outputZxy)=g(outputZxy);

%若Zmed不是一脈沖,輸出中值濾波的值作為輸出

f(outputZmed)=zmed(outputZmed);

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及其分析

在實(shí)驗(yàn)中,選擇了大小為256×256像素、灰度為256級(jí)的Lena圖像。實(shí)驗(yàn)環(huán)境為IBM R52,Matlab7.0軟件。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3、圖4所示。

圖3 原始圖像、噪聲圖像和濾波后圖像

圖4 方形窗口與×形窗口運(yùn)行效率對(duì)比

圖3(b)顯示了被“椒鹽”噪聲污染了的圖像,該噪聲的概率為Pa=Pb= 0.25。這里噪聲水平非常高,能夠模糊圖像的大部分細(xì)節(jié)。作為比較的基礎(chǔ),圖像首先用7×7的中值濾波器進(jìn)行濾波,消除大部分可見(jiàn)的脈沖噪聲痕跡(見(jiàn)圖3(b))。雖然噪聲被有效消除了,但是濾波器在圖像上也引起了明顯的細(xì)節(jié)損失。圖3(d)顯示了使用Smax=7的方形窗口自適應(yīng)中值濾波器的效果,噪聲消除水平同中值濾波器相似。┩3(e)為基于×型窗口的自適應(yīng)中值濾波效果。自適應(yīng)濾波器保持了點(diǎn)的尖銳性和細(xì)節(jié)?？梢?jiàn),改進(jìn)是很明顯的,而且通過(guò)對(duì)比方形窗口與×字形窗口發(fā)現(xiàn),×字形窗口的運(yùn)行效率也提高了不少。

5 結(jié) 語(yǔ)

通過(guò)對(duì)Matlab圖像處理工具箱中算法的改進(jìn),實(shí)現(xiàn)了一種快速自適應(yīng)中值濾波算法。在對(duì)圖像濾波前,首先判斷是否為脈沖,然后采取變化×字形窗口大小來(lái)對(duì)噪聲進(jìn)行濾波,這樣既有效消除了噪聲,也很好地保持了圖像細(xì)節(jié)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于×字形的濾波方法比一般自適應(yīng)中值濾波效率有了一定程度的提高。算法原理簡(jiǎn)單、穩(wěn)定、實(shí)用。若進(jìn)一步研究,可針對(duì)不同噪聲采取更加智能的處理措施,如CWMF&ANFIS(自適應(yīng)模糊神經(jīng)中值濾波系統(tǒng))[10],用以達(dá)到更好的處理效果。

參考文獻(xiàn)

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第4篇：模糊算法基本原理范文

后處理抗鋸齒技術(shù)以較低的資源損耗和不錯(cuò)的抗鋸齒效果，成為未來(lái)抗鋸齒技術(shù)發(fā)展的重要方向。AMD推出過(guò)MLAA，NVIDIA也推出了自家的FXAA，但它們都不完美，降低鋸齒的同時(shí)，都可能損害游戲畫(huà)質(zhì)，例如紋理變模糊和字體破壞。出現(xiàn)這種問(wèn)題的原因，主要是這些后處理AA的處理位置實(shí)在是太“靠后”了，甚至在畫(huà)面完成后才進(jìn)行采樣處理，因此會(huì)對(duì)不需要進(jìn)行AA處理的部位也做一些不恰當(dāng)?shù)目逛忼X操作，最終導(dǎo)致畫(huà)面模糊。不過(guò)在開(kāi)普勒會(huì)上，NVIDIA展示了一種全新的TXAA抗鋸齒技術(shù)，TXAA技術(shù)通過(guò)和游戲深度結(jié)合，帶來(lái)最優(yōu)秀的畫(huà)質(zhì)表現(xiàn)。

TXAA的原理

鋸齒現(xiàn)象主要是因?yàn)樵趯?duì)比度反差較大的物體邊緣上出現(xiàn)對(duì)比度較高的不平滑的間斷線(xiàn)所導(dǎo)致。傳統(tǒng)的抗鋸齒算法如MSAA等會(huì)采用更高的計(jì)算精度，讓物體邊緣的高對(duì)比度部分對(duì)比度降低、間斷尺寸變短，鋸齒則會(huì)出現(xiàn)明顯的減弱。而后處理抗鋸齒則通過(guò)檢查這些間斷的線(xiàn)段，并利用特殊的算法（一般是有方向性的模糊）將鋸齒部分本身模糊化、同時(shí)也降低邊緣部分原本非常明顯的的對(duì)比。

作為后處理抗鋸齒的一種，TXAA的基本原理和傳統(tǒng)后處理抗鋸齒基本相同。但TXAA和MLAA以及FXAA不同的是，后兩種技術(shù)一般會(huì)在畫(huà)面處理的最后時(shí)刻才發(fā)生作用，往往會(huì)“誤傷”很多本來(lái)不該做抗鋸齒的內(nèi)容。TXAA則不會(huì)直接出現(xiàn)在驅(qū)動(dòng)中，而是和游戲廠商以及游戲引擎合作，在游戲中直接植入TXAA。這樣就可以將后處理放在恰當(dāng)?shù)奈恢茫热缭诩y理貼圖之前就先標(biāo)定需要做抗鋸齒的部位，或者干脆只對(duì)檢測(cè)到的幾何體邊緣做抗鋸齒操作，從而避免了字體模糊誤傷現(xiàn)象的出現(xiàn)。在抗鋸齒算法上，TXAA由于能夠精確鎖定鋸齒出現(xiàn)的部位，因此能夠采用效果最好的算法，帶來(lái)相當(dāng)優(yōu)秀的圖形畫(huà)質(zhì)。

TXAA的效果

根據(jù)NVIDIA的官方資料，TXAA可以以MSAA 2X的資源損耗，帶來(lái)近似MSAA 8X的抗鋸齒效果，或者以MSAA 4X的資源損耗，帶來(lái)遠(yuǎn)超MSAA 8X的抗鋸齒效果。在下圖別選定的容易出現(xiàn)鋸齒的傾斜物體邊緣，TXAA表現(xiàn)果然相當(dāng)出色，鋸齒現(xiàn)象大為減輕，同時(shí)物體本身的紋理卻沒(méi)有發(fā)生嚴(yán)重模糊等問(wèn)題。此外，TXAA還可以對(duì)幀與幀之間出現(xiàn)的鋸齒帶來(lái)的閃爍現(xiàn)象進(jìn)行處理。由于鋸齒往往會(huì)隨著觀察者變化而變化，因此在玩家轉(zhuǎn)動(dòng)視角時(shí)，一些特殊場(chǎng)景如樹(shù)葉、細(xì)密窗格等上的鋸齒會(huì)給畫(huà)面帶來(lái)明顯的抖動(dòng)現(xiàn)象，這非常影響游戲畫(huà)質(zhì)和視覺(jué)體驗(yàn)。TXAA通過(guò)對(duì)整個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行抖動(dòng)采樣，可降低閃爍發(fā)生，提供更穩(wěn)定的圖形質(zhì)量。

第5篇：模糊算法基本原理范文

【關(guān)鍵詞】電子穩(wěn)像技術(shù)；方法；評(píng)價(jià)

中圖分類(lèi)號(hào)：F407.63 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：

引言

穩(wěn)像技術(shù)的應(yīng)用主要用于軍事目的以及民用測(cè)繪儀器中。在航空攝影和地形測(cè)繪儀器中,為在儀器像平面上得到穩(wěn)定的測(cè)量基準(zhǔn)必須采用穩(wěn)像技術(shù),以便在儀器的測(cè)量面上提供一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的坐標(biāo)系,使測(cè)量結(jié)果準(zhǔn)確無(wú)誤。當(dāng)在飛機(jī)、車(chē)輛、艦船等運(yùn)動(dòng)載體上用望遠(yuǎn)鏡觀瞄目標(biāo)時(shí),由于機(jī)座的震動(dòng),像面上的圖像不穩(wěn)定,使觀察者易于疲勞,同時(shí)也降低了測(cè)瞄精度。近幾十年來(lái),穩(wěn)像技術(shù)在武器系統(tǒng)上得到了普遍應(yīng)用,從大型的制導(dǎo)、火控系統(tǒng)到小型的自尋的導(dǎo)引頭,都廣泛采用了穩(wěn)像技術(shù)。穩(wěn)像技術(shù)的應(yīng)用,消除了運(yùn)動(dòng)載體對(duì)像面的影響,使這些武器系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)攻擊性能和其他作戰(zhàn)指標(biāo)得以顯著提高。

從最早的機(jī)械式穩(wěn)像、光學(xué)穩(wěn)像、機(jī)電穩(wěn)像到電子穩(wěn)像,穩(wěn)像技術(shù)的研究已開(kāi)展了多年。穩(wěn)像技術(shù)向著更精確、更靈活、體積小以及價(jià)格低、能耗小、易于操作的方向發(fā)展。

1電子穩(wěn)像基本原理及系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

1.1 基本原理

電子穩(wěn)像最基本的技術(shù)是像移補(bǔ)償技術(shù),其基本原理如下:如圖1所示,攝像機(jī)連續(xù)兩幀成像焦平面(第K和K+1幀),每一格代表一個(gè)像素。攝像機(jī)成像過(guò)程中,由于攝像機(jī)位置或參數(shù)發(fā)生變化,導(dǎo)致曝光時(shí)間內(nèi)相機(jī)與目標(biāo)存在相對(duì)運(yùn)動(dòng),目標(biāo)在焦平面上所成的像不是靜止的,而是運(yùn)動(dòng)變化的,此即像移。從監(jiān)視器上來(lái)看,像移使目標(biāo)成像相互混疊,導(dǎo)致監(jiān)視器圖像抖動(dòng)、模糊退化及分辨率下降,大大降低了視頻圖像質(zhì)量。

圖1攝像機(jī)成像焦平面

對(duì)于面陣攝像機(jī),它每一幀的圖像信息是按行輸出的,每行又是按照像元所排列的序號(hào)順序輸出的。因此,為了獲得平穩(wěn)、清晰的視頻圖像,首先檢測(cè)出參考幀圖像與當(dāng)前幀圖像之間的運(yùn)動(dòng)矢量,對(duì)運(yùn)動(dòng)矢量進(jìn)行濾波、校正,轉(zhuǎn)換為監(jiān)視器圖像的運(yùn)動(dòng)矢量,然后通過(guò)對(duì)CCD圖像傳感器的行、列序號(hào)重組,沿運(yùn)動(dòng)矢量反方向補(bǔ)償?shù)贙+1幀圖像,使監(jiān)視器圖像與第K幀圖像近似相同或重合。

1.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及各模塊功能

電子穩(wěn)像系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示,主要由三大模塊組成:運(yùn)動(dòng)估計(jì)、運(yùn)動(dòng)校正和圖像補(bǔ)償?shù)取?/p>

圖2電子穩(wěn)像系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

1.運(yùn)動(dòng)估計(jì)模塊

在視頻序列中,幀與幀之間總是存在差異,引起這種差異的原因很多。由攝像機(jī)位置或參數(shù)的變化引起的整個(gè)圖像的變化,即由攝像機(jī)引起的場(chǎng)景背景的視在運(yùn)動(dòng),稱(chēng)之為全局運(yùn)動(dòng);由場(chǎng)景中物體運(yùn)動(dòng)引起的局部圖像變化,稱(chēng)為局部運(yùn)動(dòng)。電子穩(wěn)像的運(yùn)動(dòng)估計(jì)是指全局運(yùn)動(dòng)的估計(jì)。

2.運(yùn)動(dòng)校正模塊

攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)可分解為兩部分:意向運(yùn)動(dòng)分量和隨機(jī)運(yùn)動(dòng)分量。運(yùn)動(dòng)校正模塊中,運(yùn)動(dòng)濾波的主要作用就是把估算出的全局運(yùn)動(dòng)中的意向運(yùn)動(dòng)分量和隨機(jī)抖動(dòng)分量區(qū)分開(kāi)來(lái),計(jì)算補(bǔ)償分量,并通過(guò)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償,采用補(bǔ)償分量對(duì)各幀圖像進(jìn)行矯正變換(warping)。

3.圖像補(bǔ)償模塊

運(yùn)動(dòng)矯正階段對(duì)視頻各幀圖像進(jìn)行矯正變換后,視頻幀的某些區(qū)域?qū)⒆兂伞盁o(wú)定義”區(qū)域,從而造成視頻幀的視覺(jué)退化,我們稱(chēng)“無(wú)定義”區(qū)域?yàn)檠a(bǔ)償區(qū)域。圖像補(bǔ)償階段就是要對(duì)補(bǔ)償區(qū)域進(jìn)行重構(gòu),再現(xiàn)全幀視覺(jué)效果。

2 電子穩(wěn)像的基本方法

電子穩(wěn)像前提條件是先獲得圖像的全局運(yùn)動(dòng)矢量，根據(jù)獲取圖像運(yùn)動(dòng)矢量方法的不同，電子穩(wěn)像的基本方法有兩種:

方法一，利用傳感器檢測(cè)攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)矢量V再轉(zhuǎn)化為圖像的運(yùn)動(dòng)量。即在攝像機(jī)上設(shè)置兩個(gè)角速率傳感器用以檢測(cè)上下、左右方向上的角速率，通過(guò)放大、濾波去除對(duì)圖像質(zhì)量影響不大的高頻成份，再經(jīng)過(guò)A/D轉(zhuǎn)換存人計(jì)算機(jī)中作為控制依據(jù)。然后采用像移補(bǔ)償技術(shù)補(bǔ)償圖像運(yùn)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)圖像穩(wěn)定。此方法易于實(shí)現(xiàn)，但其檢測(cè)精度要依賴(lài)于具有高精度的速率陀螺來(lái)準(zhǔn)確地敏感攝像機(jī)的振動(dòng)。

方法二，利用穩(wěn)定算法實(shí)現(xiàn)電子穩(wěn)像。圖像拾取后，根據(jù)要求提取場(chǎng)或幀圖像，當(dāng)物體靜止或勻速運(yùn)動(dòng)時(shí)，幀處理優(yōu)于場(chǎng)處理，這是因?yàn)槠鎴?chǎng)和偶場(chǎng)運(yùn)動(dòng)相同，可以共用一個(gè)運(yùn)動(dòng)矢量，幀處理時(shí)只需傳送一個(gè)運(yùn)動(dòng)矢量，但當(dāng)物體是非勻速運(yùn)動(dòng)時(shí)，場(chǎng)處理則優(yōu)于幀處理。選取圖像后與參考圖像利用穩(wěn)像算法獲取圖像運(yùn)動(dòng)矢量，參考圖像可以是存儲(chǔ)器中的固定的圖像，也可能是圖像緩存中的相鄰幀圖像。此穩(wěn)像方法的關(guān)鍵是利用穩(wěn)像算法計(jì)算圖像運(yùn)動(dòng)量，此方法已用在加拿大DREV研制的監(jiān)視車(chē)10m桅桿上電視攝像系統(tǒng)中。此方法的優(yōu)點(diǎn)是:速度快，實(shí)時(shí)性強(qiáng)，精度高，而且是直接獲取監(jiān)視器上的圖像運(yùn)動(dòng)矢量，所以它實(shí)際能達(dá)到的絕對(duì)穩(wěn)定精度，長(zhǎng)焦距攝像機(jī)要高于短焦距攝像機(jī)，因此在穩(wěn)像系統(tǒng)中較多地采用該方法獲取圖像運(yùn)動(dòng)矢量。

3 圖像穩(wěn)定的評(píng)價(jià)方法

為了進(jìn)一步發(fā)展穩(wěn)像技術(shù)，對(duì)電子穩(wěn)像的效果進(jìn)行客觀的評(píng)價(jià)是重要的。目前，通常利用電子穩(wěn)像算法的準(zhǔn)確度、算法的位移量變化范圍和穩(wěn)像系統(tǒng)的特性作為評(píng)價(jià)各種算法的性能指標(biāo)。

3.1 算法的準(zhǔn)確度

如果穩(wěn)定后的相鄰兩幀圖像間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)全部補(bǔ)償了，那么這兩幀圖像上相對(duì)應(yīng)的每一個(gè)像素之間的差值應(yīng)為零。但是，存在偏差。偏差是由于噪聲、算法估計(jì)誤差以及評(píng)定時(shí)運(yùn)動(dòng)模式設(shè)置不精確等原因?qū)е碌摹榱烁鼫?zhǔn)確的穩(wěn)定圖像，提出用算法的準(zhǔn)確度來(lái)評(píng)價(jià)算法。

算法的準(zhǔn)確度是評(píng)價(jià)補(bǔ)償了攝像機(jī)的振動(dòng)量后獲得圖像的穩(wěn)定程度。PSNR是評(píng)價(jià)準(zhǔn)確度的品質(zhì)因子，定義如下:

其中MSE(均方差)是兩幀圖像間每個(gè)像素的偏差值。它反映了圖像序列變化的快慢和變化量的大小。PSNR作為評(píng)價(jià)穩(wěn)定算法準(zhǔn)確度的指標(biāo)，也可用來(lái)衡量?jī)煞鶊D像重合的情況，PSNR越高，圖像穩(wěn)定效果越好，當(dāng)兩幅圖像完全相同時(shí)PSNR最大。

3.2 確定算法的分辨率

針對(duì)不同的穩(wěn)像系統(tǒng)需要確定算法能夠識(shí)別的圖像運(yùn)動(dòng)變化量的最小值，即算法的分辨率。穩(wěn)像系統(tǒng)確定后，圖像的分辨率就確定下來(lái)。而不同的算法分辨率不同，有的分辨率是一個(gè)像素，有的是l/2個(gè)像素。那么當(dāng)相鄰兩幀圖像間的變化量很小時(shí)(不到一個(gè)像素)，連續(xù)兩幀圖像間的PSNR值原本很高，但是由于系統(tǒng)采用的穩(wěn)定算法的分辨率較低(大于一個(gè)像素)，則可能會(huì)出現(xiàn)采用此穩(wěn)定算法獲得的位移量估計(jì)誤差大于實(shí)際的位移變化量，那么補(bǔ)償后的圖像PSNR值反而下降，從而導(dǎo)致穩(wěn)像質(zhì)量下降。因此，要確定算法的分辨率。方法是:先求出兩幀圖像未進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償時(shí)的PSNR值作為MB(最小邊界值)。這樣，當(dāng)運(yùn)動(dòng)變化量很小時(shí)(小于MB值)不需要補(bǔ)償圖像，隨著位移量的增加，穩(wěn)定后的圖像PSNR值逐漸增大，最終這個(gè)PSNR值要增大到與LBI值相交，這時(shí)相對(duì)應(yīng)的位移量是算法的分辨率。

3.3 系統(tǒng)特性

系統(tǒng)特性是幀處理率與每秒最大位移量的乘積值，其中幀處理率是電子穩(wěn)像系統(tǒng)的一個(gè)重要的特性，而它的實(shí)現(xiàn)要以犧牲系統(tǒng)部分穩(wěn)像精度和穩(wěn)定算法的性能為代價(jià)。因此，該項(xiàng)指標(biāo)是評(píng)價(jià)系統(tǒng)綜合特性的。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明決定圖像的穩(wěn)定程度的因素有:攝像系統(tǒng)的組成、穩(wěn)像算法的選取以及運(yùn)動(dòng)模型的準(zhǔn)確性等。評(píng)價(jià)算法時(shí)需要在同一條件下進(jìn)行，因?yàn)橥凰惴☉?yīng)用在不同的系統(tǒng)中精度不同，采用數(shù)學(xué)模型不同時(shí)精度也不同。所以美國(guó)Manyand大學(xué)研制了一套專(zhuān)門(mén)評(píng)價(jià)各算法的系統(tǒng):ARL(Army Research Laboratory) Tracking System，系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)及目標(biāo)等量都可以設(shè)定，這樣就保證了各種算法在相同條件下應(yīng)用，因此能夠統(tǒng)一地、準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)各種算法。雖然系統(tǒng)的造價(jià)高，但仍是目前最佳的評(píng)價(jià)方法。

結(jié)束語(yǔ)

本文對(duì)電子穩(wěn)像的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了綜述,可以看出,電子穩(wěn)像技術(shù)具有廣闊的應(yīng)用前景和巨大的市場(chǎng)需求,而目前的解決方法尚不成熟,還存在很多值得深入細(xì)致研究的問(wèn)題需要在今后的工作和學(xué)習(xí)中進(jìn)一步研究總結(jié)和研究。

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第6篇：模糊算法基本原理范文

1、引言

隨著經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，汽車(chē)的迅速普及，根據(jù)社會(huì)對(duì)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的要求，車(chē)輛的各方面指標(biāo)都受到人們?cè)絹?lái)越多地關(guān)注，汽車(chē)涂裝過(guò)程中的瑕疵直接影響汽車(chē)的外觀質(zhì)量，因此如何在生產(chǎn)過(guò)程中利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)出并及時(shí)修補(bǔ)汽車(chē)涂裝過(guò)程中產(chǎn)生的瑕疵就成了首要的任務(wù)[1]。本文的研究?jī)?nèi)容是首先了解計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的工作原理，汽車(chē)涂裝瑕疵的種類(lèi)，然后結(jié)合兩者的特點(diǎn)，應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)汽車(chē)涂裝瑕疵。該研究的價(jià)值在于兩方面：①對(duì)于汽車(chē)生產(chǎn)的自動(dòng)化和過(guò)程自動(dòng)化，計(jì)算機(jī)視覺(jué)是現(xiàn)實(shí)真正意義的自動(dòng)的基礎(chǔ)和一種重要的質(zhì)量控制的手段；②對(duì)于汽車(chē)涂裝瑕疵的修補(bǔ)可以提高其修補(bǔ)的精度。

2、汽車(chē)涂裝瑕疵的計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)

汽車(chē)涂裝瑕疵檢測(cè)系統(tǒng)主要包括照明系統(tǒng)、圖像采集卡、CCD攝像機(jī)、計(jì)算機(jī)以及軟件處理等幾個(gè)主要部分[2]。綜合計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的構(gòu)成和線(xiàn)結(jié)構(gòu)光測(cè)量的原理，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的汽車(chē)涂裝瑕疵的檢測(cè)系統(tǒng)大致是這樣構(gòu)成的：將線(xiàn)結(jié)構(gòu)光投射到被測(cè)物上，所形成的光斑作為傳感信號(hào)，用CCD攝像機(jī)采集光斑圖像，采集到的圖像信號(hào)被傳輸?shù)接?jì)算機(jī)，根據(jù)圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的處理產(chǎn)生處理結(jié)果，返回到涂裝生產(chǎn)線(xiàn)，對(duì)車(chē)身的涂裝進(jìn)行修正，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量。汽車(chē)涂裝瑕疵的視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)如圖1所示[3]。

3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行自動(dòng)處理并報(bào)告“圖像中有什么”的過(guò)程，也就是說(shuō)它識(shí)別圖像中的內(nèi)容。圖像中的內(nèi)容往往是某些機(jī)器零件，而處理的目標(biāo)不僅要能對(duì)機(jī)器零件定位，還要能對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)基本原理：機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)通常采用CCD相機(jī)攝取圖像，將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，再采用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)硬件與軟件技術(shù)對(duì)圖像數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理，從而得到所需要的各種目標(biāo)圖像特征值，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別、坐標(biāo)計(jì)算、灰度分布圖等多種功能。計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)能夠根據(jù)其檢測(cè)結(jié)果快速地顯示圖像、輸出數(shù)據(jù)、指令，執(zhí)行機(jī)構(gòu)可以配合其完成指令的實(shí)施。計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)主要由圖像獲取、圖像分析和處理、輸出顯示或控制三個(gè)功能模塊組成[4]。視覺(jué)檢測(cè)按其所處理的數(shù)據(jù)類(lèi)型可分為二值圖像、灰度圖像、彩色圖像和深度圖像的視覺(jué)檢測(cè)。另外，還有X射線(xiàn)檢測(cè)、超聲波檢測(cè)和紅外線(xiàn)檢測(cè)。一個(gè)完整視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)包括：圖像采集、圖像分割、零件識(shí)別、模型匹配和決策判斷。Newman[5]等描述了利用深度圖像進(jìn)行零件檢測(cè)的AVI系統(tǒng)，具有一定的代表性。一個(gè)典型的AVI系統(tǒng)如圖2所示。

4、汽車(chē)涂裝瑕疵的檢測(cè)算法

由于汽車(chē)涂膜中一些缺陷的邊界比較模糊，例如：氣泡、爆裂氣泡孔、氣泡針孔、抽縮等等。邊緣處灰度變化很小，直接用傳統(tǒng)的微分邊緣檢測(cè)算法無(wú)法有效的檢測(cè)出來(lái)。所以對(duì)缺陷模糊邊緣的檢測(cè)成為了算法的關(guān)鍵[6]。本文介紹了基于線(xiàn)結(jié)構(gòu)光的邊緣檢測(cè)方法。汽車(chē)涂裝表面被光源投射器發(fā)出的線(xiàn)結(jié)構(gòu)光照射，反射出的圖像被CCD攝像機(jī)所接收傳輸?shù)接?jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)中。若涂裝表面沒(méi)有瑕疵，則產(chǎn)生圖3的圖像。若涂裝表面有瑕疵，則產(chǎn)生圖4的圖像[7]。

第7篇：模糊算法基本原理范文

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)圖形學(xué)；科學(xué)思維；學(xué)科結(jié)構(gòu)；教學(xué)改革；教學(xué)方法

0 引言

大學(xué)的主要任務(wù)是培養(yǎng)人才，特別是培養(yǎng)創(chuàng)新人才。培養(yǎng)創(chuàng)新人才的基本途徑與方法有課程教學(xué)、參與科學(xué)研究與項(xiàng)目開(kāi)發(fā)、對(duì)外學(xué)術(shù)交流等。然而傳統(tǒng)本科課程教學(xué)多注重傳授學(xué)科的系統(tǒng)理論等專(zhuān)業(yè)知識(shí)，不重視對(duì)知識(shí)產(chǎn)生原因、方法的介紹，如忽視思考解決學(xué)科基本問(wèn)題的具體過(guò)程等，這會(huì)造成課程教學(xué)傳授知識(shí)與科學(xué)研究相脫節(jié)，導(dǎo)致學(xué)生的知識(shí)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生缺陷，不利于他們將來(lái)從事創(chuàng)新等研究工作。為配合計(jì)算機(jī)圖形學(xué)課程的教學(xué)改革，根據(jù)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)課程的特點(diǎn)，筆者提出一種面向科學(xué)思維的教學(xué)新方法，它能有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)本科課程教學(xué)的不足。

1 面向科學(xué)思維教學(xué)方法的基本要求

常見(jiàn)典型的教學(xué)方法有：結(jié)構(gòu)主義的教學(xué)方法、建構(gòu)主義的教學(xué)方法、問(wèn)題（任務(wù)）驅(qū)動(dòng)教學(xué)方法等。這3種方法各有其優(yōu)缺點(diǎn)，一個(gè)好的教學(xué)方法最好能全面綜合這3種方法的優(yōu)點(diǎn)。面向科學(xué)思維的教學(xué)方法要求把思考問(wèn)題的方法、系統(tǒng)分析與綜合的方法、科學(xué)研究的工作方法、查找資料與抽象的方法等知識(shí)產(chǎn)生的方法引入課程教學(xué)中，有效講解學(xué)科專(zhuān)業(yè)知識(shí)是根據(jù)發(fā)展需求、通過(guò)研究各種問(wèn)題產(chǎn)生的；專(zhuān)業(yè)理論體系或與其學(xué)科結(jié)構(gòu)是由多項(xiàng)研究成果形成的，這些知識(shí)是科學(xué)研究與科學(xué)思維產(chǎn)生的結(jié)果。

結(jié)構(gòu)主義、建構(gòu)主義與面向科學(xué)思維教學(xué)方法的異同點(diǎn)見(jiàn)表1。

2 確立計(jì)算機(jī)圖形學(xué)課程的教學(xué)內(nèi)容與教學(xué)模式

2.1 傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)課程教學(xué)改革的原因

2013年以前，國(guó)內(nèi)外傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)課程教學(xué)以講授圖形標(biāo)準(zhǔn)（顯卡驅(qū)動(dòng)與顯示圖形等子程序的集合）或CAD為主。這種CAD與計(jì)算機(jī)圖形學(xué)（即圖形標(biāo)準(zhǔn)）學(xué)科的劃分有問(wèn)題，它只便于圖形標(biāo)準(zhǔn)的硬件實(shí)現(xiàn)，卻因基本概念不全導(dǎo)致這兩者均不能獨(dú)立講清三維真實(shí)感圖形的自動(dòng)生成原理以及計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)的基本規(guī)律，更不能總結(jié)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的研發(fā)成果與發(fā)展規(guī)律，不能滿(mǎn)足計(jì)算機(jī)圖形學(xué)學(xué)科建設(shè)發(fā)展需求。

2.2 用系統(tǒng)分析與綜合的方法確立計(jì)算機(jī)圖形學(xué)課程的教學(xué)內(nèi)容

2.2.1 系統(tǒng)分析：從理論上確立實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)課程目標(biāo)的發(fā)展路線(xiàn)圖

本課程目標(biāo)是用計(jì)算機(jī)程序自動(dòng)生成類(lèi)似人眼觀察世界獲得的觀察圖像（亦為學(xué)科研究的基本問(wèn)題，它適合作為建構(gòu)主義教學(xué)方法要求的教學(xué)環(huán)境需求問(wèn)題）。為此至少要完成3個(gè)子任務(wù)：①掌握三維圖形的生成原理；②掌握生成三維動(dòng)畫(huà)等圖形的程序設(shè)計(jì)；③理順新課程教學(xué)內(nèi)容與圖形標(biāo)準(zhǔn)、CAD的相互關(guān)系。

1）第一個(gè)任務(wù)的實(shí)現(xiàn)方法。

照相機(jī)生成照片遵循光線(xiàn)傳播生成三維圖形這一物理原理，計(jì)算機(jī)生成所有三維圖形（包括光線(xiàn)跟蹤算法、輻射度算法、投影、多邊形填充、紋理映射、陰影算法、圖像融合算法與二維直線(xiàn)的生成等）也應(yīng)遵循該原理。這是本課程知識(shí)理論體系的完備性與一致性的基本要求，它決定了計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的學(xué)種性質(zhì)與教學(xué)定位。

2）第二個(gè)任務(wù)的實(shí)現(xiàn)方法。

用輻射度和光線(xiàn)跟蹤算法生成的三維真實(shí)感圖形等程序，是一類(lèi)典型的顯示圖形的計(jì)算機(jī)仿真應(yīng)用程序。故計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的編程實(shí)現(xiàn)既遵循計(jì)算機(jī)仿真的基本原理，也遵循計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)的基本規(guī)律。

計(jì)算機(jī)仿真遵循系統(tǒng)（決定被仿真對(duì)象的范圍與其行為特性）、建模（用數(shù)學(xué)模型描述仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)象）、仿真算法（計(jì)算機(jī)通過(guò)執(zhí)行該仿真算法，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)）與評(píng)估（檢驗(yàn)仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果是否與應(yīng)用需求保持一致）這一基本原理。

計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)應(yīng)遵循計(jì)算理論可計(jì)算性的實(shí)現(xiàn)前提對(duì)程序設(shè)計(jì)的規(guī)范要求：①待解問(wèn)題被模型與系統(tǒng)形式化方法所描述；②這種描述要轉(zhuǎn)換成算法；③算法要有合理的復(fù)雜度。

這里，形式化描述指用數(shù)學(xué)符號(hào)、邏輯符號(hào)與流程圖描述并要求保持邏輯上的一致性。系統(tǒng)的概念被本文定義為軟件系統(tǒng)：它按解決問(wèn)題的系統(tǒng)流程要求，編程實(shí)現(xiàn)數(shù)個(gè)模型描述數(shù)據(jù)與命令的輸入、存儲(chǔ)管理、運(yùn)算處理、輸出顯示4個(gè)過(guò)程，能直接達(dá)到自動(dòng)運(yùn)行軟件的設(shè)定目標(biāo)并具有完整動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)的綜合程序。軟件系統(tǒng)的概念是國(guó)內(nèi)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)核心課程教學(xué)缺失的重要概念。

故三維圖形學(xué)的教學(xué)內(nèi)容，主要用3組數(shù)學(xué)模型描述可視物體、燈光、照相機(jī)物理模型的物理特性（如用幾何模型、材質(zhì)模型與紋理模型描述可視物體；用光線(xiàn)幾何模型、顏色模型、照明模型、輻射度算法和光線(xiàn)跟蹤算法等描述點(diǎn)光源；根據(jù)類(lèi)照相機(jī)的觀察參數(shù)，用陰影算法、圖像融合等算法描述照相機(jī)模型；對(duì)光線(xiàn)跟蹤算法，應(yīng)重構(gòu)照相機(jī)模型）；在物理仿真、數(shù)學(xué)建模與軟件系統(tǒng)概念的指引下，編程構(gòu)建三維圖形軟件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)三維圖形的自動(dòng)顯示。物體運(yùn)動(dòng)與變形、燈光變幻、照相機(jī)運(yùn)動(dòng)可形成計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)。計(jì)算機(jī)游戲是用人機(jī)交互的操作方式并通過(guò)實(shí)時(shí)動(dòng)畫(huà)與聲音有效描述具有智能行為能力的人（或動(dòng)物）的多種社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)。

3）第三個(gè)任務(wù)的實(shí)現(xiàn)方法。

計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)包含了傳統(tǒng)圖形標(biāo)準(zhǔn)與CAD的原理，所以在課程最后，可講解圖形標(biāo)準(zhǔn)OpenGL的原理與編程使用方法。同時(shí)圖形標(biāo)準(zhǔn)是游戲軟件的基石，是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)應(yīng)用不可缺少的基本配置。

2.2.2 系統(tǒng)綜合：介紹圖形學(xué)的基本原理與動(dòng)畫(huà)軟件的實(shí)現(xiàn)方法

這要求教師先查找資料、匯集前人發(fā)表解決以上問(wèn)題的不同論文與教材（解決課程教學(xué)問(wèn)題的先決條件），挑選材料編寫(xiě)課程講義，詳細(xì)介紹完成該任務(wù)所需的基本原理與實(shí)現(xiàn)方法，講義試用成熟后再編著出版教材。

教材按以下思路組織：用二維圖形學(xué)構(gòu)建軟件系統(tǒng)概念的教學(xué)，用三維圖形學(xué)構(gòu)建三維圖形數(shù)學(xué)建模的教學(xué)（直接用三維圖形構(gòu)建軟件系統(tǒng)概念的教學(xué)，會(huì)導(dǎo)致課程教學(xué)內(nèi)容的復(fù)雜化）。在每章的開(kāi)頭，均提出應(yīng)思考并解決哪些問(wèn)題才能達(dá)到本章的教學(xué)要求，加強(qiáng)訓(xùn)練讀者思考問(wèn)題的習(xí)慣。

學(xué)完本課程，學(xué)生要能勝任計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)軟件的設(shè)計(jì)與編程實(shí)現(xiàn)等任務(wù)。

2.3 歸納計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的學(xué)科結(jié)構(gòu)

以上教學(xué)充分展示：由物理模型（化學(xué)模型、生物模型、社會(huì)發(fā)展需求模型等）數(shù)學(xué)模型（數(shù)據(jù)模型是數(shù)學(xué)模型的一種簡(jiǎn)單特例，其編程操作主要是數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與檢索，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件。根據(jù)數(shù)學(xué)模型“曲高和寡”的原理得知，數(shù)據(jù)庫(kù)軟件是應(yīng)用軟件中應(yīng)用面最廣的一類(lèi)軟件；或用離散數(shù)學(xué)的方法、判斷規(guī)則與判據(jù)或可編程實(shí)現(xiàn)的自然語(yǔ)言與功能等描述解決問(wèn)題的過(guò)程與步驟；或用通信協(xié)議描述數(shù)據(jù)通信過(guò)程要遵循的規(guī)則、約定等要求，這是網(wǎng)絡(luò)通信編程的基礎(chǔ)）軟件的系統(tǒng)功能與結(jié)構(gòu)用算法語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)程序編碼并形成算法軟件測(cè)試評(píng)估等過(guò)程所確立程序設(shè)計(jì)的基本規(guī)律。程序設(shè)計(jì)這一規(guī)律，能被雷達(dá)的設(shè)計(jì)與制造過(guò)程所佐證，如通過(guò)物理實(shí)驗(yàn)確立雷達(dá)原理用數(shù)學(xué)模型描述雷達(dá)的工作過(guò)程設(shè)計(jì)雷達(dá)系統(tǒng)的功能與結(jié)構(gòu)用電子技術(shù)制造雷達(dá)設(shè)備做好的雷達(dá)要通過(guò)測(cè)試評(píng)估才能交付使用等。

由此能用理論（物理原理、建模、軟件系統(tǒng)、仿真、程序設(shè)計(jì)）、工具（OpenGL、Direct3D、著色語(yǔ)言、ACIS、WebGL、OpenCL、3D游戲引擎等）與應(yīng)用（顯示圖形的應(yīng)用程序，如3D動(dòng)畫(huà)或CAD、地理信息系統(tǒng)（空間復(fù)雜性高而時(shí)間復(fù)雜性低）、游戲與虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)（時(shí)間復(fù)雜性高而空間復(fù)雜性低））3個(gè)學(xué)科形態(tài)描述計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的學(xué)科結(jié)構(gòu)。

2.4 用科學(xué)研究的工作方法確立計(jì)算機(jī)圖形學(xué)課程的教學(xué)模式

（1）選題（發(fā)現(xiàn)問(wèn)題）：找任務(wù)、了解用戶(hù)需求、檢索閱讀資料并提出問(wèn)題。自由選題要確立研究問(wèn)題的科學(xué)性、目標(biāo)性、創(chuàng)新性和可行性，并找準(zhǔn)課題的申報(bào)渠道。提出問(wèn)題是對(duì)任務(wù)深入思考或科學(xué)研究的前提。如計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的學(xué)科屬性與教學(xué)內(nèi)容是否成熟，是此前國(guó)際計(jì)算機(jī)圖形學(xué)教育界多年關(guān)注的教學(xué)疑難問(wèn)題。

（2）分析問(wèn)題：真實(shí)照片由照相機(jī)、可視物體與燈光3個(gè)主要因素決定，由此確立解決問(wèn)題的方法。

（3）尋找解決問(wèn)題的方法（提出假說(shuō)）：首先用二維圖形建立軟件系統(tǒng)的概念；然后建立描述照相機(jī)、可視物體、燈光物理模型物理特性所需的數(shù)學(xué)模型，構(gòu)建仿真光線(xiàn)在計(jì)算機(jī)場(chǎng)景與照相機(jī)模型中傳播，生成三維動(dòng)畫(huà)圖形。

（4）做實(shí)驗(yàn)解決問(wèn)題（找尋證據(jù)支持假說(shuō)）：針對(duì)建立的數(shù)學(xué)模型，選擇數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)算法，編寫(xiě)程序源代碼并調(diào)試測(cè)試程序，構(gòu)建三維圖形軟件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)圖形的自動(dòng)顯示。

（5）取得新成果（查新驗(yàn)證）：改進(jìn)學(xué)科的系統(tǒng)理論與基本方法，發(fā)表研究論文，推廣該研究成果或論證申報(bào)新開(kāi)發(fā)項(xiàng)目，推動(dòng)學(xué)科建設(shè)向前發(fā)展。當(dāng)我們解決好計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的教學(xué)問(wèn)題時(shí)，就為撰寫(xiě)本文并申報(bào)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)國(guó)家規(guī)劃教材奠定了基礎(chǔ)。

由此構(gòu)建程序設(shè)計(jì)教學(xué)的完整過(guò)程，并把程序設(shè)計(jì)拓展成科學(xué)研究工作方法的一種形式與組成部分。

該教學(xué)模式不僅把教學(xué)與科學(xué)研究?jī)蓚€(gè)不同性質(zhì)的學(xué)術(shù)過(guò)程結(jié)合在一起，還說(shuō)明圍繞課程教學(xué)思考問(wèn)題的訓(xùn)練屬于科學(xué)研究領(lǐng)域思維活動(dòng)的一種基本形式。

3 在課程教學(xué)過(guò)程中合理安排思考問(wèn)題的訓(xùn)練

教師在重點(diǎn)介紹、講解每個(gè)專(zhuān)題前，要考慮如何訓(xùn)練學(xué)生根據(jù)學(xué)科的發(fā)展需求思考問(wèn)題，這些問(wèn)題是任務(wù)驅(qū)動(dòng)教學(xué)法中各種問(wèn)題的來(lái)源。

3.1 用二維圖形學(xué)構(gòu)建軟件系統(tǒng)概念的教學(xué)

專(zhuān)題1：線(xiàn)段圖形的描述與生成?；締?wèn)題：如何用數(shù)學(xué)的語(yǔ)言與方式（如描述函數(shù)）描述各種線(xiàn)段圖形的幾何形狀，以形成各種線(xiàn)段圖形的幾何模型？如何形成矢量漢字等子圖形高效率的描述方法？如何把這種描述函數(shù)轉(zhuǎn)換成算法，并根據(jù)其描述數(shù)據(jù)生成這些基本圖形？

專(zhuān)題2：實(shí)面積圖形的描述與生成。基本問(wèn)題：用什么方法描述實(shí)面積圖形的幾何形狀，以形成各種實(shí)面積多邊形的幾何模型？如何利用顯示設(shè)備的繪圖功能生成實(shí)面積圖形？如何實(shí)現(xiàn)直線(xiàn)圖形邊緣的反走樣顯示？

專(zhuān)題3：圖形的基本運(yùn)算?；締?wèn)題：圖形運(yùn)算的目的是什么？如何用幾何變換矩陣的方式描述圖形幾何模型的幾何變換？若用實(shí)面積多邊形的布爾運(yùn)算構(gòu)建新的復(fù)雜圖形的幾何模型，則布爾運(yùn)算的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是什么？如何實(shí)現(xiàn)其布爾運(yùn)算？

專(zhuān)題4：圖形的觀察運(yùn)算?；締?wèn)題：如何把輸入到計(jì)算機(jī)中的圖形幾何模型描述數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換成顯示設(shè)備坐標(biāo)系中的圖形幾何模型描述數(shù)據(jù)？并調(diào)用圖形的生成算法顯示各種圖形的幾何形狀？

專(zhuān)題5：圖形數(shù)據(jù)與命令的輸入?；締?wèn)題：能用哪些方法把圖形模型描述數(shù)據(jù)與命令高效率地輸入到計(jì)算機(jī)中？如何利用輸入設(shè)備的數(shù)據(jù)輸入功能與顯示設(shè)備的圖形顯示功能，編程實(shí)現(xiàn)圖形數(shù)據(jù)的交互輸入？如何規(guī)劃應(yīng)用程序中的人機(jī)交互設(shè)計(jì)問(wèn)題？

專(zhuān)題6：圖形的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?；締?wèn)題：圖形數(shù)學(xué)模型的種類(lèi)與復(fù)雜、復(fù)合圖形的構(gòu)建方法，這些對(duì)保存圖形幾何模型的描述數(shù)據(jù)提出了哪些動(dòng)態(tài)管理上的要求？如何設(shè)計(jì)相應(yīng)圖形的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，才能有效地保存、管理存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)中的各種圖形描述數(shù)據(jù)（命令）？如何把圖形顯示區(qū)中的圖形描述數(shù)據(jù)編譯轉(zhuǎn)換成多種顯示設(shè)備能識(shí)別并運(yùn)行的顯示指令代碼，以實(shí)現(xiàn)圖形的顯示？為編程實(shí)現(xiàn)各種圖形的自動(dòng)顯示，需要確定編程處理圖形數(shù)據(jù)的基本流程和程序的功能與結(jié)構(gòu)，以形成軟件系統(tǒng)的概念。

3.2 用三維圖形學(xué)構(gòu)建數(shù)學(xué)建模的教學(xué)

專(zhuān)題7：照相機(jī)模型的建立與三維幾何圖形的顯示?；締?wèn)題：如何用數(shù)學(xué)模型，特別是用矩陣的方法，描述照相機(jī)拍攝（投影顯示）三維直線(xiàn)圖形的物理過(guò)程？

專(zhuān)題8：平面物體幾何模型的構(gòu)建與圖形顯示?；締?wèn)題：如何用直線(xiàn)與平面函數(shù)描述平面物體的幾何形狀？如何記錄這種描述所形成的幾何模型數(shù)據(jù)？如何構(gòu)建形狀復(fù)雜的平面幾何物體？如何顯示平面物體的幾何形狀與表面？

專(zhuān)題9：曲面物體幾何模型的構(gòu)建基礎(chǔ)與線(xiàn)框模型圖形顯示?；締?wèn)題：用什么方法描述曲面物體的幾何形狀并構(gòu)建其幾何模型？如何顯示曲面物體的幾何形狀？

專(zhuān)題10：燈光模型的建立與光照物體的圖形顯示?；締?wèn)題：如何用數(shù)學(xué)模型的方法描述燈光的物理特性？如何描述在燈光照射條件下幾何物體的可視物理特性？如何顯示光照效果的曲面物體的表面與幾何形狀？如何更有效地描述光線(xiàn)傳播的物理特性與變化規(guī)律？

學(xué)生按照這一思路進(jìn)行選題，可考慮為實(shí)現(xiàn)像照片一樣自然景觀（如白光的薄膜干涉等現(xiàn)象）的圖像顯示，需研究哪些問(wèn)題等，并發(fā)表其研究成果。課程教學(xué)內(nèi)容成熟完整后，才便于界定計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的學(xué)科內(nèi)涵。

4 分析計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)主要課程的基本特點(diǎn)，提煉計(jì)算科學(xué)的學(xué)科結(jié)構(gòu)

4.1 計(jì)算機(jī)教學(xué)此前無(wú)計(jì)算科學(xué)學(xué)科結(jié)構(gòu)概念的原因分析

現(xiàn)有權(quán)威資料和維基百科、百度百科表明，此前國(guó)內(nèi)外計(jì)算機(jī)教學(xué)均無(wú)計(jì)算科學(xué)學(xué)科結(jié)構(gòu)這一重要概念。以下3點(diǎn)是導(dǎo)致這一現(xiàn)象存在的重要原因。

4.1.1 對(duì)計(jì)算工具的分類(lèi)作用認(rèn)識(shí)不足

盡管人們知道計(jì)算機(jī)是一種計(jì)算工具，計(jì)算機(jī)有廣泛的應(yīng)用，計(jì)算機(jī)科學(xué)有自己的一套理論根據(jù)，但僅用“理論、工具與應(yīng)用”很難全面概括計(jì)算科學(xué)的研究全貌與多項(xiàng)用途。事實(shí)上，計(jì)算機(jī)的系統(tǒng)工具對(duì)總結(jié)計(jì)算科學(xué)的學(xué)科結(jié)構(gòu)非常重要。

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)是一個(gè)能對(duì)編程實(shí)現(xiàn)的數(shù)學(xué)模型與邏輯模型，進(jìn)行自動(dòng)解算與推理的通用計(jì)算工具。這決定了程序設(shè)計(jì)在編程使用計(jì)算機(jī)上的重要性。

操作系統(tǒng)是對(duì)計(jì)算機(jī)的各種硬件資源與軟件資源進(jìn)行程序管理，使計(jì)算機(jī)正常運(yùn)行的系統(tǒng)工具軟件。同時(shí)，它能對(duì)用戶(hù)程序（命令）的輸入、存儲(chǔ)管理與自動(dòng)運(yùn)行提供服務(wù)（包括對(duì)通信進(jìn)程進(jìn)行有效監(jiān)管控制），并用人機(jī)交互與圖形界面的方式記載這種用戶(hù)程序與命令操作的運(yùn)行結(jié)果。

編譯系統(tǒng)是用高級(jí)語(yǔ)言編程必備的系統(tǒng)工具軟件，它可以把用戶(hù)用高級(jí)語(yǔ)言編寫(xiě)的程序源代碼、編譯轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)能識(shí)別并自動(dòng)執(zhí)行的機(jī)器語(yǔ)言程序代碼。

算法語(yǔ)言是用戶(hù)為編程使用計(jì)算機(jī)的各種計(jì)算功能，用類(lèi)自然語(yǔ)言的方式與計(jì)算機(jī)相互交流思想的符號(hào)表達(dá)工具。

這些計(jì)算工具本身沒(méi)有直接解決數(shù)學(xué)計(jì)算與邏輯推理等應(yīng)用問(wèn)題，該任務(wù)由編程解決。

這類(lèi)計(jì)算工具是在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中總結(jié)、提煉的結(jié)果，工具本身一般不直接解決最終的應(yīng)用問(wèn)題，這是工具的第一個(gè)特點(diǎn)。它的第二個(gè)特點(diǎn)是工具的制造具有遞歸性，即可用簡(jiǎn)單工具制造復(fù)雜工具。它的第三個(gè)特點(diǎn)是專(zhuān)業(yè)復(fù)雜工具的制造方法與技術(shù)具有封閉性與隱蔽性，但這不影響他人對(duì)工具的操作使用；且其隱蔽、封閉性是工具使用方便、高效的主要原因。

軟件系統(tǒng)與計(jì)算工具等概念的形成，是用抽象的方法（從眾多事物中總結(jié)提煉出具有共同本質(zhì)的特征、而舍棄其非本質(zhì)的特征等內(nèi)容）處理形成的結(jié)果。

4.1.2 傳統(tǒng)課程沒(méi)有講清計(jì)算機(jī)仿真的原理與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)的基本規(guī)律

傳統(tǒng)計(jì)算科學(xué)的核心課程（計(jì)算機(jī)導(dǎo)論、計(jì)算機(jī)原理與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、算法語(yǔ)言與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、編譯系統(tǒng)與操作系統(tǒng)、軟件工程、離散數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)）從未講清計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)的基本規(guī)律與計(jì)算機(jī)仿真的基本原理。學(xué)生往往通過(guò)課后大量的編程訓(xùn)練，積累對(duì)計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)與計(jì)算機(jī)仿真的認(rèn)識(shí)。這種程序設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)式教學(xué)培養(yǎng)模型，無(wú)助于學(xué)生總結(jié)并提煉計(jì)算科學(xué)的學(xué)科結(jié)構(gòu)。相反，人們?cè)谒惴ㄕZ(yǔ)言與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程的教學(xué)上存在一些模糊認(rèn)識(shí)。例如，算法語(yǔ)言是用一組語(yǔ)法規(guī)則與功能約定的一種符號(hào)標(biāo)記系統(tǒng)，它讓人們掌握語(yǔ)言的符號(hào)約定、功能、特性以及用算法語(yǔ)句描述給定的數(shù)學(xué)計(jì)算與數(shù)據(jù)處理、邏輯判斷等――即其教學(xué)主要是完成程序的編碼訓(xùn)練，由此形成算法；也為研制該語(yǔ)言的編譯系統(tǒng)做鋪墊。然而部分算法語(yǔ)言的教科書(shū)，只有一些算法驗(yàn)證性應(yīng)用實(shí)例，并把它們等同于計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)教學(xué)，這無(wú)助于初學(xué)者全面正確地掌握計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)的基本規(guī)律，因?yàn)閷W(xué)習(xí)算法語(yǔ)言后，他們還是沒(méi)有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的概念。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是研究用程序編碼的方式，在計(jì)算機(jī)中有效實(shí)現(xiàn)多種類(lèi)型數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)組織（形成線(xiàn)性、非線(xiàn)性、網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)形式以及靜態(tài)或動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)形式的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法）、存儲(chǔ)管理、排序檢索與編程效率等任務(wù)的一門(mén)專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課程。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程有很多計(jì)算復(fù)雜性的案例，是培訓(xùn)人們掌握編程技巧的一種有效方法。因?yàn)榫帉?xiě)程序所采用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)往往決定了算法的編碼實(shí)現(xiàn)方法，更重要的是，CPU是根據(jù)保存在內(nèi)存各處程序代碼的邏輯次序、通過(guò)逐條讀取其指令代碼來(lái)完成用戶(hù)指定應(yīng)用程序（或命令）的執(zhí)行。如何規(guī)劃、設(shè)計(jì)、調(diào)度與管理內(nèi)存的使用，這與數(shù)據(jù)的調(diào)度與管理原理類(lèi)似，是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)討論的問(wèn)題之一（常在操作系統(tǒng)課程中介紹解決該問(wèn)題的方法。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)問(wèn)題本質(zhì)上屬計(jì)算機(jī)內(nèi)存的動(dòng)態(tài)、合理使用與管理問(wèn)題）。而該課程中所謂抽象數(shù)據(jù)類(lèi)型，是指在指定的數(shù)據(jù)集上定義對(duì)該數(shù)據(jù)元素進(jìn)行多種加工等編程操作方法。這個(gè)數(shù)據(jù)集以及對(duì)其數(shù)據(jù)元素的加工方法（數(shù)據(jù)集與其加工方法均能遞歸定義），應(yīng)來(lái)源于人們用數(shù)學(xué)的方法描述解決實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題這一過(guò)程，該主次關(guān)系不能顛倒。沒(méi)有這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與程序編碼等基礎(chǔ)訓(xùn)練，初學(xué)者很難規(guī)劃好一個(gè)軟件的系統(tǒng)功能與結(jié)構(gòu)。

由于傳統(tǒng)的算法語(yǔ)言與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程教學(xué)無(wú)數(shù)學(xué)建模（它決定了解決多種應(yīng)用問(wèn)題算法的來(lái)源）與軟件系統(tǒng)的概念，故傳統(tǒng)的算法語(yǔ)言與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程沒(méi)有講清程序設(shè)計(jì)的基本規(guī)律。

4.1.3 傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)課程存在教學(xué)問(wèn)題

首先，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)課程存在教學(xué)問(wèn)題，現(xiàn)已被本教學(xué)改革有效化解。

其次，軟件工程課程存在教學(xué)效果空洞抽象等困惑。若把新的計(jì)算機(jī)圖形學(xué)課程作為軟件工程課程的教學(xué)實(shí)習(xí)對(duì)象，可以有效解決該教學(xué)困惑。由于新的計(jì)算機(jī)圖形學(xué)課程可以講清程序設(shè)計(jì)的基本規(guī)律與計(jì)算機(jī)仿真的基本原理，這使軟件工程課程的教學(xué)從理論上能達(dá)到軟件全生命周期設(shè)計(jì)的教學(xué)目的。

第三，計(jì)算機(jī)導(dǎo)論與計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程存在教學(xué)困惑。計(jì)算機(jī)導(dǎo)論應(yīng)對(duì)計(jì)算學(xué)科發(fā)展的全貌作整體介紹，并理順計(jì)算學(xué)科與其他學(xué)科之間的關(guān)系，引導(dǎo)讀者根據(jù)自己的需求有效選擇學(xué)習(xí)不同的計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)知識(shí)。由于此前計(jì)算機(jī)課程存在以上問(wèn)題，導(dǎo)致歷次獲國(guó)家級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)的計(jì)算機(jī)教學(xué)改革成果以通過(guò)有效載體進(jìn)入課程教學(xué)，致使計(jì)算機(jī)課程教學(xué)體系仍然不夠成熟。這往往是行業(yè)外人士選修計(jì)算機(jī)課程的迷惑。因?yàn)樽耘ｎD時(shí)代以來(lái)，用數(shù)學(xué)的語(yǔ)言描述自然科學(xué)取得的新進(jìn)展，是各自然學(xué)科之間相互交流學(xué)術(shù)思想與成果的通用方法；然而目前其他自然科學(xué)工作者學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)后，卻無(wú)法順利地用計(jì)算工具的方法來(lái)表達(dá)其各自學(xué)科建設(shè)研究成果的數(shù)學(xué)模型等。這種計(jì)算機(jī)課程教學(xué)不便于計(jì)算機(jī)教育與其他自然科學(xué)教育進(jìn)行對(duì)等有效的學(xué)術(shù)交流，并導(dǎo)致計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程教學(xué)出現(xiàn)危機(jī)。另計(jì)算機(jī)教學(xué)無(wú)計(jì)算科學(xué)學(xué)科結(jié)構(gòu)的概念，即人們沒(méi)有評(píng)判計(jì)算機(jī)導(dǎo)論教材好壞的客觀標(biāo)準(zhǔn)。計(jì)算機(jī)圖形學(xué)教學(xué)改革取得的新成果――發(fā)現(xiàn)計(jì)算科學(xué)學(xué)科結(jié)構(gòu)的客觀存在，為重構(gòu)計(jì)算機(jī)導(dǎo)論與計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程提供了重要借鑒。

最后，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)課程存在不足。如該課程介紹網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議較多，卻較少介紹網(wǎng)絡(luò)通信工具的構(gòu)建與編程使用方法，以及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信程序的編程實(shí)現(xiàn)，這不利于初學(xué)者承擔(dān)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的重任。

4.2 借鑒計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的教改成果。歸納計(jì)算科學(xué)的學(xué)科結(jié)構(gòu)

傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)核心課程缺少一門(mén)計(jì)算機(jī)的綜合運(yùn)用課程，以總結(jié)并提煉計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)的基本規(guī)律與計(jì)算機(jī)仿真的基本原理。計(jì)算機(jī)圖形學(xué)課程可以很好地承擔(dān)這一重任。有了計(jì)算工具的概念與計(jì)算機(jī)圖形學(xué)課程后，可以重新分類(lèi)、歸納已知計(jì)算機(jī)的多種應(yīng)用。

成熟的計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)核心課程的教學(xué)，使計(jì)算科學(xué)理論（即計(jì)算機(jī)的系統(tǒng)理論和專(zhuān)業(yè)知識(shí)。它需回答：什么能被工具有效地進(jìn)行自動(dòng)計(jì)算，用什么方法研究該命題并形成哪些結(jié)論、成熟的理論與發(fā)展方向；滿(mǎn)足何種條件的實(shí)物裝置能實(shí)現(xiàn)計(jì)算功能，計(jì)算裝置如何構(gòu)造實(shí)現(xiàn)并使其正常運(yùn)行、操作使用；可計(jì)算性的實(shí)現(xiàn)前提是什么，如何用該計(jì)算裝置實(shí)現(xiàn)這種自動(dòng)計(jì)算，如何保證計(jì)算結(jié)果的正確性和計(jì)算裝置運(yùn)行的安全穩(wěn)定，該計(jì)算裝置有多強(qiáng)大的計(jì)算能力；計(jì)算理論與計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)各課程的關(guān)系等）、工具（算法語(yǔ)言、編譯系統(tǒng)、操作系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)）與應(yīng)用（數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與檢索，數(shù)據(jù)計(jì)算、仿真、符號(hào)變換與推理，數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)通信，數(shù)據(jù)獲取、輸出表達(dá)與控制即多媒體）3個(gè)學(xué)科形態(tài)得到完整展現(xiàn)。它們是形成計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)多個(gè)發(fā)展方向（如殺毒與網(wǎng)絡(luò)防火墻、網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)與查詢(xún)、網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)工具與網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)瀏覽器，即時(shí)通信、流媒體與播放器、人工智能與專(zhuān)家系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)嵌入式應(yīng)用、計(jì)算機(jī)在通信與自動(dòng)控制系統(tǒng)中的應(yīng)用等）與綜合（如3D網(wǎng)絡(luò)游戲）或研發(fā)計(jì)算機(jī)硬件（計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與CPU設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)工程）的基礎(chǔ)。

因互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算有網(wǎng)絡(luò)理論（在通信理論的支持下，如何可靠、快速、方便、安全地實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)信息描述數(shù)據(jù)的通信；網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的理論基礎(chǔ)與基本規(guī)則是什么，如何利用網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行有效的傳輸與計(jì)算）、網(wǎng)絡(luò)工具（計(jì)算機(jī)與互聯(lián)網(wǎng)、路由器與交換機(jī)、調(diào)制解調(diào)器、Java、html語(yǔ)言、瀏覽器、Socket、遵循HLA標(biāo)準(zhǔn)的分布式實(shí)時(shí)仿真工具RTI、網(wǎng)絡(luò)游戲引擎）與網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用（如計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)通信與監(jiān)管、電子商務(wù)、社交網(wǎng)站、網(wǎng)絡(luò)游戲、云計(jì)算、信息技術(shù)與信息系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用等）。

圖1顯示了計(jì)算科學(xué)的學(xué)科結(jié)構(gòu)。由計(jì)算機(jī)仿真的基本原理與可計(jì)算性的實(shí)現(xiàn)前提，可論證程序設(shè)計(jì)教學(xué)與計(jì)算機(jī)仿真教學(xué)的一致性。

故計(jì)算作為一門(mén)學(xué)科（招生專(zhuān)業(yè)）的根據(jù)是：①它有自己獨(dú)立的研究領(lǐng)域。即什么能被有效地用工具進(jìn)行自動(dòng)計(jì)算以及可靠、安全、快速地傳輸？②產(chǎn)生專(zhuān)業(yè)知識(shí)的方法?？茖W(xué)研究與科學(xué)思維是產(chǎn)生（創(chuàng)造）多種學(xué)科新知識(shí)的主要方法，這是研究生階段的主要學(xué)習(xí)任務(wù)。③由此形成的理論體系與其學(xué)科結(jié)構(gòu)。這是本科生學(xué)習(xí)階段應(yīng)掌握的專(zhuān)業(yè)知識(shí)。④傳授知識(shí)的法定機(jī)構(gòu)與辦學(xué)條件。⑤廣泛的應(yīng)用基礎(chǔ)。

5 結(jié)語(yǔ)

第8篇：模糊算法基本原理范文

關(guān)鍵詞：數(shù)字PID；超調(diào)控制

中圖分類(lèi)號(hào)：TP273 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-7712 （2013） 24-0000-01

PID控制因其具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、穩(wěn)定性好、可靠性高等優(yōu)點(diǎn)，而被廣泛應(yīng)用在工業(yè)控制領(lǐng)域。但是，現(xiàn)代的工業(yè)控制過(guò)程中，許多被控對(duì)象機(jī)理復(fù)雜，具有嚴(yán)重的非線(xiàn)性、時(shí)變不確定性和純滯后性，采用傳統(tǒng)PID控制不能達(dá)到理想的控制效果，這種情況下，智能PID控制應(yīng)運(yùn)而生。

一、傳統(tǒng)PID控制

（一）控制原理

PID控制規(guī)律是比例（P）、積分（I）和微分（D）控制，根據(jù)系統(tǒng)的產(chǎn)生誤差，利用比例（P）、積分（I）和微分（D）算法，計(jì)算出控制調(diào)節(jié)量進(jìn)行控制的。

（二）PID控制的特點(diǎn)

1.比例（P）控制

比例（P）控制是最基本、也是最簡(jiǎn)單的控制方式，控制器的輸出信號(hào)成比例反映輸入信號(hào)。只要系統(tǒng)有誤差，控制器就會(huì)起控制作用，減小系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。比例系數(shù)KP決定比例控制的強(qiáng)弱，增大KP能提高系統(tǒng)開(kāi)環(huán)增益，提高系統(tǒng)的控制精度，但是KP過(guò)大，又會(huì)降低系統(tǒng)的相對(duì)穩(wěn)定性，甚至導(dǎo)致閉環(huán)系統(tǒng)不穩(wěn)定。

2.積分（I）控制

積分（I）控制的輸出與輸入誤差的積分成正比關(guān)系。對(duì)于有差系統(tǒng)，要消除穩(wěn)態(tài)誤差，就必須在控制器中加入積分項(xiàng)，積分項(xiàng)隨著時(shí)間的增加而加大，使系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差進(jìn)一步減小，直到為0，消除穩(wěn)態(tài)誤差。通常，積分（I）控制的主要作用使系統(tǒng)沒(méi)有穩(wěn)態(tài)誤差，但是積分作用會(huì)產(chǎn)生相位滯后，因此如果積分作用太強(qiáng)，會(huì)使被控系統(tǒng)的穩(wěn)定性變差。

3.微分（D）控制

微分（D）控制的輸出與輸入誤差的微分成正比關(guān)系。微分（D）控制能夠反映誤差的變化率，只要系統(tǒng)有誤差，而且誤差隨時(shí)間變化時(shí)，控制器對(duì)誤差進(jìn)行微分，提前抑制誤差，避免被控系統(tǒng)產(chǎn)生過(guò)大的超調(diào)量。但是對(duì)于無(wú)變化或是變化緩慢的控制對(duì)象，微分（D）控制不起作用。

由于比例（P）控制、積分（I）控制和微分（D）控制都有優(yōu)缺點(diǎn)，因此，在工業(yè)控制系統(tǒng)中，多采用組合控制―PI、PD或是PID控制?？刂破鞲鶕?jù)被控對(duì)象的特性，調(diào)整PID的三個(gè)參數(shù)，使系統(tǒng)達(dá)到滿(mǎn)意的控制效果。

（三）控制算法介紹

計(jì)算機(jī)PID控制系統(tǒng)中使用數(shù)字PID控制器。目前經(jīng)常使用的有位置式PID控制算法、增量式PID控制算法。（1）位置式PID控制算法。該算法的優(yōu)點(diǎn)是原理簡(jiǎn)單、使用方便；不足是對(duì)e（k）的累加增大了計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)量和運(yùn)算的工作量；u（k）的直接輸出易造成執(zhí)行機(jī)構(gòu)的大幅度變化。（2）增量式PID控制算法。該算法的優(yōu)點(diǎn)是：只計(jì)算增量，計(jì)算精度對(duì)控制量的影響較??；不對(duì)偏差累加，不易引起積分飽和；得出的是控制量的增量，誤動(dòng)作影響??；易于實(shí)現(xiàn)手動(dòng)到自動(dòng)的無(wú)沖擊切換。缺點(diǎn)是有靜態(tài)誤差、積分截?cái)嘈?yīng)大、溢出影響大。

二、智能PID控制

傳統(tǒng)PID控制算法簡(jiǎn)單，調(diào)整參數(shù)方便，且具有一定的控制精度，所以在生產(chǎn)實(shí)際中，有95%以上的工業(yè)控制使用PID控制。但是，隨著工業(yè)控制系統(tǒng)的越來(lái)越復(fù)雜，傳統(tǒng)PID控制器的弊端也越來(lái)越明顯。比如，傳統(tǒng)PID控制只有用在時(shí)不變系統(tǒng)時(shí)，才能達(dá)到滿(mǎn)意的效果；對(duì)于非線(xiàn)性或是不確定性系統(tǒng)，則可能致使系統(tǒng)性能變差甚至造成系統(tǒng)的不穩(wěn)定。因此，工程技術(shù)人員在使用傳統(tǒng)PID控制的同時(shí)，也對(duì)其進(jìn)行了多種改進(jìn)，其中，智能PID控制器就是眾多控制系統(tǒng)中較為典型的新一代控制器。

智能PID控制是以傳統(tǒng)PID控制為核心，應(yīng)用智能控制技術(shù)研發(fā)的新型控制器。具備兩者的優(yōu)點(diǎn)，既具有傳統(tǒng)PID控制器結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可靠性高和整定方便的特點(diǎn)，又具備智能控制系統(tǒng)自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織的功能，能夠在線(xiàn)調(diào)增PID控制器的三個(gè)參數(shù)，以適應(yīng)過(guò)程參數(shù)變化。

智能PID控制根據(jù)智能技術(shù)的類(lèi)別主要分為三類(lèi)：專(zhuān)家PID控制、模糊PID控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制。下面主要介紹一下幾種智能PID控制器的特點(diǎn)。

（一）專(zhuān)家PID控制

專(zhuān)家PID控制的實(shí)質(zhì)是通過(guò)人工智能技術(shù)組織和利用被控對(duì)象和傳統(tǒng)PID控制規(guī)律的專(zhuān)家知識(shí)，求得被控系統(tǒng)盡可能的實(shí)用化和優(yōu)化。專(zhuān)家PID控制采用傳統(tǒng)PID控制形式，根據(jù)專(zhuān)家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，在線(xiàn)調(diào)整PID三個(gè)參數(shù)，使響應(yīng)曲線(xiàn)達(dá)到某種最佳響應(yīng)曲線(xiàn)。專(zhuān)家PID控制具有良好的控制特性，能應(yīng)付控制過(guò)程中出現(xiàn)的不確定性。但是，專(zhuān)家PID控制，進(jìn)行實(shí)時(shí)自適應(yīng)控制的依據(jù)是專(zhuān)家知識(shí)或是大量經(jīng)驗(yàn)。因此，獲取專(zhuān)家知識(shí)和總結(jié)實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)尤為重要，是設(shè)計(jì)控制器的重點(diǎn)也是難點(diǎn)。

（二）模糊PID控制

模糊PID控制器優(yōu)點(diǎn)是不需要被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，而是依據(jù)現(xiàn)有的控制系統(tǒng)知識(shí)，運(yùn)用模糊控制方法建立控制決策表，由該表決定控制量的大小。模糊PID控制既具備模糊控制靈活和適應(yīng)性強(qiáng)的特點(diǎn)，又具備傳統(tǒng)PID控制器結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、精度高的優(yōu)點(diǎn)。模糊PID控制系統(tǒng)的控制效果在于如何建立模糊控制器規(guī)則和確保模糊關(guān)系的真實(shí)性，但是建立模糊規(guī)則通常帶有主觀性，這就一定會(huì)影響到系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，因此，一些學(xué)者在模糊控制器設(shè)計(jì)中增加自學(xué)習(xí)的功能，使系統(tǒng)能夠自我完善。

（三）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制與模糊PID控制和專(zhuān)家PID控制不同，是直接利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為控制器。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為在線(xiàn)估計(jì)器，控制信號(hào)由常規(guī)控制器發(fā)出。首先，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行離線(xiàn)學(xué)習(xí)，然后介入控制系統(tǒng)，間接地調(diào)整PID參數(shù)，給出最佳控制規(guī)律下的PID控制器的參數(shù)，同時(shí)，繼續(xù)自學(xué)習(xí)，根據(jù)受控對(duì)象不斷變化調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù)，獲得最理想的控制效果。

不論是何種智能控制PID控制方式都是基于傳統(tǒng)PID控制基本原理，將智能控制技術(shù)與傳統(tǒng)PID控制結(jié)合，直接或間接地動(dòng)態(tài)整定PID參數(shù)，使控制達(dá)到更優(yōu)的效果。

三、結(jié)束語(yǔ)

智能控制理論研究的深入，必將帶動(dòng)智能PID控制器的研發(fā)，從而完善PID控制性能，提高控制效果。

參考文獻(xiàn)：

[1]石辛民，郝整清.模糊控制及其Matlab仿真[M].北京：清華大學(xué)出版社，2008.

第9篇：模糊算法基本原理范文

關(guān)鍵詞：指標(biāo)； 多因子算法； 優(yōu)化

中圖分類(lèi)號(hào)：X9129 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-2163（2013）02-0070-04

0引言

建立完善的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是獲得有效評(píng)價(jià)效果的前提，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系科學(xué)、合理，評(píng)價(jià)結(jié)果才會(huì)相應(yīng)地準(zhǔn)確與客觀。目前，針對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究較多，借助各種文獻(xiàn)資料，已經(jīng)構(gòu)建了各種各樣的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，但由于缺乏科學(xué)理論方法的指導(dǎo)，卻引發(fā)了各類(lèi)程度不同的問(wèn)題。因此，實(shí)用有效的指標(biāo)優(yōu)化方法對(duì)于評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建具有重要而深遠(yuǎn)的意義。

1評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化方法研究分析

已有為數(shù)眾多的研究者就評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化方法開(kāi)展了大量研究工作，得到了一些實(shí)用的方法，解決了一部分實(shí)際問(wèn)題。然而仍有一些問(wèn)題未獲圓滿(mǎn)解決。這些問(wèn)題主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

（1）大多數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)都是基于定性分析和定量分析相結(jié)合來(lái)進(jìn)行篩選，但目前所選用的定量分析方法卻常常僅從單一因素考慮，未能兼顧各類(lèi)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性和重要性。而優(yōu)質(zhì)、高效的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系只有需要綜合考慮各種因素影響，才能得到切實(shí)、可靠的構(gòu)建[1]。

（2）針對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系有效性測(cè)評(píng)的研究開(kāi)展得仍不夠充分?；诓煌慕嵌?，對(duì)于同一評(píng)價(jià)目標(biāo)可建立不同的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。對(duì)這些指標(biāo)體系的有效程度應(yīng)如何進(jìn)行定量描述，其中哪個(gè)體系更能真實(shí)反映評(píng)價(jià)目標(biāo)，諸如此類(lèi)問(wèn)題的全面解決對(duì)于建立合理的指標(biāo)體系具有基礎(chǔ)性的重要意義[2]。

2構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化方法

2.1多因子綜合算法

科學(xué)、合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是進(jìn)行準(zhǔn)確、客觀評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)。然而，目前有關(guān)建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的問(wèn)題仍缺乏足夠的理論指導(dǎo)，尤其是對(duì)于一些大型的較為復(fù)雜系統(tǒng)，因其內(nèi)部影響因素間的關(guān)聯(lián)對(duì)應(yīng)錯(cuò)綜煩雜，使得評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建就尤顯困難。為了建立全面、且無(wú)冗余的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，須從指標(biāo)的關(guān)聯(lián)性、重要性和有效性三個(gè)方面綜合考慮。

（1）指標(biāo)的關(guān)聯(lián)性。即各指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度，其大小用關(guān)聯(lián)度來(lái)表示。關(guān)聯(lián)度越小，就表明指標(biāo)間的獨(dú)立性越高，指標(biāo)間的冗余度也就相應(yīng)地越小，指標(biāo)體系越能如實(shí)地反映評(píng)價(jià)目標(biāo)。

（2）指標(biāo)的重要性。即各指標(biāo)的重要程度，其大小用重要度來(lái)表示。指標(biāo)的重要度與該指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)目標(biāo)的影響效果成正比。

（3）指標(biāo)的有效性。即評(píng)判者采用某個(gè)指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)目標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)該指標(biāo)的有效程度。其大小用效度來(lái)衡量。效度與采用該指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)目標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)的有效性成正比關(guān)系。評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各個(gè)指標(biāo)的效度之和表征了整個(gè)指標(biāo)體系的有效性。可將指標(biāo)體系的效度作為對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系檢驗(yàn)有效性的參考標(biāo)準(zhǔn)。

綜上所述，為了建立科學(xué)有效的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，就必須盡量減小指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)度，對(duì)于關(guān)聯(lián)度大的指標(biāo)應(yīng)根據(jù)具體情況進(jìn)行取舍；為保證指標(biāo)體系的簡(jiǎn)潔性，應(yīng)該濾除重要度相對(duì)較低的指標(biāo)；而后再利用效度對(duì)其進(jìn)行有效性分析，并根據(jù)有效性檢驗(yàn)結(jié)果判定指標(biāo)體系的構(gòu)建是否合理。根據(jù)這一思路，在綜合考慮指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度、重要度和效度的基礎(chǔ)上，提出了評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化的多因子綜合算法。第2期楊敏，等：一種基于多因子算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化方法智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用第3卷

22多因子綜合算法的基本原理

多因子綜合算法的基本原理是，首先參考國(guó)內(nèi)外標(biāo)準(zhǔn)初步建立評(píng)價(jià)指標(biāo)，并使用該評(píng)價(jià)指標(biāo)體系評(píng)價(jià)目標(biāo)對(duì)象，將評(píng)價(jià)結(jié)果作為灰色關(guān)聯(lián)聚類(lèi)方法的輸入，由此可以計(jì)算得出各個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)程度，同時(shí)各個(gè)指標(biāo)的重要程度可以通過(guò)模糊分析計(jì)算獲取，然后將分析計(jì)算所得的指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)度和指標(biāo)的重要度作為對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)和判定取舍的依據(jù)，最后采用灰色關(guān)聯(lián)分析法來(lái)檢驗(yàn)指標(biāo)的有效性。算法的實(shí)現(xiàn)流程如圖1所示?；诙嘁蜃泳C合算法優(yōu)化后的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系可以保證其中指標(biāo)全面且無(wú)冗余，互相獨(dú)立而又重點(diǎn)突出[3]。

2.2.1指標(biāo)的相關(guān)性分析

通常，指標(biāo)相關(guān)性分析都基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)或聚類(lèi)分析等方法，但這些方法要求預(yù)先取得大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，并且計(jì)算任務(wù)繁重，有時(shí)還要求樣本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)某些特殊關(guān)系。而灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)于數(shù)據(jù)樣本數(shù)量和樣本特征均沒(méi)有特殊要求，而所涉及的計(jì)算也非常簡(jiǎn)便，并且對(duì)定性和定量指標(biāo)均有很好的適應(yīng)性[4]。該方法的基本思想是，比較序列曲線(xiàn)幾何形狀的相似程度，以此來(lái)反映各曲線(xiàn)的關(guān)聯(lián)程度。若各比較序列曲線(xiàn)幾何形狀的相似度越大，相應(yīng)序列間的關(guān)聯(lián)程度也就越大，反之亦然。因此，可以采用灰色關(guān)聯(lián)分析方法通過(guò)曲線(xiàn)幾何形狀相似程度的比較來(lái)進(jìn)行指標(biāo)的相關(guān)性分析。另外，對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的優(yōu)化，由于受主觀因素影響，會(huì)涉及到大量不確定信息，致使分析過(guò)程具有明顯的灰色性，而灰色系統(tǒng)分析方法恰能有效解決此類(lèi)問(wèn)題，故本文采用灰色關(guān)聯(lián)聚類(lèi)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)相關(guān)性的分析。

下面介紹灰色關(guān)聯(lián)聚類(lèi)方法計(jì)算指標(biāo)相關(guān)度的一般步驟：

假設(shè)有n個(gè)分析待定的指標(biāo)，每個(gè)指標(biāo)均包含m個(gè)特征值，與之相應(yīng)的評(píng)價(jià)矩陣則為：

2.2.2指標(biāo)的重要性分析

對(duì)于指標(biāo)體系來(lái)說(shuō)，去掉次要指標(biāo)，留下重要指標(biāo)，既發(fā)揮了指標(biāo)體系的基本作用，又簡(jiǎn)化了體系結(jié)構(gòu)，便于展開(kāi)系統(tǒng)分析；經(jīng)過(guò)相關(guān)性分析并且歸類(lèi)的指標(biāo)，依據(jù)指標(biāo)重要程度做以取舍，實(shí)現(xiàn)了指標(biāo)優(yōu)化的科學(xué)性。又進(jìn)一步考慮到復(fù)雜系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化帶有很大的模糊性，故選用模糊分析方法排定指標(biāo)的重要性，并去除各次要指標(biāo)[5]。詳細(xì)步驟如下：

為了簡(jiǎn)化指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)，可按Ps的大小對(duì)指標(biāo)進(jìn)行排序，去掉無(wú)關(guān)重要的指標(biāo)。

2.2.3指標(biāo)的有效性驗(yàn)證

對(duì)同一評(píng)價(jià)問(wèn)題，基于不同的角度可構(gòu)造得到多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，以此來(lái)判定評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的質(zhì)量，并進(jìn)一步確定所選用評(píng)價(jià)指標(biāo)的有效性大小，這些都會(huì)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果產(chǎn)生重要的影響。在統(tǒng)計(jì)學(xué)方法中，除了要求樣本服從某個(gè)典型的概率分布之外，樣本數(shù)量也同時(shí)決定著結(jié)果的準(zhǔn)確程度，這就給效度分析帶來(lái)了一定的難度[6]。為此，本文試圖將灰色關(guān)聯(lián)分析的方法應(yīng)用于評(píng)價(jià)指標(biāo)的有效性檢驗(yàn)中，以解決這類(lèi)問(wèn)題。

灰色關(guān)聯(lián)分析方法進(jìn)行有效性檢驗(yàn)的基本思想是，通過(guò)曲線(xiàn)形狀的相似等級(jí)來(lái)分析指標(biāo)序列間的關(guān)聯(lián)程度，并反映專(zhuān)家評(píng)價(jià)的差異[7]。而利用灰色關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行有效性分析的原理也是通過(guò)判斷曲線(xiàn)幾何形狀相似程度來(lái)實(shí)現(xiàn)的，但其解決關(guān)鍵則在于參考序列的確定，因?yàn)閱?wèn)題實(shí)質(zhì)與參考序列的選擇直接相關(guān)。

利用灰色關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行有效性檢驗(yàn)的基本步驟如下：

假設(shè)評(píng)價(jià)指標(biāo)集為A={Ai|i∈N，N=（1，2，…，n）}，n為評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)，評(píng)判專(zhuān)家集為M={Mk|k∈K，K=（1，2，…，m）}，則各指標(biāo)序列可表示為：

關(guān)聯(lián)系數(shù)ξio（k）表現(xiàn)了專(zhuān)家評(píng)判信息與參考信息的關(guān)聯(lián)程度，關(guān)聯(lián)程度越大，就說(shuō)明信息的離散程度越小，專(zhuān)家認(rèn)識(shí)的一致度則越高，該指標(biāo)的有效性也就越大。各個(gè)指標(biāo)的效度記為：

εi=1m∑mk=1ξio（k）（17）

而整個(gè)指標(biāo)體系的效度可表示為：

ε=1n∑ni=1εi（18）

指標(biāo)體系的效度值越大，該指標(biāo)體系越能真實(shí)反映評(píng)價(jià)目標(biāo)的本質(zhì)，其有效性就越高。

參考序列的確定是利用灰色關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行有效性檢驗(yàn)的關(guān)鍵，合理獲取參考序列有助于灰色關(guān)聯(lián)分析實(shí)現(xiàn)不同的功能。有效性驗(yàn)證不僅可以檢驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的有效性，而且能夠?qū)υu(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化前后的指標(biāo)體系有效性的變化情況做一比較，并可取得良好實(shí)用效果。

3結(jié)束語(yǔ)

對(duì)科學(xué)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化方法開(kāi)展研究，無(wú)論在理論上還是實(shí)踐上都具有重要意義。只有在嚴(yán)格理論指導(dǎo)下建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，才能確保評(píng)價(jià)結(jié)果的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。本文以指標(biāo)的關(guān)聯(lián)性、重要性和有效性作為出發(fā)點(diǎn)，并在對(duì)灰色關(guān)聯(lián)分析方法的使用和借助下，提出了基于多因子算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化方法，在一定程度上滿(mǎn)足了復(fù)雜系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的優(yōu)化要求。

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