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该文针对病毒性肝炎病理图象中坏死区的纹理特征，提出一种基于模糊理论的肝炎坏死萄识别算法，该算法以纹理基元空间相关信息作为模糊聚类中心V的更新标准，计算量小，且合理地初始化模糊分类矩阵U，以减少迭代计算步骤。实验结果表明该算法能够实现快速分类，并取得理想的识别效果。
病毒性肝炎病理图象坏死区的模糊识别
【摘 要】
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该文针对病毒性肝炎病理图象中坏死区的纹理特征，提出一种基于模糊理论的肝炎坏死萄识别算法，该算法以纹理基元空间相关信息作为模糊聚类中心V的更新标准，计算量小，且合理地初始化模糊分类矩阵U，以减少迭代计算步骤。实验结果表明该算法能够实现快速分类，并取得理想的识别效果。
【机 构】
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福州大学计算机系(福州) 南京军区福州总医院病理科(福州)
【出 处】
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第三届全球智能控制与自动化大会
【发表日期】
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2000年12期
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随着自动化技术的发展，计算机技术与模糊控制新技术的日益渗透与交叉，近代自适应人工智能新技术不断反应到当代水泥工业中来，促使水泥工艺生产流程及其控制手段和相应设备不断更新换代，并向高质量、高产量、高稳定性方向发展。我们在泰国罗城和大郎两个现代化水泥厂考察所见到的全盘自动化“柔性”生产线是很好的实例。我厂引进的设备及工艺流程计算机控制与管理系统，特别是回特窑模糊控制系统与计算机控制SDR系统相结合的自