主要内容模糊理论模糊理论是通过模拟人模糊信息处理能力来处理实际问题的一门理论学科。如今已经形成模糊拓扑学、模糊随机数学、模糊逻辑理论以及模糊数学等。在模式识别、自动控制、信息处理、天气预报、地震研究、人工智能、医疗诊断、农作物选种以及心理学、生态学、语言学等多种领域得到应用。在模式识别中的应用模糊图像处理理论分支《基于模糊理论的图像分割方法》蒋小标，汤光明，徐蕾解放军信息工程大学电子技术学院要实现信息隐藏，把图像分割成平滑区、纹理区、边缘区（局部方差）。计算图像的局部方差；利用模糊理论构造平滑区、纹理区和边缘区模糊集，根据局部方差确定各像素隶属于各模糊集的程度；根据像素的隶属度决定其是否属于某个模糊集，从而实现对图像的分割。模糊形态学模糊聚类FCM算法是最流行和应用最广泛的。对初值的选取非常敏感；需要事先给定聚类个数。减法聚类算法+模糊c均值减法聚类是用来估计一组数据中的聚类个数以及聚类中心位置的单次算法。数据点带入数据点密度公式，最大者为聚类中心，附近的数据点不能作为聚类中心。用类似方法选择下一个中心，直至剩余数据点作为聚类中心的可能性低于设定的阈值。《蚁群模糊聚类的图像分割》汤可宗，江新姿，高尚江苏科技大学电子信息学院图像分割问题可看作具有相似特征的像素进行分别聚类的过程。每只蚂蚁是以灰度、邻域均值灰度、梯度为特征的三维向量。初始聚类中心设置：图像的灰度直方图上各点连接起来的包络曲线，其最小值个数k，聚类个数为k+1。单峰明显，以峰值点作为聚类中心的灰度特征，不明显的采用该区域中灰度均值作为聚类中心。设置循环次数，设置信息素相同初值；初始聚类中心设置，给出初始蚁群分配方案；对每只蚂蚁按转移概率选择下一个节点；一次蚁群聚类后，根据所得到的聚类个数，计算各类的聚类中心，计算类间与类内距离，当类间与类内距离之比大于阈值时，合并两类，更新聚类中心。若循环次数大于规定的次数，停止运行，否则转步骤2继续执行。组合方法采用基于模糊遗传算法的图像分块恢复方法：将大尺寸的降质图像均匀划分为若干子图像块，对各子图像块独立采用遗传算法恢复。针对较强的边缘信息，将各子图像块直方图统计数据输入模糊逻辑控制器自适应地调整适应度函数的参数、适应度拉伸时的退火初始温度、交叉概率和变异概率。将恢复后的子图像块重组为整幅图像，并对因分块造成的边界噪声进行相应处理。在网络中的应用《模糊理论在网络AQM中的应用研究》韩燕，许维胜同济大学控制科学与工程系模糊理论用于队列长度管理通过预先设定目标队列长度调节IP路由器中的队列长度，同时获得较高的网络利用率和较低的平均延时。模糊理论用于提高网络利用率模糊优先控制器控制低优先级的信元是否进入缓冲以提高预留资源的利用率，模糊理论用于不同连接的处理基于加权公平队列原理提出的模糊拥塞算法，能够根据各连接的权值分配相应的队列长度和带宽。模糊理论与自校正思想的结合将实际丢包率输入自适应调整模块后，动态调整模糊控制器模块(FCM)中的参数值。FCM根据队列长度使用模糊算法得出丢包概率。《模糊理论在网络优化中的应用》宋旭东,王亚伟大连交通大学软件学院问题描述:某省的七个城市需要架设通信网络系统,每两座城市之间的距离已知,每两座城市之间每公里费用与10000元相比较的接近程度来表示(如表1所示),架设通信网络,使总费用最小。步骤1:问题的提出步骤2:假设与简化.问题描述涉及模糊概念,应用模糊理论将模糊问题进行精确化处理,然后提出假设条件.论域U={大致接近,可认为是,相当接近,完全是,比较接近,差不多是,非常接近,十分接近,很接近}.用二元对比排序法确定隶属函数及提出假设条件。步骤3:建立模型步骤4:模型求解步骤5:检验与评价通信方面的应用《基于模糊理论的通信系统有效性分析》于晓东，高会生华北电力大学(保定)电子与通信工程系基于模糊理论的故障树分析方法帮助判断系统潜在的故障，提高通信系统的有效性。模糊数来给定故障事件发生的概率故障树经规范化后，可成为仅含有底事件、结果事件以及“与”、“或”、“非”3种逻辑门的故障树，根据模糊理论计算出逻辑门故障树的模糊算子，再通过故障树的模糊结构函数计算系统的失效率U。有效性A=1—U《模糊理论在CDMA软切换中的应用》王蕾,谢利理西北工业大学自动化学院基于模糊理论的软切换引入动态门限减少激活集所含导频数，只有强度相对足够的信号才能被加入并维持在激活集中，避免不必要的软切换分支。模糊软切换以剩余业务信道数CHrm及与移动台连接的基站数noBS为输入，通过模糊推理获得软切换阈值导频丢弃门限T_DROP,再由相关公式计算得到导频加入门限T_A