改进的不规则三角形模糊识别方法：理论与实验验证

在本研究中，宁绍君和孙睿探讨了基础几何图形模糊识别方法，特别是在不规则三角形识别方面的应用。模糊数学作为一门在工程领域不可或缺的学科，其在图学和计算机图形识别中的作用日益显著。传统的图形识别往往基于基础图形，而不规则多边形，如不规则三角形，是这类识别的重要组成部分。 该研究首先采用了最小二乘法对不规则三角形的不规则边进行直线拟合，这是一种数学优化方法，旨在找到最佳的线性近似，以便更好地理解和分析图形特征。接着，通过对两拟合边之间的夹角计算，并构建相应的隶属度函数，模糊数学的概念被巧妙地运用进来。隶属度函数是用来表示元素与集合之间隶属程度的函数，这对于模糊识别至关重要，因为它允许图形的模糊边界被量化。 模糊分类判决法是模糊识别的核心环节，通过这种决策规则，可以根据图形的模糊特征将其归类到预定义的三角形类别中。这种方法相对于Hough变换，尽管后者能有效处理不连续边缘和抵抗噪声，但其计算复杂性和大数据处理能力有限，限制了其广泛应用。 该论文指出，尽管早期有理论支持使用模糊方式识别不规则图形，但具体的实现方法和实验结果鲜有公开报道。研究者针对这一空白，改进了现有的模糊图形识别方法，特别针对不规则三角形的识别过程进行了详细阐述。通过实验验证，他们的方法是可行的，并且可以推广到不规则多边形的识别问题，这在自动化图形处理中具有重要的实际价值。 因此，这项研究不仅深化了我们对模糊识别的理解，还为工程领域中的图形自动识别提供了一种实用且有效的工具，尤其是在那些需要处理大量不规则图形的应用中，如电路图、机械图等领域。这项工作为后续研究提供了新的思路和技术支持，推动了模糊识别技术在工程实践中的进一步发展。