Нечеткая цветная сегментация изображения сочинение пример

ООО "Сочинения-Про"

Ежедневно 8:00–20:00

Санкт-Петербург

Ленинский проспект, 140Ж

magbo system

Сочинение на тему Нечеткая цветная сегментация изображения

Нечеткая логика была впервые предложена Лотфи А. Заде из Калифорнийского университета в Беркли в статье 1965 года. Он развил свои идеи в статье 1973 года, в которой было введено понятие «лингвистические переменные», которое в этой статье приравнивается к переменной, определенной как нечеткое множество. [4] За этим последовало другое исследование, с первым промышленным применением цементной печи, построенной в Дании, которая была запущена в эксплуатацию в 1975 году. Нечеткие системы были первоначально внедрены в Японии.

Интерес к нечетким системам вызвали Сейджи Ясунобу и Соджи Миямото из Hitachi, которые в 1985 году представили модели, которые продемонстрировали возможность применения нечетких систем управления для железной дороги Сендая. Их идеи были приняты, и нечеткие системы использовались для контроля ускорения, торможения и остановки, когда линия открылась в 1987 году.

В 1987 году Такеши Ямакава продемонстрировал использование нечеткого управления с помощью набора простых специализированных чипов нечеткой логики в эксперименте с “перевернутым маятником”. Это классическая проблема управления, при которой транспортное средство пытается удерживать столб, установленный на его вершине с помощью шарнира в вертикальном положении, перемещаясь назад и вперед. Yamakawa впоследствии сделал демонстрацию более сложной, установив бокал с водой и даже живую мышь на вершину маятника: система поддерживала стабильность в обоих случаях. В конечном итоге Ямакава организовал собственную лабораторию по исследованию нечетких систем, чтобы помочь использовать его патенты в этой области.

Японские инженеры впоследствии разработали широкий спектр нечетких систем для промышленного и бытового применения. В 1988 году Япония создала Лабораторию международной нечеткой инженерии (LIFE), соглашение о сотрудничестве между 48 компаниями для проведения нечетких исследований. Автомобильная компания Volkswagen была единственным иностранным корпоративным членом LIFE, направившим исследователя на три года.

Японские потребительские товары часто содержат нечеткие системы. В пылесосах Matsushita используются микроконтроллеры с нечеткими алгоритмами для опроса датчиков пыли и соответствующей регулировки мощности всасывания. В стиральных машинах Hitachi используются нечеткие контроллеры для загрузки датчиков веса, смешивания ткани и грязи, а также автоматическая настройка цикла стирки для наилучшего использования электроэнергии, воды и моющих средств.

Компания Canon разработала камеру с автофокусировкой, которая использует устройство с зарядовой связью (ПЗС) для измерения четкости изображения в шести областях его поля зрения и использования предоставленной информации, чтобы определить, находится ли изображение в фокусе. Он также отслеживает скорость изменения движения объектива во время фокусировки и контролирует его скорость, чтобы предотвратить перерегулирование. Система нечеткого управления камеры использует 12 входов: 6 для получения текущих данных о четкости, предоставляемых ПЗС, и 6 для измерения скорости изменения движения объектива. Выход – это положение объектива. Нечеткая система управления использует 13 правил и требует 1,1 килобайта памяти.

Промышленный кондиционер, разработанный Mitsubishi, использует 25 правил отопления и 25 правил охлаждения. Датчик температуры обеспечивает вход, с выходами управления, подаваемыми на инвертор, клапан компрессора и двигатель вентилятора. По сравнению с предыдущей конструкцией нечеткий контроллер нагревается и охлаждается в пять раз быстрее, снижает энергопотребление на 24%, повышает температурную стабильность в два раза и использует меньше датчиков.

Другие приложения, которые были исследованы или реализованы, включают: распознавание символов и почерка; оптические нечеткие системы; роботы, в том числе один для изготовления японских цветочных композиций; роботизированные вертолеты с голосовым управлением (зависание – это «балансирование», довольно похожее на проблему перевернутого маятника); робототехника для реабилитации для обеспечения конкретных решений для пациента (например, для контроля частоты сердечных сокращений и артериального давления [5]); контроль потока порошков при производстве пленки; лифтовые системы; и так далее. Работа по нечетким системам также продолжается в Соединенных Штатах и ​​Европе, хотя и в менее широком масштабе, чем в Японии.

Агентство по охране окружающей среды США изучило нечеткое управление для энергоэффективных двигателей, а НАСА изучило нечеткое управление для автоматической стыковки в космосе: моделирование показывает, что нечеткая система управления может значительно снизить расход топлива.

Такие фирмы, как Boeing, General Motors, Allen-Bradley, Chrysler, Eaton и Whirlpool, разработали нечеткую логику для использования в холодильниках малой мощности, улучшенных автомобильных трансмиссиях и энергосберегающих электродвигателях.

В 1995 году Maytag представила «интеллектуальную» посудомоечную машину на основе нечеткого контроллера и «универсального измерительного модуля», который объединяет термистор, для измерения температуры; датчик проводимости для измерения уровня моющего средства по ионам, присутствующим в стирке; датчик мутности, который измеряет рассеянный и проходящий свет для измерения степени загрязнения стирки; и магнитострикционный датчик для считывания скорости вращения.

Система определяет оптимальный цикл стирки для любой загрузки, чтобы получить наилучшие результаты с наименьшим количеством энергии, моющих средств и воды. Он даже корректирует подсушенные продукты, отслеживая время последнего открытия двери, и оценивает количество блюд по числу открытий двери. Также продолжаются исследования и разработки нечетких приложений в программном обеспечении, в отличие от встроенного программного обеспечения, дизайна, включая нечеткие экспертные системы и интеграцию нечеткой логики с нейронными сетями и так называемыми адаптивными «генетическими» программными системами, с конечной целью создания « самообучающиеся »нечеткие системы управления. Эти системы могут использоваться для управления сложными нелинейными динамическими растениями, например, организмом человека.

Зарегистрируйся, чтобы продолжить изучение работы

    Поделиться сочинением
    Ещё сочинения
    Нет времени делать работу? Закажите!

    Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой ваших персональных данных.