38、模糊认知图与计算机视觉技术在强度测试中的应用研究

模糊认知图与计算机视觉技术在强度测试中的应用研究

模糊认知图（FCM）概述

模糊认知图（FCM）是一种强大的建模工具，在复杂系统的建模、学习和模拟方面具有显著优势。通过对FCM因果链接的微调，并结合对给定系统或过程的深入了解，FCM能够成为一种可靠的技术。

FCM学习的优势

FCM学习领域前景广阔，因为所得到的FCM可以直接被人类解释，并且是从数据中提取关于领域内概念或变量之间关系信息的有用工具。例如，在旅行行为建模中，FCM可以帮助分析各种因素之间的因果关系，为政策制定者提供决策依据。

FCM工具的开发

基于FCM的复杂系统建模工具的开发，为创建FCM、定义参数以及使推理过程更易于理解和用于模拟实验提供了便利。这使得FCM在实际应用中更加灵活和有效。

实际案例研究

以旅行行为建模为例，通过应用受粒子群优化（PSO）元启发式启发的学习方法，对原始建模的知识结构进行了改进。这不仅展示了FCM在实际问题中的应用潜力，还为城市基础设施和人口规划等领域提供了有价值的知识。

计算机视觉技术在强度测试中的应用

在建筑和工程领域，了解材料在强度测试中的应变响应是一个关键问题。传统上，通过物理设备获取材料位移和应变信息，但这些方法存在局限性。因此，本文提出了一种基于计算机视觉技术的新方法。

传统方法的局限性

传统的强度测试方法使用物理设备附着在材料上，只能提供一维读数，并且会干扰实验，产生一定的位移刚度。

新方法的提出

新方法使用视频相机记录测试过程，然后处理图像以提取物体的