基于MGCP的媒体网关控制器的分析与仿真

MGCP（Media Gateway Controll Protocd）作为一种著名的媒体网关控制协议，许多厂商都在它的基础上开发媒体网关（MG）及媒体网关控制器（MGC）。MG的开发离不开MGC的配合与支持，然而开发MGC的低效率、长周期往往成为MG开发的瓶颈。着眼于此，在介绍了基于MGCP的VoIP系统结构的基础上，引入一种VoIP仿真工具Artiza VoIP Simulator，接着详细描述了怎样通过此工具仿真MGC实现跨MG通话。     

模糊信息论在化探异常评价中的应用

一、引言化探异常是找矿中的一个重要信息,异常的评价则是找矿信息的收集、加工、处理提取的过程。大量的化探异常究竟是矿致异常,还是非矿异常,其界线并不是十分分明的。它并非是“非此即彼”的普通信息,而是“亦此亦彼”的模糊信息。因此,笔者把模糊信息论引入到化探异常评价中来,用它对异常、铁帽、岩体等进行含矿性评价,均得到了予想的效果。但应指出,通过几个实例的验证,虽然此方法与实际情况拟合程度较高,但它还并不十分成熟,尚有待于实践过程中进一步探讨、完善。     

环境工程地质质量多级模糊综合评判的基本思想与步骤

环境工程地质质量综合评价是一个复杂的系统工程。影响质量评价的因素众多而又十分复杂,且各因素的影响程度也不相同,质量优劣的分级界线亦是模糊的。本文仅就采用多级模糊综合评判的方法,考虑多个因素的综合作用,对环境工程地质质量进行评价的基本思想途径与步骤方法,作一初步论述。此方法清晰、易用,能使更多影响质量评价的因素真实参与评判。这是一条环境工程地质质量评价由定性走向定量的有效途径,值得探索。     

BCK-代数上的(λ1,λ2)-广义模糊关联理想

给出了BCK代-数上(λ1,λ2)-广义模糊关联理想,模糊关联理想的概念并在此定义下推出了它们的一些重要性质。     

基于交会图与模糊聚类算法的复杂岩性识别

针对复杂岩性识别中存在的模糊性,应用交会图和模糊聚类方法对复杂岩性储层的岩性识别问题进行了研究。首先依据岩心取样进行岩性归类,然后通过交会图技术确定了9个对岩性反映较明显的参数,并建立起研究区域的岩性样本集。最后,通过模糊聚类的识别模式,依最大隶属度的原则,建立了岩性判别方法,并应用该方法对海拉尔盆地的岩性进行了识别,取得较好的效果。     

Classification of CBERS-2 Imagery with Fuzzy ARTMAP Classifier

A fuzzy ARTMAP classifier is adopted for a classification experiment of CBERS-2 imagery. The fundamental theory and processing about the algorithm are first introduced, followed with a land-use classification experiment in Shihezi County on CBERS-2 high resolution imagery. Three classifiers are compared: maximum likelihood classifier (MLC), error back propagation (BP) classifier, and fuzzy ARTMAP classifier. The comparison shows comparably better results for the fuzzy ARTMAP classifier, with overall classification accuracy of 9.9% and 4.6% higher than that of MLC and BP. The results also prove that the fuzzy ARTMAP classifier has better discernment in identifying bare soil on CBERS-2 imagery.     

FANN-Based Surface Water Quality Evaluation Model and Its Application in the Shaoguan Area

A fuzzy neural network model is proposed to evaluate water quality. The model contains two parts: first, fuzzy mathematics theory is used to standardize the samples; second, the RBF neural network and ...