6、模糊自动调优及其应用与模糊控制器合成优化算法

模糊自动调优及其应用与模糊控制器合成优化算法

1. 模糊推理的有效性

模糊推理在多个领域展现出显著的有效性，尤其在细胞识别系统和控制系统中表现突出。它能够在学习过程中减少模糊规则，对学习数据进行插值，并实现对所获模糊模型的高效控制。

1.1 简化模糊推理的细胞识别

在生物自动化系统的细胞识别中，简化模糊模型具有重要的应用价值。以芹菜细胞为例，其在生长过程中会从球形胚转变为心形胚，再到鱼雷形胚。为了实现高效培养，需要根据不同形态的胚调整培养条件，而简化模糊推理系统可替代人类专家完成胚的识别。

• 植物细胞提取流程 ：
  1. 通过CCD相机拍摄原始图像。
  2. 将原始图像数字化为二值图像（二值化处理）。
  3. 基于二值图像进行标记，以区分每个对象。
  4. 测量每个标记对象的面积，若面积小于实验确定的阈值，则将该对象作为噪声去除。
  5. 为识别多态对象，测量每个标记对象的三个参数：面积、长宽比和圆形度（周长²÷面积 + 4π）。
  6. 简化模糊模型根据这些测量参数将每个对象识别为以下候选类型之一：球形胚、心形胚、鱼雷形胚和无细胞（噪声）。该模型由三个输入单元和四个输出单元组成，每个输入单元的前件部分包含三角形隶属函数。

graph TD;
    A[拍摄原始图像] --> B[二值化处理];
    B --> C[标记对象];
    C -