Решение проблемы с нечеткими размытыми шрифтами в Google Chrome
Периодически после обновления браузера Хром у пользователей возникали проблемы со шрифтом: он становился мыльным, нечетким, размытым и пр. До 51-ой версии включительно проблема эта легко решалась, а вот обновление до 52-ой версии принесло всем пользователям браузера большой сюрприз…
В версии 52.0.2743.82, которая вышла 21.07.2016 разработчики решили убрать возможность индивидуальной настройки внешнего вида шрифта посредством экспериментального параметра «Отключить DirectWrite Windows», который как раз помогал в случае наличия размытости и нечеткости. Теперь параметра DirectWrite нет.
Чем объяснить такой шаг – абсолютно непонятно, но на форумах, в том числе и официальном форуме Google, огромное количество гневных отзывов с просьбами и даже требованиями вернуть всё назад.
На момент написания статьи, 6 августа, мы имеем уже следующую версию браузера Chrome (52.0.2743.
Какие проблемы могут наблюдаться в браузере
Проблема со шрифтами может проявляться по-разному. У кого-то шрифт просто размытый и нечеткий. У кого-то жирный шрифт имеет тень либо вовсе не отличается от обычного:
У кого-то проблемы с отображением шрифта на сайте Вконтакте: он мутный, абсолютно нечитабельный, режет и напрягает глаза. Пример:
У кого-то вместо черного все буквы серого цвета, едва различимые на белом фоне:
А у некоторых пользователей и вовсе полная ерунда и ужас: шрифты поломаны и выглядят криво:
Как же решить проблему со шрифтами в Google Chrome и вернуть их в читабельное состояние?
Для начала проверьте текущую версию своего браузера. Введите в адресную строку chrome://help/ и нажмите ввод. Откроется страничка «о программе».
Если версия Хрома 51 и ниже, то Вам сюда, а если 52 и выше, то слушайте внимательно… В настоящее время нет решения того, как средствами самого Хрома сделать шрифты четче – разработчики лишили пользователей влиять на это, убрав параметр DirectWrite из экспериментальных настроек!
Есть только два способа решить данную проблему:
- Во-первых, перейти на другой браузер, например, Firefox.
- Во-вторых, откатить Хром на предыдущую версию, точнее на ту, где проблема еще отсутствовала (51.0.2704.106), и настроить параметр DirectWrite. Но тут есть одна загвоздка…
Разработчики гугл и тут всех перехитрили 🙂 Сделать откат через настройки самого браузера невозможно – такая опция отсутствует. Даже если Вы удалите текущую версию программы, то на официальном сайте Вы не найдете установочных файлов предыдущих версий.
Как сделать откат на предыдущую версию Google Chrome
Остается только такая схема:
- Удалить текущую версию Хрома (выбираете Хром в списке установленных программ, кликаете на нем правой клавишей мыши и выбираете «Удалить»)
- Найти в интернет на варезниках или торрентах версию 51.0.2704.106
- Установить её и не испытывать проблемы со шрифтами
Кто хочет может искать самостоятельно, а мы уже нашли, скачали, и теперь делимся с Вами ссылочкой на Яндекс.Диске: Google Chrome 51.0.2704.106 (есть версия как для 64bit, так и для 32bit систем).
Теперь несколько важных замечаний:
- Перед удалением Хрома синхронизируйте все нужные данные с аккаунтом Google дабы они не пропали! Для этого в адресном окне браузера наберите chrome://settings/syncSetup и нажмите ввод. В открывшемся окошке поставьте галочки напротив всех нужных пунктов, а лучше просто выберите опцию «Синхронизировать всё», как на скриншоте ниже – так будет надежней 🙂
Подождите некоторое время для завершения синхронизации, особенно если ранее эта опция была у Вас отключена.
- После установки версии 51.0.2704.106 верните прежние настройки Chrome путем синхронизации и обязательно отключите автоматическое обновление до свежей версии, а то браузер опять обновится и всё проделанное пойдет насмарку!
Решение других распространенных проблем с данным браузером (рейтинг пользователей):
Как отключить обновление Хрома
Чтобы браузер не мог обновляться, делаем одну хитрость. Переходим в папку c:\Program Files\Google\Update\ или c:\Program Files (x86)\Google\Update\, если у Вас 64-битная версия ОС, удаляем файлик
Всё, никаких проблем:) В интернете рекомендуют редактировать записи реестра, изменять групповые политики Windows, добавлять административные шаблоны и пр. и пр. Как всегда – большинство подобных инструкций написано теми, кто сам ничего этого не делал, а просто занимаются переписыванием друг у друга. Ничего этого не надо. Просто удаляете файлик GoogleUpdate.exe и Хром больше не сможет обновиться.
Когда Вы спустя какое-то время решите установить свежую версию Google Chrome (если вдруг такое случится), просто вручную с официального сайта скачаете установочный файл и запустите его. Никаких проблем!
P.S. (Update 06/2018)
Многим пользователям помогло изменение в экспериментальных настройках параметра font-cache-scaling. Для этого в адресную строку скопируйте и вставьте chrome://flags/#enable-font-cache-scaling, после чего выберите состояние «Disabled» как показано на скриншоте:
Друзья, удалось ли Вам с помощью данной инструкции решить проблему размытого нечеткого шрифта в Google Chrome? Поделитесь этой статьей со своими друзьями, используя кнопочки соц. сетей – они обязательно скажут Вам спасибо, ибо наверняка испытывают те же проблемы со шрифтами, что и Вы.
Автор статьи: Сергей Сандаков, 40 лет.
Программист, веб-мастер, опытный пользователь ПК и Интернет.
Проблема со шрифтами в chrome: как изменить нечитаемые шрифты
Иногда после того, как вышло последнее обновление браузера Хром, у многих пользователей отмечается проблема с отображением шрифта, а именно, он становится нечетким, размытым, из-за чего не получается ничего прочитать.
В старых версиях, до выхода 51-ой, решение данной проблемы не составляло большого труда, но с появлением 52 версии пользователям разработчики преподнесли настоящий сюрприз, к сожалению, неприятный.
Как изменить не читаемые шрифты
Создатели Google Chrome решили убрать возможность проведения персональной настройки внешнего вида шрифта при помощи экспериментального параметра «Отключить DirectWrite Windows», что и являлся настоящим спасательным кругом для пользователей, страдающих от нечеткого шрифта. Сейчас же его убрали.
Как можно объяснить подобный шаг-совершенно непонятно, однако на форумах, тоже касается и официального форума Google, можно найти большое число отрицательных рецензий, в которых не то что просят, а требуют вернуть все как было. Но похоже разработчики оставят все как есть.
Проблемы при работе в браузере
Проблема с отображением шрифтов проявляться различным образом.
- Шрифт только лишь размыт и нечеток.
- Шрифт имеет тень или ничем не отличим от обычного.
- Возникновение проблем с отображением шрифта на сайте Вконтакте: он становится мутным и прочитать его просто невозможно, разве что только сильно напрягая глаза.
- Текст не черного цвета, как обычно, а серого, который практически не виден на белом фоне.
- Шрифты поломаны и очень криво выглядят.
Вначале необходимо выяснить, какая версия Google Chrome у вас установлена, для чего требуется набрать в адресной строке chrome://help/ и нажать ввод. Тут же откроется страничка «о программе».
В случае, если у вашего браузера версия 52 и выше, тогда вам не лишним будет ознакомиться с нижеприведенными способами. Хоть сейчас и нет метода, при помощи которого можно воспользовавшись возможностями самого Google Chrome сделать четкими шрифты, поскольку благодаря разработчикам у пользователей пропал шанс оказывать влияние на это, однако все-таки имеется несколько хитростей
Существует лишь только 2 варианта решения этой проблемы:
- Начать работать с иным браузером, к примеру, Firefox. Последняя версия Opera так же, как и Хром имеет ряд проблем с отображением шрифтов, в частности с его цветом, что объясняется одинаковым движком, на котором они были разработаны.
- Сделать откат Google Chrome до предыдущей версии, когда подобных проблем не было, и провести настройку параметр DirectWrite. Однако тут имеется один нюанс: выполнить откат при помощи настроек самого браузера никак не получится, поскольку нет подобной опции. Даже при удалении текущей версии Google Chrome, на официальном сайте разработчиков нельзя будет найти установочные файлы ранних версий.
Откат на предыдущую версию Chrome
Для того, чтобы это сделать, нужно следовать такой схеме:
- Удалить установленную на вашем компьютере версию Google Chrome. Для этого нужно отыскать Хром в перечне установленных утилит, нажать на него правой кнопкой мыши и в открывшемся списке действий выберите «Удалить».
- Найдите в интернете на различных сайтах предыдущую версию Google Chrome и скачайте ее.
- Установите браузер и забудьте о проблемах с отображением шрифтов.
Прежде чем провести удаление браузера, необходимо сделать синхронизацию всей нужной информации с аккаунтом Google Chrome, чтобы не потерять их. Для этого потребуется набрать в адресном окне вашего браузера chrome://settings/syncSetup, после чего нажать ввод. После этого откроется окно, где пометьте нужные вам пункты, а лучше просто выберите опцию «Синхронизировать всё». Теперь нужно немного времени подождать пока не завершится синхронизация, особенно если до этого момента данная опция была в отключенном состоянии.
После того, как проведете установку предыдущей, нормально работающей версии Google Chrome, при помощи опять же синхронизации нужно поменять все настройки браузера на ранее используемые, обязательно перед этим выключив автоматическое обновление до новой версии, иначе Хром вернет все как было, а вы потратите только зря свое время.
Отключить обновление Хрома
Для того, чтобы Google Chrome самостоятельно не обновился, следует воспользоваться одной хитростью. Перейдите в папку c:\Program Files\Google\Update\ либо c:\Program Files (x86)\Google\Update\, если на вашем компьютере операционная система 64-битной версии, и удалите один файл GoogleUpdate.exe.
В сети можно отыскать большое количество рекомендаций, в которых настаивают на проведении редактирования записей реестра, изменения групповой политики Windows, добавлении административных шаблонов и тому подобное. Как правило, большая часть таких инструкций была составлена теми пользователями, которые всего этого и сами не делали, а только лишь переписали ранее увиденное на каком-либо форуме. Для решения такой задачи все эти действия не нужны. Достаточно удалить файл GoogleUpdate.exe и Google Chrome самостоятельно больше не обновится.
Если же вам потребуется когда-либо провести установку новой версии браузера Хром, в этом случае нужно будет самому пользователю перейти на официальный сайт разработчиков и скачать установочный файл, после чего успешно его установить. Как видите, с отключением обновления браузера нет никаких проблем, все очень просто и легко.
Следуя данным советам, вы сможете избавить свой браузер от проблем с отображением шрифта, изменить его цвет на обычный, и работать с Google Chrome, как и прежде.
Как исправить размытые шрифты Windows 10
В этой инструкции подробно о том, что делать, если в Windows 10 или отдельных программах и приложениях вы видите размытые шрифты, что может случиться как после изменения масштабирования в параметрах экрана, так и без этих действий.
В первую очередь речь пойдет о способах исправления проблемы, связанных с изменением разрешения экрана, которые очевидны для большинства пользователей, но могут быть не учтены начинающими пользователями, а затем — другие способы исправить размытость текста в Windows 10.
Примечание: если шрифты стали размытыми после недавнего изменения параметров масштабирования (125%, 150%) в параметрах экрана (пункт «Изменение размера текста, приложения, и других элементов»), попробуйте для начала просто перезагрузить компьютер (даже если до этого уже не раз его выключали-включали, так как выключение в 10-ке не то же самое, что перезагрузка).
Автоматическое устранение размытия шрифтов в Windows 10 1803
В Windows 10 1803 April Update появилась дополнительная опция, позволяющая исправить размытые шрифты для приложений, которые не поддерживают масштабирование (или делают это неправильно). Найти параметр можно, зайдя в Параметры — Система — Дисплей — Дополнительные параметры масштабирования, пункт «Разрешить Windows исправлять размытость в приложениях».
Если окажется, что параметр включен, а проблема сохраняется, попробуйте, наоборот, отключить его.
Проверка разрешения экрана
Этот пункт для тех из пользователей, кто не до конца представляет, что такое физическое разрешение экрана монитора и почему разрешение, выставленное в системе должно соответствовать физическому.
Итак, современные мониторы имеют такой параметр, как физическое разрешение, представляющее собой количество точек по горизонтали и вертикали на матрице экрана, например, 1920×1080. Причем, если в системе у вас установлено любое разрешение, не кратно отличающееся от физического, вы увидите искажения и размытость шрифтов.
Поэтому: если вы не уверены, убедитесь, что выставленное в Windows 10 разрешение экрана соответствует действительному разрешению экрана (при этом в некоторых случаях это может привести к тому, что шрифт вам покажется слишком мелким, но это можно будет исправить параметрами масштабирования).
- Чтобы узнать физическое разрешение экрана — можете просто поискать технические характеристики в Интернете, введя марку и модель вашего монитора.
- Чтобы установить разрешение экрана в Windows 10, кликните в любом пустом месте рабочего стола правой кнопкой мыши и выберите пункт «Параметры экрана», после этого нажмите по пункту «Дополнительные параметры экрана» (внизу справа) и установите нужное разрешение. Если в списке отсутствует нужное разрешение, то вероятно вам требуется установить официальные драйвера вашей видеокарты, пример см. Установка драйверов NVIDIA в Windows 10 (для AMD и Intel будет то же самое).
Подробнее на тему: Как изменить разрешение экрана в Windows 10.
Примечание: если вы используете несколько мониторов (или монитор + ТВ) и изображение на них дублируется, то Windows при дублировании использует одинаковое разрешение на обоих экранах, при этом для какого-то из них оно может быть «не родное». Решение тут лишь одно — изменить режим работы двух мониторов на «Расширить экраны» (нажав клавиши Win+P) и установить для каждого из мониторов правильное разрешение.
Устранение размытости текста при масштабировании
Если проблема с размытыми шрифтами возникла после изменения размеров элементов в «Правый клик по рабочему столу» — «Параметры экрана» — «Изменение размера текста, приложений и других элементов» на 125% и более, а перезагрузка компьютера или ноутбука не исправила проблему, попробуйте следующий вариант.
- Нажмите клавиши Win+R и введите dpiscaling (или зайдите в панель управления — экран).
- Нажмите по пункту «Установить настраиваемый уровень масштабирования».
- Убедитесь, что в нем установлено 100%. Если нет — измените на 100, примените, и перезагрузите компьютер.
И второй вариант этого же способа:
- Кликните правой кнопкой мыши по рабочему столу — параметры экрана.
- Верните масштабирование на 100%.
- Зайдите в Панель управления — Экран, нажмите «Установить настраиваемый уровень масштабирования», и задайте требуемое масштабирование Windows 10.
После применения настроек, вас попросят выйти из системы, а после входа вы должны будете увидеть измененные размеры шрифтов и элементов, но уже без размытия (при использовании данной опции применяется иное масштабирование, чем в параметрах экрана Windows 10).
Как исправить размытые шрифты в программах
Не все программы Windows поддерживают правильное изменение масштаба и, как следствие, в отдельных приложениях вы можете видеть размытые шрифты, в то время как в остальной системе такие проблемы не наблюдать.
В этом случае вы можете исправить проблему следующим образом:
- Кликните правой кнопкой мыши по ярлыку или исполняемому файлу программы и выберите пункт «Свойства».
- На вкладке «Совместимость» установите отметку в пункте «Отключить масштабирование изображения при высоком разрешении экрана» и примените настройки. В новых версиях Windows 10 нажмите «Изменить параметры высокого DPI», а затем отметьте пункт «Переопределите режим масштабирования» и выберите «Приложение».
При следующих запусках программы, проблема с размытыми шрифтами проявляться не должна (однако, они могут оказаться мелкими на экранах с высоким разрешением).
ClearType
В некоторых случаях (например, из-за неправильной работы драйверов видеокарты), проблему с размытым текстом может вызывать неправильная работа функции сглаживания шрифтов ClearType, которая включена по умолчанию в Windows 10 для ЖК экранов.
Попробуйте отключить или настроить эту функцию и проверить была ли решена проблема. Для того, чтобы это сделать, введите в поиск на панели задач ClearType и запустите «Настройка текста ClearType».
После этого попробуйте как вариант с настройкой работы функции, так и вариант с её отключением. Подробнее: Настройка ClearType в Windows 10.
Дополнительная информация
В Интернете также имеется программа Windows 10 DPI Blurry Fix, призванная решать проблему с размытыми шрифтами. Программа, насколько я понял, использует второй способ из этой статьи, когда вместо масштабирования Windows 10 используется «старое» масштабирование.
Для использования достаточно установить в программе «Use Windows 8.1 DPI scaling» и настроить желаемый уровень масштабирования.
Скачать программу можно с сайта разработчика windows10_dpi_blurry_fix.xpexplorer.com — только не забывайте проверить ее на VirusTotal.com (на текущий момент она чистая, но есть негативные отзывы, так что будьте внимательны). Также учитывайте, что запуск программы требуется при каждой перезагрузке (она сама себя добавить в автозагрузку.
И, наконец, если ничто не помогает, еще раз перепроверьте, установлены ли у вас оригинальные последние драйверы для видеокарты, не путем нажатия «обновить» в диспетчере устройств, а путем ручной загрузки с соответствующих официальных сайтов (или с помощью утилит NVIDIA и AMD).
remontka.pro в Телеграм | Другие способы подписки
А вдруг и это будет интересно:
В некоторых приложениях размытый шрифт
Одной из распространенных проблем, связанных с визуальной частью ОС Windows 10, считается появление размытых шрифтов во всей системе либо в отдельных программах. Чаще всего ничего серьезного в данной неполадке нет, а нормализуется состояние внешнего вида надписей буквально в несколько кликов. Далее мы разберем основные способы решения этой задачи.
Исправляем размытые шрифты в Windows 10
В большинстве случаев ошибка вызвана неправильными настройками расширения, масштабирования экрана или незначительными системными сбоями. Каждый рассмотренный ниже метод не является сложным, поэтому выполнить описанные инструкции не составит труда даже для неопытного пользователя.
Способ 1: Настройка масштабирования
С выходом обновления 1803 в Виндовс 10 появился ряд дополнительных инструментов и функций, среди них находится и автоматическое исправление размытости. Включение этой опции происходит достаточно легко:
- Откройте «Пуск» и перейдите в «Параметры», нажав на значок шестеренки.
Выберите раздел «Система».
Во вкладке «Дисплей» необходимо открыть меню «Дополнительные параметры масштабирования».
Повторимся, что применение этого метода доступно только тогда, когда на компьютере установлено обновление 1803 или выше. Если вы до сих пор не инсталлировали его, настоятельно рекомендуем сделать это, а разобраться с поставленной задачей поможет другая наша статья по ссылке ниже.
Настраиваемое масштабирование
В меню «Дополнительные параметры масштабирования» также присутствует инструмент, позволяющий вручную задать масштаб. О том, как перейти в указанное выше меню, читайте в первой инструкции. В этом окне вам нужно лишь опуститься немного ниже и выставить значение равное 100%.
В случае когда данное изменение не принесло никакого результата, советуем отключить эту опцию, убрав указанный в строке размер масштаба.
Отключение оптимизации во весь экран
Если проблема с размытым текстом касается только определенных приложений, предыдущие варианты могут не принести желаемого результата, поэтому нужно редактировать параметры конкретной программы, где и появляются дефекты. Осуществляется это в два действия:
- Кликните ПКМ на исполняемом файле необходимого ПО и выберите «Свойства».
Перейдите во вкладку «Совместимость» и поставьте галочку возле пункта «Отключить оптимизацию во весь экран». Перед выходом не забудьте применить изменения.
В большинстве ситуаций активация этого параметра решает возникшую неполадку, однако в случае с использованием монитора с большим разрешением, весь текст может стать немного меньше.
Способ 2: Взаимодействие с функцией ClearType
Функция ClearType от компании Microsoft была разработана специально для того, чтобы сделать отображаемый на экране текст более четким и комфортным к восприятию. Мы советуем попробовать отключить либо включить этот инструмент и понаблюдать, исчезает ли размытие шрифтов:
- Открываем окно с настройкой ClearType через «Пуск». Начните вводить название и нажмите левой кнопкой мыши на отобразившийся результат.
Затем активируйте либо снимите галочку с пункта «Включить ClearType» и наблюдайте за изменениями.
Способ 3: Установка корректного разрешения экрана
У каждого монитора есть собственное физическое разрешение, которое должно совпадать с тем, что задано в самой системе. При неправильной установке данного параметра появляются различные визуальные дефекты, в том числе могут размываться шрифты. Избежать этого поможет правильная настройка. Для начала ознакомьтесь с характеристиками вашего монитора на официальном сайте производителя или в документации и узнайте, какое у него физическое разрешение. Обозначается эта характеристика, например, вот так: 1920 x 1080, 1366 x 768.
Теперь осталось выставить такое же значение непосредственно в Виндовс 10. Детальные инструкции по этой теме читайте в материале от другого нашего автора по следующей ссылке:
Мы представили три достаточно легких и эффективных метода по борьбе с размытыми шрифтами в операционной системе Windows 10. Пробуйте выполнять каждый вариант, хотя бы один должен оказаться действенным в вашей ситуации. Надеемся, наши инструкции помогли вам справиться с рассмотренной проблемой.
Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях.
В этой инструкции подробно о том, что делать, если в Windows 10 или отдельных программах и приложениях вы видите размытые шрифты, что может случиться как после изменения масштабирования в параметрах экрана, так и без этих действий.
В первую очередь речь пойдет о способах исправления проблемы, связанных с изменением разрешения экрана, которые очевидны для большинства пользователей, но могут быть не учтены начинающими пользователями, а затем — другие способы исправить размытость текста в Windows 10.
Примечание: если шрифты стали размытыми после недавнего изменения параметров масштабирования (125%, 150%) в параметрах экрана (пункт «Изменение размера текста, приложения, и других элементов»), попробуйте для начала просто перезагрузить компьютер (даже если до этого уже не раз его выключали-включали, так как выключение в 10-ке не то же самое, что перезагрузка).
Автоматическое устранение размытия шрифтов в Windows 10 1803
В Windows 10 1803 April Update появилась дополнительная опция, позволяющая исправить размытые шрифты для приложений, которые не поддерживают масштабирование (или делают это неправильно). Найти параметр можно, зайдя в Параметры — Система — Дисплей — Дополнительные параметры масштабирования, пункт «Разрешить Windows исправлять размытость в приложениях».
Если окажется, что параметр включен, а проблема сохраняется, попробуйте, наоборот, отключить его.
Проверка разрешения экрана
Этот пункт для тех из пользователей, кто не до конца представляет, что такое физическое разрешение экрана монитора и почему разрешение, выставленное в системе должно соответствовать физическому.
Итак, современные мониторы имеют такой параметр, как физическое разрешение, представляющее собой количество точек по горизонтали и вертикали на матрице экрана, например, 1920×1080. Причем, если в системе у вас установлено любое разрешение, не кратно отличающееся от физического, вы увидите искажения и размытость шрифтов.
Поэтому: если вы не уверены, убедитесь, что выставленное в Windows 10 разрешение экрана соответствует действительному разрешению экрана (при этом в некоторых случаях это может привести к тому, что шрифт вам покажется слишком мелким, но это можно будет исправить параметрами масштабирования).
- Чтобы узнать физическое разрешение экрана — можете просто поискать технические характеристики в Интернете, введя марку и модель вашего монитора.
- Чтобы установить разрешение экрана в Windows 10, кликните в любом пустом месте рабочего стола правой кнопкой мыши и выберите пункт «Параметры экрана», после этого нажмите по пункту «Дополнительные параметры экрана» (внизу справа) и установите нужное разрешение. Если в списке отсутствует нужное разрешение, то вероятно вам требуется установить официальные драйвера вашей видеокарты, пример см. Установка драйверов NV >Подробнее на тему: Как изменить разрешение экрана в Windows 10.
Примечание: если вы используете несколько мониторов (или монитор + ТВ) и изображение на них дублируется, то Windows при дублировании использует одинаковое разрешение на обоих экранах, при этом для какого-то из них оно может быть «не родное». Решение тут лишь одно — изменить режим работы двух мониторов на «Расширить экраны» (нажав клавиши Win+P) и установить для каждого из мониторов правильное разрешение.
Устранение размытости текста при масштабировании
Если проблема с размытыми шрифтами возникла после изменения размеров элементов в «Правый клик по рабочему столу» — «Параметры экрана» — «Изменение размера текста, приложений и других элементов» на 125% и более, а перезагрузка компьютера или ноутбука не исправила проблему, попробуйте следующий вариант.
- Нажмите клавиши Win+R и введите dpiscaling (или зайдите в панель управления — экран).
- Нажмите по пункту «Установить настраиваемый уровень масштабирования».
- Убедитесь, что в нем установлено 100%. Если нет — измените на 100, примените, и перезагрузите компьютер.
И второй вариант этого же способа:
- Кликните правой кнопкой мыши по рабочему столу — параметры экрана.
- Верните масштабирование на 100%.
- Зайдите в Панель управления — Экран, нажмите «Установить настраиваемый уровень масштабирования», и задайте требуемое масштабирование Windows 10.
После применения настроек, вас попросят выйти из системы, а после входа вы должны будете увидеть измененные размеры шрифтов и элементов, но уже без размытия (при использовании данной опции применяется иное масштабирование, чем в параметрах экрана Windows 10).
Как исправить размытые шрифты в программах
Не все программы Windows поддерживают правильное изменение масштаба и, как следствие, в отдельных приложениях вы можете видеть размытые шрифты, в то время как в остальной системе такие проблемы не наблюдать.
В этом случае вы можете исправить проблему следующим образом:
- Кликните правой кнопкой мыши по ярлыку или исполняемому файлу программы и выберите пункт «Свойства».
- На вкладке «Совместимость» установите отметку в пункте «Отключить масштабирование изображения при высоком разрешении экрана» и примените настройки. В новых версиях Windows 10 нажмите «Изменить параметры высокого DPI», а затем отметьте пункт «Переопределите режим масштабирования» и выберите «Приложение».
При следующих запусках программы, проблема с размытыми шрифтами проявляться не должна (однако, они могут оказаться мелкими на экранах с высоким разрешением).
ClearType
В некоторых случаях (например, из-за неправильной работы драйверов видеокарты), проблему с размытым текстом может вызывать неправильная работа функции сглаживания шрифтов ClearType, которая включена по умолчанию в Windows 10 для ЖК экранов.
Попробуйте отключить или настроить эту функцию и проверить была ли решена проблема. Для того, чтобы это сделать, введите в поиск на панели задач ClearType и запустите «Настройка текста ClearType».
После этого попробуйте как вариант с настройкой работы функции, так и вариант с её отключением. Подробнее: Настройка ClearType в Windows 10.
Дополнительная информация
В Интернете также имеется программа Windows 10 DPI Blurry Fix, призванная решать проблему с размытыми шрифтами. Программа, насколько я понял, использует второй способ из этой статьи, когда вместо масштабирования Windows 10 используется «старое» масштабирование.
Для использования достаточно установить в программе «Use Windows 8.1 DPI scaling» и настроить желаемый уровень масштабирования.
Скачать программу можно с сайта разработчика windows10_dpi_blurry_fix.xpexplorer.com — только не забывайте проверить ее на VirusTotal.com (на текущий момент она чистая, но есть негативные отзывы, так что будьте внимательны). Также учитывайте, что запуск программы требуется при каждой перезагрузке (она сама себя добавить в автозагрузку.
И, наконец, если ничто не помогает, еще раз перепроверьте, установлены ли у вас оригинальные последние драйверы для видеокарты, не путем нажатия «обновить» в диспетчере устройств, а путем ручной загрузки с соответствующих официальных сайтов (или с помощью утилит NVIDIA и AMD).
А вдруг и это будет интересно:
Почему бы не подписаться?
Рассылка новых, иногда интересных и полезных, материалов сайта remontka.pro. Никакой рекламы и бесплатная компьютерная помощь подписчикам от автора. Другие способы подписки (ВК, Одноклассники, Телеграм, Facebook, Twitter, Youtube, Яндекс.Дзен)
16.07.2016 в 08:05
Дмитрий спасибо тебе за рекомендованные уроки, мне как начинающему пользователю особенно, потому что я еще слаб в компьютерной грамотности, еще раз спасибо.
16.07.2016 в 08:48
Спасибо за отзыв!
16.07.2016 в 11:23
Интересно то, что микрософт знает об этой проблеме и ничего не предпринимает. В Win 7-8.1 эта проблема решалась переключением одной кнопки, которую в 10 по какой-то причине убрали.
20.09.2016 в 00:52
16.11.2017 в 15:49
Здравствуйте, Дмитрий. А у меня появилась следующая проблема: шрифт стал нечёткий, т.е. не размытый, а тоньше само написание букв, причём некоторые палочки букв остались жирные. В целом текст плохо читается. Картинки и фото просматриваются в прежнем качестве.
17.11.2017 в 08:48
Здравствуйте. Если разрешение установлено точно оригинальное, то вероятно дело в параметрах Windows ClearType, об этом здесь — https://remontka.pro/setup-cleartype-windows/
18.11.2017 в 08:57
Да, спасибо, Дмитрий. Я вашу статью нашла и прочитала в тот же день и это помогло. Спасибо за вашу работу и быстрые ответы.
21.11.2017 в 08:20
Я коллеге настраивал размеры шрифтов после установки 10-ки (Samsung 1280х1024). Размытие при масштабировании 125% победили установкой масштабирования 115% — шрифты стали крупнее чем при 100%, но размытия не наблюдается.
22.12.2017 в 11:47
Спасибо большое!) Как всегда спасли меня)
16.06.2018 в 23:06
В моем случае помогло — Все элементы панели управления — Панель управления NVIDIA — Изменение разрешения — Настройка -Создать пользовательское разрешение. И там где герцы вместо 60 поставил 61. Все стало ок!
08.11.2018 в 21:06
Спасибо!)
Только теперь во вкладке «Совместимость» нет пункта «Отключить масштабирование изображения при высоком разрешении экрана», теперь есть пункт «Изменить параметры высокого DPI» в окне которого есть два пункта:
1. Разрешение программы
2. Переопределение масштабирования с высоким разрешением
У них куча описаний, но мне помог второй пункт.
Версия вин10: 1803
15.11.2018 в 14:36
Спасибо. «Windows 10 DPI Blurry Fix» — помогло.
22.01.2019 в 07:51
Думаю, что не нужно также забывать об автоматической настройке монитора, которая вызывается из меню монитора (касается десктопов). Иногда нажатие на данную кнопку приводит к улучшению изображения после того, как монитор автоматически откалибруется.
28.01.2019 в 19:01
СПАСИБО! У меня все получилось. УРА!
31.03.2019 в 11:20
Вот который раз уже помогает этот сайт, не помню — но много. Всегда можно найти ответ на почти любую проблему в винде. Спасибо, я даже не погнушался оставить адрес своей почты, что бы написать отзыв. А это много значит) Молодцы)
31.03.2019 в 17:31
Спасибо за отзыв!
21.06.2019 в 10:16
Здравствуйте! у меня такая вот проблема.
После обновления драйверов видео карты программные шрифты стали не читаемые (шрифты оболочки win10),
все прочие читаются нормально. Что делать.
21.06.2019 в 11:54
Здравствуйте.
Первый раз такое отображение встречаю. Визуально похоже, как если бы драйверы видеокарты и вовсе установлены не были (используются по умолчанию типа «базовый видеоадаптер»), но может, и просто сбойные драйверы. Можно для начала попробовать откатить драйвер через диспетчер устройств.
14.08.2019 в 10:40
Спасибо, статья помогла!
18.08.2019 в 11:23
помог способ ClearType
18.10.2019 в 23:44
Ни один способ не помог. Перепробовал уже пожалуй всё. И прогу эту ставил. Всё пусто. В таких приложениях как Adobe Photoshop Lightroom, Adobe Photoshop CC, DxO OpticsPro 10 и кое-где на экране (погодный виджет)- шрифты читать совсем невозможно. После нескольких часов работы с фотографиями, глаза болят чисто из-за этих размытых шрифтов.
Уже серьезно подумываю вернуться на Windows 7
19.10.2019 в 10:17
А размытый шрифт в интерфейсе этих программ или в обрабатываемых документах? Если второе, то (например, применительно к фотошопу) дело может быть в:
1. Текст растровый.
2. Софт не подружился с драйверами видеокарты (они используются для сглаживания текстовых слоев в фотошопе и, думаю, во много другом ПО графическом).
3. Что-то не то в параметрах производительности (Edit — Preferences — Performance — Use Graphics Processor — Advanced Settings.
4. Параметры шрифта. Например, мелкие шрифты + сглаживание «Smooth» могут такой эффект вызывать.
19.10.2019 в 18:20
в интерфейсе самих программ. Про второй вариант не понял что имеете ввиду. Сам рабочий стол, там ведь изображения, там всё нормально.
Контекстные меню- тоже.
А всё остальное- все имена кнопок, менюшек и т.д.- сплошная каша.
Edit — Preferences — Performance — Use Graphics Processor — Advanced Settings там стояло использовать. Убрал, ничего не изменилось.
Когда ставил 10-ку проблем и вопросов возникало много. Практически на все эти вопросы находил ответ именно на Ремонтке. Спасибо вам за это. Но всю дорогу мучился с шрифтами этих приложений и тут задался вопросом- «а почему так?» Загуглил и опять Ремонтка, ну, думаю, а я то маялся, сейчас всё починим, это же Ремонтка. Но что-то не срослось. Жаль.
Также например, в кашу превращаются некоторые виджеты. Вот к пример виджет от AIDA64. На семерке был четким и ясным. Здесь же, на 10-ке, в нем ничего не разобрать.
20.10.2019 в 09:01
А не могли бы пару скриншотов программ выложить куда-нибудь, где наблюдается проблема и дать ссылку?
20.10.2019 в 15:37
только на других устр.отображения вы навряд ли что-то увидите.
Также было когда Chrome убрал directwrite из флагов, все шрифты стали мутными, и я, негодуя, выкладывал скрины на проф.сайты, где др.польз.говорили что всё прекрасно. И на планшете у меня такие скрины тоже смотрятся вроде бы ничего себе.
Вобще, винда 10 pro workstation 1803 и в ней, как и в семерке, убраны segoe ui, точнее заменены через реестр. Соотв.шрифты в самой системе резкие и читабельные, как было на XP.
Мне это необходимо чтобы я мог читать текст, иначе с CLEARTYPE техн.я ничего не вижу. По кр.мере на этом мониторе. Думал, может проблема как-то связана с этим? Но на семерке ведь всё было отлично. Заменены там если не изменяет память 4 шрифта Segoe ui на Tahoma в ветке реестре. И всё
20.10.2019 в 15:46
С Хромом попрощался. Теперь на Cent, в нем directwrite регулируется, и я могу читать любой текст. Плюс расширение StyleBot которое умеет заменять шрифты. Одним словом, приноровился))) всё четко и резко, никаких cleartype!
По скринам: на LR еще более менее, там левая сторона, сверху- каша.
Очень сильно размывает в DxO- тоже левая сторона, весь текст иерархии папок, плюс менюшка «файл/правка» и т.д- каша жуткая.
Ну и виджет тоже каша.
21.10.2019 в 14:27
А у вас действительно разрешение экрана 1680×1050? Т.е. это физическое разрешением монитора? Или разрешение монитора другое, но вы выставили разрешение 1680×1050? Если вы выставили, то по всей видимсоти в этом и дело.
23.10.2019 в 20:01
Родное конечно же. Монитор Samsung 2032BW
Примечание: после отправки комментария он не появляется на странице сразу. Всё в порядке — ваше сообщение получено. Ответы на комментарии и их публикация выполняются ежедневно днём, иногда чаще. Возвращайтесь.
Исправляем размытый шрифт в Windows 10
Windows 10 на калькуляторе
Windows 10 не видит флешку
Не работают наушники на компьютере Windows 10
Ноутбук с Windows 10 не видит наушники
Не видит компьютеры в сети Windows 10
Как исправить размытый шрифт в Windows 10, чтобы изображение стало четким и удобным для восприятия? В Windows 10 по сравнению с другими ОС, стала чаще возникать проблема с размытым изображением. Дело в том, что Microsoft поменяла алгоритм сглаживания и отображения изображений и текста. Всё это было сделано в угоду постоянно растущего разрешения экранов – Full HD, 2K, 4K экраны – на каждом из них отображение должно быть одинаковое, в зависимости от масштабирования.
Если Вы столкнулись с проблемой, что в Windows 10 размытый шрифт только в приложениях и системных утилитах, для начала убедитесь, что у Вас установлена актуальная версия системы.
Раньше проблема возникала из-за автоматических настроек масштабирования, система определяла размер и разрешение экрана, после чего выставляла нужный масштаб. Вместе с разрешением элементов рабочего стола и интерфейса страдал шрифт, который не был оптимизирован под нужный размер. Это касается версий Windows 10 1507, 1511 и 1607, чтобы узнать версию вашей ОС, выполните команду winver
или пройдите Параметры – Система – О системе (О программе) и узнайте Вашу версию ОС.
Сейчас, когда вышла обновление Creators Update (1703), проблемы размытого шрифта в Windows 10 при масштабировании должны быть устранены. В версии Fall Creators Update (1709) немного подправили алгоритм масштабирования и сглаживания, поэтому данная проблема может быть неактуальна у большинства пользователей.
По личным наблюдениям, после выхода версии 1703, количество обращений в техподдержку с проблемами размытого шрифта уменьшилось в несколько раз. Для того чтобы обновиться до актуальной версии Windows 10, ознакомьтесь с отдельной статьей. Тем, у кого эта проблема актуальна, должны помочь следующие советы.
Как убрать размытый шрифт на Windows 10
Основной причиной размытости было некорректное масштабирование. Для того чтобы поменять его и выставить корректное, нужно пройти в Параметры – Система
Затем выбрать Дисплей и в пункте Масштаб и разметка будет отображен пункт Изменения размера текста, приложений и других элементов .
Выставьте Масштаб на рекомендуемое значение и выполните выход из учетной записи пользователя для того, чтобы изменения вступили в силу.
При стандартных размерах экранов (HD, Full HD) масштабирование избыточно, при 2К и 4К экранах масштабирование может включаться автоматически, потому что все элементы интерфейса будут крайне малы.
Также убедитесь, что у Вас установлено корректное разрешение экрана. При выставлении некорректного разрешения экрана (например, монитор с разрешением 1920х1080, а выставлено 1280х1024) Вы можете заметись искажение изображения – размытость, пикселизацию, неровные края и др.
За корректное отображение, а также разрешение и масштабирование отвечает драйвер видеоадаптера. Если такая ситуация произошла после установки, обновления системы или сбоя, попробуйте обновить драйвер видеокарты.
Откройте диспетчер устройств (ПКМ по кнопке пуск):
Откройте вкладку Видеоадаптеры и выберите нужную видеокарту, нажмите ПКМ и выберите Обновить драйвер .
Или воспользоваться альтернативным способом и загрузить драйвера с сайта производителя.
После всех обновлений, попробуйте выставить рекомендуемое масштабирование и разрешение экрана, в большинстве случаев, проблема будет решена.
Настройка ClearType
Бывают случаи, когда после накопительных обновлений в Windows 10 шрифт стал размытым, причиной может быть сброс параметров ClearType – технология сглаживания текста.
Чтобы его настроить повторно, откройте меню поиска ( Win+S ), введите запрос ClearType и выберите Настройка текста ClearType .
Откроется Средство настройки текста, где предложат включить функцию ClearType и выбрать среди предложенных вариантов отображения текста для калибровки функции.
По завершению проверьте четкость текста в приложениях, использующие системные шрифты – размытие должно пройти.
Размытый текст в приложениях
Бывает, что в виндовс 10 размытый шрифт только в программах, в системных приложениях всё в порядке. В данном случае на это также может влиять масштабирование, чтобы включитьотключить для конкретного приложения нужно выполнить следующие рекомендации:
- Нажать ПКМ по ярлыку приложения и открыть Свойства
- Пройти во вкладку Совместимость
- Для версий 1507, 1511 или 1607 нужно поставить галочку на «Отключить масштабирование изображения при высоком разрешении экрана»
- Для Windows 10 версий 1703, 1709 и старше нужно поставить галочку на «Переопределить режим масштабирования высокого разрешения» и выбрать один из режимов Приложение, Система или Система (Расширенная)
Дополнительно
Ручная настройка масштабирования
Может помочь с выставлением удобного отображения элементов системы, а также исправить проблему размытого шрифта. Настройка находится, в Параметры – Система – Дисплей – Настраиваемое масштабирование. Задать масштаб можно в диапазоне от 100% до 500%.
Windows 10 DPI Fix
Если ни один из предложенных вариантов Вам не помог, попробуйте воспользоваться утилитой Windows 10 DPI Fix .
Запустите программу и выберите нужный способ масштабирования: Старый (Windows 8.1) или новый (Windows 10), а также задайте процентное соотношение масштаба.
Есть несколько особенностей работы данного приложения:
- Не отключайте его из автозагрузки
- В браузере Edge некоторые элементы Adobe Flash Player могут отображаться меньше положенного. В других браузерах (Chrome, Yandex, IE, Opera или FireFox) отображение выполняется корректно.
Если предложенные варианты Вам не помогли, то напишите в комментарии, с какой проблемой Вы столкнулись, постараемся Вам ответить и помочь.
“>
Как исправить размытый шрифт в Windows 10: 6 работающих способов
1 Изменение настроек в «Параметрах»
Чтобы убрать размытые шрифты в приложениях Windows 10, проще всего использовать встроенную в систему утилиту «Параметры». Для этого придется выполнить такие действия:
- В открытом приложении перейти к «Системе».
- Выбрать пункт «Дисплей».
- В самой нижней части группы настроек «Масштаб и разметка» кликнуть по ссылке для перехода к дополнительным параметрам масштабирования.
- Включить здесь параметр исправления масштабирования.
- Открыть программу, в которой наблюдается размытие. При появлении уведомления о том, что обнаружено приложения с проблемами, согласиться с внесением исправлений.
Здесь же можно избавиться от размытия, уменьшая настройки DPI. Пользователю придется выполнить два первых пункта того же списка, а затем, вместо переходов по ссылке, в меню изменения размера текста установить значение 100%. В конце следует выйти из Виндовс и зайти обратно.
2 Использование вкладки «Совместимость»
Иногда проблему размытых шрифтов в Windows 10 можно заметить только в некоторых программах — когда в системных приложениях такого эффекта нет. Это значит, что причиной могло стать неправильное масштабирование. Его следует отключить или перенастроить, в зависимости от версии ОС.
Для решения проблемы пользователь должен найти исполняемый файл нужной программы. Затем кликнуть по нему правой клавишей мыши и выбрать в контекстном меню свойства. После перехода к вкладке «Совместимость» следует выполнить определенные действия, которые зависят от версии системы.
- Так, для Виндоус 10 с 1507 по 1607 ставится галочка на пункте отключения масштабирования при высоком разрешении экрана.
- Для Windows 10, начиная с версии 1703, выбирается уже не отключение, а переопределение режима, после чего указывается, будут применяться настройки к приложению или к системе в целом.
3 Изменение способа масштабирования
Еще одна методика предполагает возвращение такого способа масштабирования, который применялся в предыдущих версиях системы. Иногда этот способ помогает лучше остальных. А для того чтобы его реализовать следует выполнить следующие шаги:
- Запустить утилиту редактора реестра (в меню «Выполнить» ввести regedit).
- Найти HKEY_CURRENT_USER и перейти сначала к разделу Control, а затем к Desktop.
- Для DpiScalingVer ввести значение 0x00001018 (1018 для шестнадцатеричной системы).
- Сделать значение Win8DpiScaling равным 1.
- Создать 32-битный ключ DWORD, назвать его LogPixels и ввести в качестве значения 0x00000078DPI_reg3.
После перезагрузки системы пользователь уже вряд ли столкнется с размытием надписей. Однако способ это достаточно сложный из-за необходимости вносить изменения в реестр. Чтобы избежать проблем, стоит на всякий случай создать точку восстановления системы.
4 Настройка сглаживания
Включив сглаживание шрифтов, можно избавиться от проблем с отображением символов. Для этого придется сделать следующее:
- Открыть раздел дополнительных параметров системы (вкладка «Система и безопасность»).
- Выбрать параметры быстродействия.
- Найти в перечне пункт, отвечающий за сглаживание неровностей шрифта, и включить его.
Cглаживать шрифты может и встроенная в систему функция ClearType. Запускающий ее в работу файл проще всего найти, введя название в строке поиска. Теперь можно попробовать включить и отключить ClearType, изменить настройки и, добившись нужного результата, сохранить изменения.
5 Утилита DPI Fix
Проблему размытия можно попробовать устранить с помощью сторонней утилиты DPI Fix. Вероятность положительного результата при ее использовании достаточно большая. А исправление выполняется автоматически: достаточно выбрать параметр Use Windows 8.1 DPI scaling и нажать Apply.
При использовании программы стоит знать, что открывать ее придется при каждом запуске системы. Поэтому ее желательно установить в автозагрузку — после регулирования DPI утилита закроется сама. Еще один небольшой недостаток способа — уменьшение размеров шрифтов для Flash Player, который интегрирован в браузер Microsoft Edge.
6 Устранение проблем с разрешением
Одна из причин, почему в Windows 10 размытый шрифт, вообще не связана с версией операционной системы. К размытию приводит неправильно выбранное пользователем (или автоматически) разрешение. Поэтому перед началом настройки стоит убедиться, какие форматы поддерживает монитор. Информацию об этом можно найти в Сети.
Для ручной регулировки параметров пользователь должен перейти к «Рабочему столу» и кликнуть в любом свободном месте правой клавишей мыши. Здесь следует выбрать параметры экрана и уже на вкладке «Дисплей» установить необходимое разрешение. Если нужного формата нет, стоит попробовать переустановить драйвера видеокарты.
Читайте также:
Как исправить размытый шрифт в Windows 10 и приложениях
Во время работы за компьютером человек сильно напрягает зрение, постоянно всматриваясь в мелкие объекты на экране. Долго читать текст с монитора довольно сложно, а невозможным это становится, если возникли проблемы с его выводом. Распространенной проблемой Windows 10 является отображение размытого текста везде в системе или только в отдельных приложениях. В такой ситуации работать за компьютером становится невозможно, и ее необходимо срочно исправить.
Размытыми шрифты могут отображаться по причине разных проблем, но наиболее часто такая проблема является следствием неправильно выставленного разрешения. В рамках данного материала будут рассмотрены варианты, как подобрать необходимое разрешение для четкого отображения шрифтов в Windows 10, а также затронуто решение других проблем, из-за которых шрифт становится размытым.
Правильная настройка разрешения в Windows 10
Многие пользователи не подозревают, что у них на компьютере неправильно настроено разрешение, что является причиной искажения шрифтов. Параметр разрешения выставляется программно в настройках операционной системы, при этом он должен согласовываться с физическим разрешением матрицы монитора или экрана ноутбука.
Например: Если монитор имеет физическое разрешение 1920×1080 пикселей, то при установке любого другого разрешения в параметрах Windows, шрифты будут искажены, в одних случаях больше, в других меньше.
Соответственно, чтобы настроить правильно разрешение, необходимо первым делом определиться с физическим разрешением матрицы монитора. Для этого можно осмотреть экран на наличие соответствующих надписей (часто, если у монитора разрешение 1920×1080, на нем можно найти обозначение «FullHD»). Если определить в результате осмотра монитора его разрешение не получилось, достаточно ввести точное название модели экрана в поисковую систему в интернете и на сайте производителя или других специализированных ресурсах посмотреть данный параметр.
Когда возникнет ясность с разрешением монитора, необходимо установить такое же в настройках Windows. Для этого:
- Нажмите на кнопку «Пуск» и выберите «Параметры»;
- Далее зайдите в пункт «Система» и нажмите «Дополнительные параметры экрана»;
- Откроется меню настройки экрана. Убедитесь, что в графе «Разрешение» стоит значение, равное физическому разрешению монитора. Если это не так, то установите нужное и нажмите «Применить».
Внимание: Если в списке доступных разрешений отсутствует необходимый вариант, потребуется скачать и установить актуальные драйвера для видеокарты.
Большинство сайтов в интернете оптимизированы для разрешения до 1920×1080, и если используется 2K или 4K монитор, шрифты на них после установки соответствующего разрешения могут показаться маленькими. В такой ситуации следует масштабировать разрешение при помощи соответствующего инструмента, который находится в пункте меню «Система» параметров компьютера.
Размытый текст в Windows 10 после масштабирования
Если для настройки нормального размера шрифтов и других элементов пришлось применять масштабирование в Windows, и после этого возникла проблема с размытостью, первым делом необходимо попробовать перезагрузить компьютер для устранения неисправности. Если после этого текст продолжает оставаться размытым, выполните следующие действия:
- Нажмите на клавиатуре сочетание клавиш Windows+R, чтобы вызвать строку «Выполнить» и напишите команду dpiscaling;
- Далее выберите вариант «Установить настраиваемый уровень масштабирования»;
- Откроется окно пользовательских изменений размеров. В графе «Масштаб от обычного размера» должно стоять 100%. Если это не так, то исправьте и нажмите «ОК».
В некоторых ситуациях решить проблему подобным образом не получается, но все работает, если выполнить действия наоборот. То есть, в параметрах «Система» вернуть масштабирования на 100%, а в настройках уровня масштабирования выставить необходимое увеличенное значение.
Изменение работы опции ClearType
При возникновении конфликтов драйверов видеокарты и операционной системы Windows 10, неправильно может работать функция ClearType. Как утверждает компания Microsoft, она используется, чтобы повысить удобство от чтения текстов на жидкокристаллических мониторах, благодаря особой системе сглаживания. Чтобы исправить проблему с размытыми шрифтами, можно попробовать ее включить или отключить (в зависимости от того, в каком состоянии она находится сейчас).
Чтобы изменить параметры ClearType, необходимо запустить опцию. Проще всего это сделать через поиск. Введите в нем запрос «ClearType», и выберите среди предложенных вариантов пункт «Настройка текста ClearType». Сама настройка состоит из одной галочки.
Что делать, если размыты шрифты в программе
Если проблема с искаженными шрифтами возникает не на уровне системы, а в отдельных приложениях, велика вероятность, что они неправильно работают с функцией масштабирования, которая была включена на компьютере. Операционная система Windows 10 позволяет исправить данную ситуацию индивидуальной настройкой приложения. Чтобы программа автоматически не масштабировалась вместе со всей системой, необходимо:
- Нажать правой кнопкой мыши на ее исполняющий файл (.exe) и выбрать в выпадающем меню пункт «Свойства»;
- Далее перейдите в верхнем меню на вкладку «Совместимость» и установите галочку в пункте «Отключить масштабирование изображения при высоком разрешении экрана». После этого нажмите «Применить» и «ОК».
Соответственно, операционная система перестанет принудительно масштабировать приложение, что исправит проблему с размытыми шрифтами. Однако если программа не оптимизирована под высокое разрешение, то в ней элементы будут казаться маленькими.
Загрузка…Как поменять шрифт на телефоне Реалми
Операционная система Android поддерживает всяческие изменения со стороны пользователей. По желанию владелец устройства может выбирать собственные обои, темы оформления и даже форматы текста. Как правило, все действия выполняются через стандартные настройки смартфона, поэтому устанавливать дополнительные приложения в большинстве случаев не требуется. Предлагаем рассмотреть, как поменять шрифт на Realme правильно и за пару кликов. Разработчики уже предусмотрели такую возможность, добавив в прошивку необходимую опцию.
Навигация на странице:Показать
Как изменить шрифт на телефоне Реалми
Что касается изменения стиля шрифта на смартфоне, то раньше без специальных программ было просто не обойтись. Но сейчас достаточно использовать стандартное приложение с темами (есть только на некоторых моделях Realme). В других случаях нужно устанавливать дополнительный софт.
Через приложение zFont
В Google Play можно найти приложения, позволяющие изменять шрифт на смартфоне даже без root-прав. И это подходит даже для русскоязычного интерфейса. Мы рекомендуем остановиться на приложении zFont, так как оно выполняем поставленную задачу на наших телефонах лучше всего (+ имеет множество положительных отзывов и высокий рейтинг).
Итак, после завершения установки утилиты выполняем следующие действия:
- Открываем Google Play, находим нужное приложение и загружаем его.
- Предоставляем разрешение на доступ к файловому хранилищу устройства.
- Выбираем понравившейся шрифт, после чего нажимаем «Download».
- Отмечаем вариант «Set», а в появившемся окошке выбираем «Oppo & Realme».
- Нажимаем на кнопку «Ок» и выбираем пункт «Support Dai Characters».
- Теперь нужно дать приложению разрешение на установку файлов. Здесь возле единственного пункта требуется перевести ползунок вправо.
- Устанавливаем заранее выбранный формат в виде APK-файла и активируем его.
- Теперь нужно сменить регион на Мьянма в настройках телефона (настройки — язык и регион).
- И последний этап — активировать пункт «Поддержка тайского алфавита».
- После этого выбранный шрифт должен успешно установится.
Загруженный стиль будет сохранен даже после удаления приложения zFont, так как шрифт мы установили как отдельный файл. А для того, чтобы откатиться к стандартному варианту, потребуется вернуть изначальный регион в настройках.
Вам также будет интересна эта статья: 5 способов чтобы сделать скриншот на Realme.
При помощи Магазина Тем
В Realme UI только начинается внедрение встроенной возможности смены типа шрифта. Эта опция есть не на всех моделях и не во всех регионах, поэтому если что, используйте первый способ.
- Открываем настройки.
- Переходим в раздел «Экран и яркость».
- Нажимаем по строке «Шрифт».
- И вы уже посредством доступных ползунков можете редактировать размер текста. Например, получится поменять маленький шрифт на большой.
- Но для изменения стиля необходимо перейти в фирменное приложение «Магазин Тем». Этот магазин открывается автоматически после нажатия по предыдущему пункту. Здесь уже заходим во вкладку «Шрифт» и находим понравившейся формат.
- Когда оптимальный стиль выбран, нажимаем на кнопку «Загрузить», а затем – «Применить».
К сожалению, изменить цвет шрифта через стандартные возможности системы пока не представляется возможным. Вы можете только редактировать размер и стиль текста. Готовых вариантов достаточно, поэтому с выбором проблем возникнуть не должно.
Приложение zFont
41.75%
Магазин тем
43.69%
Проголосовало: 206
FAQ
Как изменить цвет шрифта?
Можно использовать описанное выше приложение zFont. Однако вместе с цветом меняется и стиль.
Как изменить размер шрифта?
Открыть настройки. Войти в подменю «Экран и яркость». Пролистать в самый низ и нажать на «Размер шрифта». Выбрать нужный размер.
Можно ли загрузить сторонний шрифт и использовать его на смартфоне?
Да, для этого используйте описанное приложение zFont. Откройте его — перейдите в меню Local — загрузите нужный шрифт.
Видео-инструкция
Что же, мы рассказали, как поменять шрифт на смартфоне Realme двумя способами. Какой вариант использовать – решать только вам!
Статья помогла18Статья не помогла43Набор нечетких линейных VK FS
Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 10 по 15 не показаны в этом предварительном просмотре.
Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 19 по 21 не показаны в этом предварительном просмотре.
Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 25 по 31 не показаны в этом предварительном просмотре.
Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 41 по 59 не показаны в этом предварительном просмотре.
Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 63 по 70 не показаны в этом предварительном просмотре.
Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 74 по 83 не показаны в этом предварительном просмотре.
Вы читаете бесплатный превью
Page 87 не отображается в этом предварительном просмотре.
Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 100 по 122 не показаны в этом предварительном просмотре.
Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 127 по 137 не показаны в этом предварительном просмотре.
Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 141 по 142 не показаны в этом предварительном просмотре.
Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 155 по 159 не показаны в этом предварительном просмотре.
Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 166 по 169 не показаны в этом предварительном просмотре.
Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 174 по 181 не показаны в этом предварительном просмотре.
Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 186 по 214 не показаны в этом предварительном просмотре.
Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 228 по 252 не показаны в этом предварительном просмотре.
Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 260 по 307 не показаны в этом предварительном просмотре.
Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 319 по 336 не показаны в этом предварительном просмотре.
Нечеткие когнитивные карты в анализе системных рисков: всесторонний обзор
Агилар Дж. (2003) Подход динамической нечеткой когнитивной карты, основанный на случайных нейронных сетях. Int J Computat Cogn 1 (4): 91–107
Google ученый
Агилар Дж. (2005) Обзор статей о нечетких когнитивных картах. Int J Comput Cogn 3 (2): 27–33
Google ученый
Ак М.Ф., Гул М. (2019) Интеграция AHP – TOPSIS расширена с помощью нечетких наборов Пифагора для анализа рисков информационной безопасности.Комплексная система интеллекта 5: 113–126. https://doi.org/10.1007/s40747-018-0087-7
Статья Google ученый
Акьюз Э., Челик М. (2014) Использование когнитивной карты при моделировании человеческой ошибки при анализе и предотвращении морских аварий. Saf Sci 70: 19–28
Google ученый
Алипур М., Хафези Р., Папагеоргиу Э., Хафези М., Алипур М. (2019) Характеристики и сценарии развития солнечной энергетики в Иране: подход на основе нечетких когнитивных карт.Renew Sustain Energy Ред. 116: 109410
Google ученый
Ализаде А., Юсефи С. (2019) Интегрированная функция потерь Тагучи — нечеткая когнитивная карта — MCGP с подходом функции полезности для задачи выбора поставщика. Neural Comput Appl 31 (11): 7595–7614
Google ученый
Амирхани А., Папагеоргиу Э.И., Мохсени А., Мосави М.Р. (2017) Обзор нечетких когнитивных карт в медицине: Таксономия, методы и приложения.Программы компьютерных методов Biomed 142: 129–145
Google ученый
Амирхани А., Мосави М.Р., Мохаммади К., Папагеоргиу Е.И. (2018) Новый гибридный метод, основанный на нечетких когнитивных картах и алгоритмах нечеткой кластеризации для классификации целиакии. Neural Comput Appl 30 (5): 1573–1588
Google ученый
Амирхани А., Насириян-Рад Х, Папагеоргиу Э.И. (2020) Новый подход нечеткого вывода: нейро-нечеткая когнитивная карта.Int J Fuzzy Syst 22 (3): 859–872
Google ученый
Anninou AP, Poulios P, Groumpos PP, Gliatis I (2018) Новый программный инструмент для обнаружения повреждений мениска с использованием динамических нечетких когнитивных сетей. Physiother Rehabil 3 (155): 2573–0312
Google ученый
Августин М., Ядав О.П., Джайн Р., Ратор А. (2012) Системное моделирование на основе когнитивных карт для определения режимов отказа взаимодействия.Res Eng Design 23 (2): 105–124
Google ученый
Авдеева З.К., Коврига С.В. (2018) О поддержке управленческих решений в сфере политической стабильности с использованием когнитивных карт. IFAC-PapersOnLine 51 (30): 498–503
Google ученый
Авен Т. (2012) Концепция риска — исторические и недавние тенденции развития. Reliab Eng Syst Saf 99: 33–44
Google ученый
Аксельрод Р. (1976) Структура решения — когнитивные карты политических элит. Princeton University Press, Princeton
Google ученый
Айюб Б. М. (2014). Анализ рисков в инженерно-экономической сфере. Чепмен и Холл / CRC.
Azadeh A, Ziaei B, Moghaddam M (2012) Гибридный алгоритм нечеткой регрессии и нечеткой когнитивной карты для прогнозирования и оптимизации колебаний рынка жилья. Expert Syst Appl 39 (1): 298–315
Google ученый
Azevedo ARS, Ferreira FA (2019) Анализ динамики этических банковских практик с использованием нечетких когнитивных карт. Oper Res Int J 19 (3): 679–700
Google ученый
Багдатлы М.Э., Акбийиклы Р., Папагеоргиу Э.И. (2017) Подход нечеткой когнитивной карты, применяемый в анализе затрат и выгод для дорожных проектов. Int J Fuzzy Syst 19 (5): 1512–1527
Google ученый
Багга П., Джоши А., Ханс Р. (2019) Выбор веб-сервисов на основе QoS и многокритериальные методы принятия решений. Int J Interact Multim Artif Intell 5 (4): 113–121
Google ученый
Багери М., Юсефи С., Резаи М.Дж. (2018) Измерение рисков и приоритезация процессов производства автозапчастей на основе анализа отказов процесса, анализа интервальных данных и реляционного анализа серого. J Intell Manuf 29 (8): 1803–1825
Google ученый
Бахтавар Э., Ширванд Я. (2019) Разработка нечеткой когнитивной карты для оценки проблем бурения и взрывных работ при туннельных проектах в Иране. Eng Comput 35 (1): 35–45
Google ученый
Бахтавар Э., Юсефи С. (2018) Оценка рисков несчастных случаев на рабочем месте в подземных угольных шахтах путем интеграции многоцелевого метода причинно-следственного анализа с анализом чувствительности MCDM. Оценка рисков Stoch Env Res 32 (12): 3317–3332
Google ученый
Бахтавар Э., Юсефи С. (2019) Анализ риска вибрации грунта для инфраструктуры рудника: интеграция нечеткой модели измерения на основе зазоров и анализа последствий отказов. Int J Environ Sci Technol 16: 6065–6076
Google ученый
Бахтавар Э., Агаярлоо Р., Юсефи С., Хьюаж К., Садик Р. (2019) Стратегия рекультивации шахт на основе возобновляемых источников энергии: гибридный нечеткий сетевой анализ. Журнал чистого производства 230 (1): 253–263
Google ученый
Бахтавар Э., Юсефи С., Джафарпур А. (2019) Оценка местоположения стволов в подземных рудниках: нечеткая многоцелевая оптимизация путем анализа соотношений с нечеткими весами когнитивных карт. J South Afr Inst Min Metall 119 (10): 855–864
Google ученый
Bakhtavar E, Hosseini S, Hewage K, Sadiq R (2020) Политика экологичных взрывов: одновременный прогноз вертикального и горизонтального распределения выбросов пыли с использованием искусственной нейронной сети, взвешенной по причинно-следственной связи.J Clean Prod. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.124562
Статья Google ученый
Bevilacqua M, Ciarapica FE, Mazzuto G (2018) Нечеткие когнитивные карты для управления рисками побочных эффектов лекарственных препаратов. Saf Sci 102: 194–210
Google ученый
Bevilacqua M, Ciarapica FE, Mazzuto G (2012) Анализ травм с помощью нечетких когнитивных карт. J Loss Prev Process Ind 25 (4): 677–685
Google ученый
Бреннан М., О’Нил Э., Бреретон Ф., Дреони И., Шаумян Х. (2016) Изучение пространственного измерения восприятия риска наводнений на уровне сообществ: подход когнитивного картирования. Environ Haz 15 (4): 279–310
Google ученый
Бак Х.Г., МакЭндрю Л., Дионн-Одом Дж. Н., Вион Р., Ригель Б. (2015) «О чем они думали?»: Когнитивные представления пациентов о самообслуживании при сердечной недостаточности. J Hosp Palliat Nurs 17 (3): 249–256
Google ученый
Büyükavcu A, Albayrak YE, Göker N (2016) Нечеткий информационный подход к оценке факторов риска рака груди. Appl Soft Comput 38: 437–452
Google ученый
Carvalho JP, Tomè JAB (1999) Нечеткие когнитивные карты на основе правил — нечеткие причинно-следственные связи. В: Mohammadian M (ed) Computational Intelligence for Modeling, Control and Automation, 199 (9).
Carvalho JP, Tomè JAB (2001) Нечеткие когнитивные карты на основе правил, выражающие время в качественной системной динамике.В: 10-я Международная конференция IEEE по нечетким системам, стр. 280–283.
Карвалью Дж. П., Томе Дж. (2007) Качественная оптимизация баз нечетких причинно-следственных правил с использованием нечетких логических сетей. Нечеткие множества Syst 158 (17): 1931–1946
MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый
Choi CW, Jeong JY, Hwang MS, Jung KK, Lee HM, Lee KH (1986) Исследование коммуникации риска для нанотехнологий с использованием когнитивной карты риска. J Environ Toxicol 25 (3): 187–195
Google ученый
oban V, Onar SÇ (2017) Моделирование использования возобновляемых источников энергии с помощью неуверенной нечеткой когнитивной карты. Комплекс Intel Syst 3: 155–166. https://doi.org/10.1007/s40747-017-0043-y
Статья Google ученый
Коул JR, Persichitte KA (2000) Нечеткое когнитивное картирование: приложения в образовании. Int J Intell Syst 15 (1): 1–25
Google ученый
Даббаг Р., Юсефи С. (2019) Гибридный подход к принятию решений на основе FCM и MOORA для анализа рисков для здоровья и безопасности труда.J Saf Res 71: 111–123
Google ученый
Де Брито MJA, Nahas FX, Ortega NRS, Cordás TA, Dini GM, Neto MS, Ferreira LM (2013) Система поддержки принятия решений при идентификации риска дисморфофобии: нечеткая модель. Int J Med Inform 82 (9): 844–853
Google ученый
Де Са В.Р. (1994) Классификация обучения с немаркированными данными.В: Достижения в системах обработки нейронной информации, Морган Кауфманн, Сан-Франциско, стр. 112–119.
Дикерсон Дж., Коско Б. (1994) Виртуальные миры как нечеткие когнитивные карты. Presence Teleoper Virt Environ 3 (2): 173–189
Google ученый
Dursun M, Gumus G (2020) Интуиционистский подход нечеткой когнитивной карты для оценки критериев конфигурации цепочки поставок. Математические методы Appl Sci. https: // doi.org / 10.1002 / mma.6238
MathSciNet Статья Google ученый
Efe B, Kurt M (2019) Рекомендация по новому подходу к анализу опасностей. Int J Occupat Saf Ergonom. https://doi.org/10.1080/10803548.2019.1648738
Статья Google ученый
Felix G, Nápoles G, Falcon R, Froelich W, Vanhoof K, Bello R (2019) Обзор методов и программного обеспечения для нечетких когнитивных карт.Artif Intell Ред. 52 (3): 1707–1737
Google ученый
Георгопулос В., Стилиос С. (2005) Расширенные нечеткие когнитивные карты, дополненные аргументацией на основе случая для расширенной поддержки принятия медицинских решений. В: Nikravesh M, Zadeh LA, Kacprzyk J (eds) Мягкие вычисления для обработки и анализа информации. Исследования нечеткости и мягких вычислений, том 164, стр. 391–405
Чен Х, Чжан Л., Ву Х (2020) Оценка рисков эффективности в проектах государственно-частного партнерства на основе адаптивной нечеткой когнитивной карты.Appl Soft Comput 93: 106413
Google ученый
Джайлс Б.Г., Финдли К.С., Хаас Дж., ЛаФранс Б., Смех У., Пемблтон С. (2007) Объединение традиционной науки и взглядов аборигенов на диабет с использованием нечетких когнитивных карт. Soc Sci Med 64 (3): 562–576
Google ученый
Джордано Р., Прециози Э., Романо Э. (2013) Интеграция местных и научных знаний для поддержки мониторинга воздействия засухи: некоторые подсказки из итальянского тематического исследования.Нат Хаз 69 (1): 523–544
Google ученый
Glykas M (Ed) (2010) Нечеткие когнитивные карты: достижения в теории, методологиях, инструментах и приложениях (том 247). Springer Science & Business Media.
Glykas M, Xirogiannis G (2005) Подход к моделированию мягких знаний для географически разнесенных финансовых организаций. Soft Comput 9 (8): 579–593
Google ученый
Gonzalez JL, Castillo O, Aguilar LT (2008) Анализ производительности когнитивной модели контроллера с нечеткой логикой для приложения адаптивного управления. В: Международная конференция IEEE 2008 г. по нечетким системам (Всемирный конгресс IEEE по вычислительному интеллекту), стр. 2375–2381.
Gonzalez JL, Aguilar LT, Castillo O (2009) Когнитивная карта и модель механизма нечеткого вывода для онлайн-проектирования и самонастройки контроллеров нечеткой логики. Int J Intell Syst 24 (11): 1134–1173
MATH Google ученый
Groumpos PP (2018) Интеллект и нечеткие когнитивные карты: научные проблемы, проблемы и возможности. Stud Informat Control 27 (3): 247–264
Google ученый
Групппос П.П., Карагианнис И.Е. (2013) Математическое моделирование систем поддержки принятия решений с использованием нечетких когнитивных карт. В кн .: Управление бизнес-процессами. Springer, Berlin, Heidelberg, стр. 299–337
Хайек П., Прохазка О. (2018) Нечеткие когнитивные карты с интервалом и генетическим обучением для прогнозирования финансовых бедствий компании.Филомат 32 (5): 1657–1662
MathSciNet Google ученый
Гамильтон М., Салерно Дж., Фишер А.П. (2019) Осознание сложности и компромиссов в социально-экологической системе, подверженной лесным пожарам. Environ Res Lett 14 (12): 125017
Google ученый
Han Y, Deng Y (2018) Гибридная интеллектуальная модель для оценки критических факторов успеха в аварийной системе с высоким риском.J Ambient Intell Hum Comput 9 (6): 1933–1953
Google ученый
Хебб Д.О. (2005) Организация поведения: нейропсихологическая теория. Психология Press.
Хесамамири Р., Махдави Мазде М., Джафари М., Шаханаги К. (2015) Оценка надежности управления знаниями: эмпирическое исследование. Aslib J Inform Manag 67 (4): 422–441
Google ученый
Хуэрга А.В. (2002) Сбалансированный дифференциальный алгоритм обучения в нечетких когнитивных картах. В: Материалы 16-го Международного семинара по качественному мышлению.
Hyun JY, Huang SY, Yang YCE, Tidwell V, Macknick J (2019) Использование подхода парного агент-ориентированного моделирования для анализа роли восприятия риска в решениях по управлению водными ресурсами. Hydrol Earth Syst Sci. https://doi.org/10.5194/hess-23-2261-2019
Статья Google ученый
ISO31000 (2009) Управление рисками — Принципы и рекомендации. Женева, Швейцария
ISO31010. (2009). Управление рисками — методы оценки рисков. Событие (Лондон), Женева.
Джалилиан Н., Занджирчи С.М., Гох М. (2019) Интерактивный сценарный анализ банковских кредитных рисков в интуитивно понятном нечетком пространстве. J Model Manag. https://doi.org/10.1108/JM2-01-2019-0011
Статья Google ученый
Джеймс А.Т., Ганди О.П., Дешмук С.Г. (2017) Оценка отказов в автомобилях из-за ошибок технического обслуживания. Int J Syst Assur Eng Manag 8 (4): 719–739
Google ученый
Кан И., Ли С., Чой Дж. (2004) Использование нечеткой когнитивной карты для управления взаимоотношениями в сфере обслуживания авиакомпаний. Expert Syst Appl 26 (4): 545–555
Google ученый
Канг Б., Мо Х., Садик Р., Дэн Й. (2016) Обобщенные нечеткие когнитивные карты: новое расширение нечетких когнитивных карт.Int J Syst Assur Eng Manag 7 (2): 156–166
Google ученый
Кан Дж., Чжан Дж., Бай И (2016) Моделирование и оценка возможностей реагирования на аварийные разливы нефти на основе лингвистических переменных. Mar Pollut Bull 113 (1-2): 293–301
Google ученый
Карунатилаке Х., Бахтавар Э., Чипи-Шреста Г., Миан Х.Р., Хьюаге К., Садик Р. (2020) Принятие решений для управления рисками: многокритериальная перспектива.Методы Chem Process Saf 4: 239–287
Google ученый
Ханзади М., Насирзаде Ф., Дашти М.С. (2017) Подход с использованием нечетких когнитивных карт для анализа причин изменения порядка в строительных проектах. J Constr Eng Manag 144 (2): 04017111
Google ученый
Khiat S, Hamdadou D (2019) Временная распределенная система поддержки принятия решений в группах, основанная на многокритериальном анализе.Int J Interact Multimed Artif Intell 5 (7): 7–21
Google ученый
Ходадади М., Шаянфар Х, Магхули К., Мазинан А.Х. (2019) Подход на основе нечеткой когнитивной карты для определения риска ишемического инсульта. IET Syst Biol 13 (6): 297–304
Google ученый
Ким Ш., Ли К.С. (1998) Исследование по разработке надежной системы диагностики неисправностей, основанной на нейронечеткой схеме.IFAC Proc Vol 31 (10): 173–178
Google ученый
Kim SH, Lee YS, Han YJ (2003) Исследование разработки системы диагностики неисправностей на основе PCA. J Korean Inst Intell Syst 13 (5): 600–605
Google ученый
Контогианни А., Папагеоргиу Э., Саломатина Л., Скуртос М., Зану Б. (2012) Риски для морской среды Черного моря с точки зрения украинских заинтересованных сторон: приложение для нечеткого когнитивного картирования.Ocean Coast Manag 62: 34–42
Google ученый
Коско Б. (1986) Нечеткие когнитивные карты. Int J Man Mach Stud 24 (1): 65–75
MATH Google ученый
Лаззерини Б., Мкртчян Л. (2011) Анализ факторов воздействия риска с использованием расширенных нечетких когнитивных карт. IEEE Syst J 5 (2): 288–297
Google ученый
Лэнгфилд-Смит К. (1992) Изучение потребности в общей когнитивной карте. J Manage Stud 29 (3): 349–368
Google ученый
Ли К., Ким С., Сакава М. (1996) Диагностика неисправностей в режиме онлайн с использованием нечеткой когнитивной карты. IEICE Trans Fund Electron Commun Comput Sci 79 (6): 921–927
Google ученый
Ли К.К., Ли Н., Ли Х (2009) Подход когнитивной карты, основанный на оптимизации роя частиц, для анализа рисков проекта информационных систем.J Am Soc Inform Sci Technol 60 (6): 1208–1221
Google ученый
Lee KC, Lee N, Lee H (2012) Многоагентный механизм интеграции знаний с использованием оптимизации роя частиц. Technol Forecast Soc Chang 79 (3): 469–484
Google ученый
Lee S, Han I (2000) Нечеткая когнитивная карта для разработки элементов управления EDI. Информ Манаг 37 (1): 37–50
Google ученый
Lee S, Cheon SU, Yang J (2015) Разработка системы принятия решений на основе нечетких правил для оценки срока службы резинового крыла. Qual Reliab Eng Int 31 (5): 811–828
Google ученый
Li X, Ji H, Li Y (2013) Многоуровневая схема управления отказами для сквозной передачи в Интернете вещей. Mob Netw Appl 18 (2): 195–205
Google ученый
Лю X, Ван З., Чжан С., Лю Дж. (2019a) Анализ влияющих факторов в управлении чрезвычайными ситуациями на основе комплексной методологии.Adap Behav 27 (5): 331–345
Google ученый
Liu X, Wang Z, Zhang S, Liu J (2019b) Новый подход к нечеткой когнитивной карте, основанный на неуверенных нечетких наборах для моделирования воздействия риска на систему электроснабжения. Int J Comput Intell Syst 12 (2): 842–854
Google ученый
Лю З.К., Сатур Р. (1999) Контекстная нечеткая когнитивная карта для поддержки принятия решений в географических информационных системах.IEEE Trans Fuzzy Syst 7 (5): 495–507
Google ученый
Логан Ф.А. (1999) Ошибки при копировании машинописного текста. J Exp Psychol Hum Percept Perform 25 (6): 1760
Google ученый
Лопес К., Салмерон Дж. Л. (2014) Моделирование динамических рисков в проектах сопровождения ERP с помощью FCM. Inf Sci 256: 25–45
Google ученый
Маго В.К., Мехта Р., Вулрих Р., Папагеоргиу Е.И. (2012) Поддержка диагностики менингита у младенцев и детей с помощью нечеткого когнитивного картирования. BMC Med Inform Decis Mak 12 (1): 98
Google ученый
Маго В.К., Морден Х.К., Фриц С., Ву Т., Намази С., Геранмайе П., Даббагиан В. (2013) Анализ влияния социальных факторов на бездомность: подход с нечеткой когнитивной картой. BMC Med Inform Decis Mak 13 (1): 94
Google ученый
Марчант Т. (1999) Когнитивные карты и нечеткие следствия. Eur J Oper Res 114 (3): 626–637
MATH Google ученый
Медина С., Морено Дж. (2007) Оценка рисков на колумбийском рынке электроэнергии с использованием нечеткой логики. Экономика энергетики 29 (5): 999–1009
Google ученый
Mendonca M, Chun IR, Rocha MEC (2017) Динамические нечеткие когнитивные карты, применяемые при техническом обслуживании электродвигателей, ориентированном на надежность.IEEE Latin Am Trans 15 (5): 827–834
Google ученый
Меса-Фриас М., Чалаби З., Фосс А.М. (2013) Оценка допущений, используемых при количественной оценке воздействия на здоровье: пример жилищного вмешательства. Environ Int 59: 133–140
Google ученый
Mezei J, Sarlin P (2016) Агрегирование экспертных знаний для измерения системного риска. Decis Support Syst 88: 38–50
Google ученый
Mital M, Del Giudice M, Papa A (2018) Сравнение рисков цепочки поставок для нескольких категорий продуктов с помощью когнитивного картирования и процесса аналитической иерархии. Technol Forecast Soc Chang 131: 159–170
Google ученый
Mohagheghi S (2014) Схема оценки целостности для ситуационной осведомленности в системах автоматизации коммунальных предприятий. IEEE Trans Smart Grid 5 (2): 592–601
Google ученый
Mouna A, Anis J (2015) Факторы, формирующие неудачу инвестора: вопрос финансовой грамотности? Просмотр теста методом когнитивного картирования. Cogent Econ Fin 3 (1): 1–16
Google ученый
Нагайоши С., Накамура Дж. (2017) Ускорение интерпретации информации при обучении организационным сбоям. Процедуры Comput Sci 112: 971–979
Google ученый
Niu L, Li J, Li F, Wang Z (2020) Многокритериальный метод принятия решений с двойными параметрами риска в интервальных интуиционистских нечетких средах. Комплексная система интеллекта 6: 669–679. https://doi.org/10.1007/s40747-020-00165-0
Статья Google ученый
Онари М.А., Юсефи С., Резаи М.Дж. (2020) Оценка рисков в дискретных производственных процессах с учетом неопределенности и надежности: многоступенчатая нечеткая когнитивная карта Z-числа с алгоритмом нечеткого обучения.Artif Intell Rev. https://doi.org/10.1007/s10462-020-09883-w
Статья Google ученый
Озесми У, Озесми С. (2003) Совместный подход к сохранению экосистемы: нечеткие когнитивные карты и анализ групп заинтересованных сторон на озере Улуабат, Турция. Environ Manag 31 (4): 0518–0531
Google ученый
Papageorgiou E, Stylios C, Groumpos PP (2003) Обучение нечеткой когнитивной карте на основе нелинейного правила Хебба.Aust Jt Conf Artif Intell: 256–268.
Папагеоргиу Э.И., Stylios CD, Groumpos PP (2004) Алгоритм активного хеббийского обучения для тренировки нечетких когнитивных карт. Int J Приблизительная причина 37 (3): 219–249
MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый
Папагеоргиу Э.И., Гроумпос П.П. (2005) Новый гибридный метод, использующий эволюционные алгоритмы для обучения нечетких когнитивных карт. Appl Soft Comput 5 (4): 409–431
Google ученый
Папагеоргиу EI, Stylios C, Groumpos PP (2006) Неконтролируемые методы обучения для точной настройки причинно-следственных связей нечеткой когнитивной карты. Int J Hum Comput Stud 64 (8): 727–743
Google ученый
Папагеоргиу Э.И., Спиридонос П.П., Глотсос Д.Т., Стилиос С.Д., Равазула П., Никифоридис Г.Н., Группос П.П. (2008) Характеристика опухоли головного мозга с использованием метода мягких вычислений нечетких когнитивных карт. Appl Soft Comput 8 (1): 820–828
Google ученый
Папагеоргиу Э.И. (2011) Новая методология принятия решений в медицинской информатике с использованием нечетких когнитивных карт, основанная на методах нечеткого извлечения правил. Appl Soft Comput 11 (1): 500–513
Google ученый
Папагеоргиу Э.И. (2012) Алгоритмы обучения для нечетких когнитивных карт — обзорное исследование. IEEE Trans Syst Man Cybern Part C Appl Rev 42 (2): 150–163
Google ученый
Папагеоргиу Э.И. (2013) Обзор исследования нечетких когнитивных карт и их приложений за последнее десятилетие. В: Глыкас М. (ред.) Управление бизнес-процессами. Исследования в области вычислительного интеллекта, Vol. 444, Шпрингер, Берлин, Гейдельберг.
Папагеоргиу Э.И., Салмерон Дж.Л. (2013) Обзор исследований нечетких когнитивных карт за последнее десятилетие. IEEE Trans Fuzzy Syst 21 (1): 66–79
Google ученый
Папагеоргиу Э.И., Субраманиан Дж., Кармегам А., Папандрианос Н. (2015) Модель управления рисками семейного рака груди: новое приложение, использующее метод нечеткой когнитивной карты.Вычислительные методы Prog Biomed 122 (2): 123–135
Google ученый
Папагеоргиу Э.И., Хатвагнер М.Ф., Буруз А., Коци Л.Т. (2017) Подход к сокращению концепций для моделей нечетких когнитивных карт в процессе принятия решений и управления. Нейрокомпьютинг 232: 16–33
Google ученый
Парк С.М., Ким Ю.Г., Байк Д.К. (2016) Анализ первопричин настроений на основе анализа нечетких формальных понятий и нечеткой когнитивной карты.J Comput Inform Sci Eng. DOI 10 (1115/1): 4034033
Google ученый
Peláez CE, Bowles JB (1996) Использование нечетких когнитивных карт в качестве системной модели для анализа видов отказов и последствий. Inf Sci 88 (1–4): 177–199
Google ученый
Poomagal S, Sujatha R, Kumar PS, Vo DVN (2020) Метод нечеткой когнитивной карты для прогнозирования опасных воздействий малатиона на окружающую среду (воздух, вода и почва).Химия 263: 127926
Google ученый
Postlethwaite CM, Walker MM (2011) Геометрическая модель исходных ошибок ориентации при навигации голубей. J Theor Biol 269 (1): 273–279
MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый
Pourreza P, Saberi M, Azadeh A, Chang E, Hussain O (2018) Улучшение здоровья, безопасности, окружающей среды и эргономики в энергетическом секторе с использованием интегрированной нечеткой когнитивной карты — байесовской сетевой модели.Int J Fuzzy Syst 20 (4): 1346–1356
Google ученый
Ravasan AZ, Mansouri T (2014) Динамическое моделирование факторов критических отказов внедрения ERP на основе FCM. Int J of Enterp Informat Syst (IJEIS) 10 (1): 32–52
Google ученый
Ravasan AZ, Mansouri T (2016) Динамическое моделирование факторов критических отказов ERP с помощью FCM на всех этапах жизненного цикла проекта.Планирование и контроль производства 27 (2): 65–82
Google ученый
Revanasiddappa MB, Harish BS (2018) Новый метод выбора функций, основанный на интуиционистской нечеткой энтропии для категоризации текстовых документов. Int J Interact Multimed Artif Intell 5 (3): 106–117
Google ученый
Rezaee MJ, Yousefi S (2018) Интеллектуальный подход к принятию решений для выявления и анализа рисков аэропорта.J Air Transp Manag 68: 14–27
Google ученый
Rezaee MJ, Yousefi S, Babaei M (2017) Многоступенчатая когнитивная карта для оценки сбоев производственных процессов: расширение в структуре и алгоритме. Нейрокомпьютер 232: 69–82
Google ученый
Резаи М.Дж., Юсефи С., Валипур М., Дехдар М.М. (2018) Анализ рисков последовательных процессов в пищевой промышленности, объединяющий многоступенчатую нечеткую когнитивную карту и анализ режимов и последствий сбоев процесса.Comput Ind Eng 123: 325–337
Google ученый
Rezaee MJ, Yousefi S, Chakrabortty RK (2019) Анализ причинно-следственных связей между факторами задержки в строительных проектах. Автобус Int J Manag Projects. https://doi.org/10.1108/IJMPB-01-2019-0020
Статья Google ученый
Резаи М.Дж., Юсефи С., Хаяти Дж. (2019) Управление коренными препятствиями при освоении возобновляемых источников энергии в Иране: подход к интерпретационному структурному моделированию.Энергетическая политика 129: 292–306
Google ученый
Salmeron JL (2009) Расширенные нечеткие когнитивные карты для моделирования критических факторов успеха LMS. Система на основе знаний 22 (4): 275–278
Google ученый
Салмерон Дж. Л. (2010) Моделирование неопределенности серого с помощью нечетких серых когнитивных карт. Expert Syst Appl 37 (12): 7581–7588
Google ученый
Salmeron JL (2012) Нечеткие когнитивные карты для прогнозирования искусственных эмоций. Appl Soft Comput 12 (12): 3704–3710
Google ученый
Салмерон Дж. Л., Лопес С. (2011) Прогнозирование воздействия риска на обслуживание ERP с помощью расширенных нечетких когнитивных карт. IEEE Trans Software Eng 38 (2): 439–452
Google ученый
Салмерон Дж. Л., Гутьеррес Э. (2012) Нечеткие серые когнитивные карты в проектировании надежности.Appl Soft Comput 12 (12): 3818–3824
Google ученый
Salmeron JL, Froelich W (2016) Динамическая оптимизация нечетких когнитивных карт для прогнозирования временных рядов. Система на основе знаний 105 (1): 29–37
Google ученый
Салмерон Дж. Л., Руис-Сельма А., Мена А. (2017) Изучение FCM с помощью мульти-локальных и сбалансированных меметических алгоритмов для прогнозирования процессов промышленной сушки.Нейрокомпьютеры 232: 52–57
Google ученый
Салмерон Дж. Л., Палос-Санчес П. Р. (2019) Распространение неопределенности в нечетких серых когнитивных картах с алгоритмами обучения, подобными хеббийскому. IEEE Trans Cybern 49 (1): 211–220
Google ученый
Салмерон Дж. Л., Мансури Т., Могхадам М.РС, Мардани А. (2019) Изучение нечетких когнитивных карт с модифицированным алгоритмом оптимизации бесполого воспроизводства.Система на основе знаний 163: 723–735
Google ученый
Самарасинге С., Стрикерт Дж. (2013) Интеграция смешанных методов и достижения в области нечетких когнитивных карт для компьютерного моделирования политики для смягчения последствий стихийных бедствий. Программное обеспечение модели среды 39: 188–200
Google ученый
Сарала Р., Заяраз Г., Виджаялакшми В. (2016) Рассмотрение на основе нечетких когнитивных карт для прогнозирования многоэтапных атак при оценке риска.Int J Intell Eng Informat 4 (2): 151–167
Google ученый
Schneider M, Shnaider E, Kandel A, Chew G (1998) Автоматическое построение FCM. Нечеткие множества Syst 93 (2): 161–172
Google ученый
Шахриар К., Бахтавар Э. (2009) Геотехнические риски в подземной угольной шахте. J Appl Sci 9 (11): 2137–2143
Google ученый
Spicer DP (1998) Связывание ментальных моделей и когнитивных карт в помощь организационному обучению. Career Dev Int. 3 (3): 125–132
Google ученый
Стах В., Курган Л., Педрич В. (2005) Обзор методов обучения нечеткой когнитивной карты. Проблемы теории мягких вычислений: 71–84.
Štula M, Maras J, Mladenović S (2017) Непрерывно самонастраивающаяся нечеткая когнитивная карта с полуавтономными концепциями. Нейрокомпьютинг 232: 34–51
Google ученый
Stylios CD, Groumpos PP (1999a) Подход мягких вычислений для моделирования супервизора производственных систем. J Intell Rob Syst 26 (3–4): 389–403
Google ученый
Stylios CD, Groumpos PP (1999b) Нечеткие когнитивные карты: модель для интеллектуальных систем диспетчерского управления. Comput Ind 39 (3): 229–238
Google ученый
Stylios CD, Groumpos PP (2000) Нечеткие когнитивные карты в моделировании систем диспетчерского управления.J Intell Fuzzy Syst 8 (1): 83–98
MATH Google ученый
Stylios CD, Groumpos PP (2004) Моделирование сложных систем с использованием нечетких когнитивных карт. IEEE Trans Syst Man Cybern Part A Syst Hum 34 (1): 155–162
Google ученый
Субраманиан Дж., Кармегам А., Папагеоргиу Э., Папандрианос Н., Васуки А. (2015) Интегрированная модель оценки и управления риском рака груди, основанная на нечетких когнитивных картах.Вычислительные методы Prog Biomed 118 (3): 280–297
Google ученый
Тан С.Х., Мотлаг О., Рамли А.Р., Исмаил Н., Ниа Д.Н. (2012) Новая стратегия GA-FCM для обучения движению и прогнозирования: приложение для беспроводного отслеживания интеллектуальных объектов. Arab J Sci Eng 37 (7): 1929–1958
Google ученый
Tolman EC (1948) Когнитивные карты у крыс и людей. Psychol Rev 55 (4): 189
Google ученый
Тростянская К., Семенча И. (2019) Управление репутационным риском в условиях дефицита доверия к банковской системе. Политика J Fin Econ. https://doi.org/10.1108/JFEP-03-2019-0063
Статья Google ученый
Тернер Р.М., Уокер М.М., Постлтуэйт С.М. (2016) Модели буквальных сеточных карт для навигации животных: предположения и прогнозы. J Theor Biol 404: 169–181
MATH Google ученый
Vaščák J, Madarász L (2010) Адаптация нечетких когнитивных карт — сравнительное исследование. Acta Polytech Hungarica 7 (3): 109–122
Google ученый
Villa V, Paltrinieri N, Khan F, Cozzani V (2016) На пути к динамическому анализу рисков: обзор подхода к оценке рисков и его ограничений в химической обрабатывающей промышленности. Saf Sci 89: 77–93
Google ученый
Vose D (2008) Анализ рисков: количественное руководство. Джон Вили и сыновья.
Уолше Т., Бургман М. (2010) Структура для оценки и управления рисками, связанными с возникающими заболеваниями. Risk Anal Int J 30 (2): 236–249
Google ученый
Ван Р.Ф. (2012) Теории пространственных представлений и опорных систем: о чем могут нам сказать ошибки конфигурации? Психон Булл Ред. 19 (4): 575–587
Google ученый
Ван Л., Лю Кью, Донг С., Соарес К.Г. (2019) Оценка эффективности средств противодействия безопасности судоходства с использованием нечетких когнитивных карт. Saf Sci 117: 352–364
Google ученый
Wee YY, Cheah WP, Tan SC, Wee K (2015) Метод анализа первопричин с использованием байесовской сети убеждений и нечеткой когнитивной карты. Expert Syst Appl 42 (1): 468–487
Google ученый
Веллинг Х. (2003) Эволюционная функция депрессивной реакции: гипотеза когнитивной карты. Новые идеи Psychol 21 (2): 147–156
Google ученый
Xiao Z, Chen W, Li L (2012) Интегрированный FCM и нечеткий программный набор для задачи выбора поставщика на основе оценки риска. Appl Math Model 36 (4): 1444–1454
MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый
Yousefi S, Jahangoshai Rezaee M, Moradi A (2020) Анализ причинно-следственных связей рисков логистических процессов в обрабатывающих отраслях с использованием последовательной многоступенчатой нечеткой когнитивной карты: тематическое исследование. Int J Comput Integr Manuf. https://doi.org/10.1080/0951192X.2020.1747641
Статья Google ученый
Заде Л.А. (1965) Нечеткие множества. Информ-контроль 8 (3): 338–353
MATH Google ученый
Zaccaria D, Passarella G, D’Agostino D, Giordano R, Solis SS (2016) Оценка риска засоления водоносного горизонта в крупномасштабной схеме прибрежного орошения Италия. Чистая почва, воздух, вода, 44 (4): 371–382
Google ученый
Чжан Л., Кан Дж., Чжан Дж., Гао Дж. (2016) Интегрированная структура оценки показателей безопасности для нефтегазовых заводов: приложение к станции транспортировки нефти. J Loss Prev Process Ind 43: 292–301
Google ученый
Zhang WR, Chen SS, Bezdek JC (1989) Pool2: общая система для разработки когнитивных карт и анализа решений. IEEE Trans Syst Man Cybern 19 (1): 31–39
Google ученый
Чжао С., Чен Х, Эллис В., Зарбатани Л. (2016) Принадлежность к социально изолированным группам и социальная и психологическая адаптация детей. J Abnorm Child Psychol 44 (7): 1279–1290
Google ученый
Ziolo M, Filipiak BZ, Bąk I, Cheba K (2019) Как разработать более устойчивые финансовые системы: роль экологических, социальных и управленческих факторов в процессе принятия решений. Устойчивое развитие 11 (20): 5604
Google ученый
Датчики | Бесплатный полнотекстовый | Нечеткий подход с использованием устройств Интернета вещей для умного дома для помощи слепым людям в навигации
1. Введение
Осведомленность населения в области общественного здравоохранения снизила количество случаев слепоты из-за болезней.Но, к сожалению, частота слепоты у пожилых людей высока и продолжает расти. Этим людям нужны устройства, которые помогут им в навигации. Это увеличило спрос на вспомогательные устройства для навигации и ориентации. Уже доступные инструменты не могут предоставить всю информацию для безопасной мобильности [1,2,3]. Устройства для замены зрения делятся на три категории для улучшения мобильности слепых. Каждая категория немного отличается по функциям и действиям от другой. К первой категории относятся средства передвижения, которые представляют собой электронные устройства, которые предоставляют пользователю информацию об окрестностях.Эта информация помогает пользователю разработать мысленную карту безопасной мобильности. Вторая категория включает средства ориентации, которые предоставляют пользователю инструкции по мобильности в незнакомых местах путем определения и отслеживания наилучшего маршрута. Электронные устройства в третьей категории — это локаторы на основе местоположения, которые используют технологию глобальной системы позиционирования (GPS) для точного определения местоположения пользователя. В соответствии с потребностями пользователя система или устройства должны иметь быструю обработку, большой охват с увеличенным диапазоном обнаружения статических и динамических препятствий и способность работать одинаково хорошо днем и ночью [4].В настоящее время беспроводная связь с помощью беспроводных каналов — это быстро развивающаяся отрасль технологий. Однако в такой развивающейся области необходимы быстрые технологические достижения и разработки. Современная связь предоставляет широкий спектр услуг, включая передачу данных, голос и мультимедиа, но основной задачей в области связи является улучшение пропускной способности канала. Пропускная способность канала без нарушения качества обслуживания может быть увеличена за счет использования методов множественного ввода и множественного вывода.Это одна из новейших технологий, и оценка данных с помощью этой технологии выполняется на основе максимальной вероятности [5,6,7,8]. Технология Bluetooth и ультразвуковые датчики могут использоваться в современных технологиях с возможностью связи наряду с прямым доступом к фиксированной инфраструктуре. Датчики могут обнаруживать любые препятствия или отклонения, которые могут быть статическими или динамическими. С помощью навигационной системы цель может быть легко обнаружена [9]. Использование устройств на основе Интернета вещей дает различные преимущества для использования в новых технологиях.Эффективность, совместимость и согласованность в глобальном масштабе — залог успеха Интернета вещей. Комбинация различных технологий и программного обеспечения может привести к созданию гибридной системы с приложениями в различных областях коммуникации [10,11]. В навигации, основанной на поведении, каждое поведение развивает сенсорную информацию и преобразует ее в реакцию. Проблема с такой системой состоит в том, что несколько команд могут быть выполнены одновременно с несколькими поведениями, что может привести к сбою системы, в то время как нечеткие системы управления основаны на правилах IF-THEN [12].Реализация нечетких методов в случае адаптивных методов обеспечивает быструю сходимость и снижение сложности в условиях, которые являются нелинейными и меняются во времени. Нечеткий подход очень подходит для включения человеческих экспертных знаний для уравновешивания уже имеющихся числовых данных. Среди нескольких методов искусственного интеллекта нечеткая логика считается полезным инструментом в системе управления навигацией из-за ее языковых терминов и надежной способности принимать решения без точной информации об окружающей среде.Он использует человеческое мышление и принятие решений для надежной навигации в динамической среде с неизвестными препятствиями [12,13]. Два фактора имеют решающее значение для безопасной мобильности слепых: отслеживание пути и избегание препятствий. Для разработки таких систем можно использовать нечеткую логику. Был проведен ряд исследований по нечеткой логике для разработки отслеживания пути для транспортных средств, регулировки скорости и направления транспортных средств в соответствии с текущей и будущей информацией о пути, проектирования и реализации отслеживания пути в помещении, автономного отслеживания пути, предотвращения препятствий путем принятия расстояние и изменение расстояния от препятствия в качестве входных параметров.Выходным параметром в этих случаях является скорость препятствия. Также сообщалось о сравнении предотвращения препятствий мобильными роботами с контроллером нечеткой логики Sugeno и Mamdani. Кроме того, для обнаружения препятствий в литературе широко используются ультразвуковые, а также инфракрасные (ИК) датчики. ИК-датчики основаны на звуковом датчике и не могут работать в темноте, тогда как ультразвуковые датчики имеют линейные выходные характеристики и могут обнаруживать все типы препятствий [14,15,16,17,18,19,20,21,22].В этой исследовательской работе были рассмотрены важнейшие параметры безопасной мобильности слепых людей с использованием системы на основе Интернета вещей для модели умного дома. Используя контроллер нечеткой логики, было предложено надежное устройство для обхода препятствий, статических или динамических, а также слежения за целями. Нечеткое моделирование было подтверждено расчетами по модели Мамдани для сравнения результатов и оптимизации.
2. Описание системы навигации для слепых
Модель умного дома создана с использованием системы на основе IoT, которая состоит из датчиков и антенны для приема и передачи сигналов.В каждой комнате установлены устройства Bluetooth, а слепой носит часы. Часы с помощью нескольких ультразвуковых датчиков обнаруживают статические или динамические препятствия и подают аудиосигналы пользователю для навигации. Когда пользователь входит в определенную комнату, устройство Bluetooth подключается к часам и сообщает пользователю о своем местонахождении. Модель умного дома показана на рисунке 1. Устройства Bluetooth работают определенным образом от передающей и приемной антенн. В устройства, принимающие или передающие сигналы, устанавливается небольшая микросхема.Если ht — высота передающей антенны, а hr — высота приемной антенны с лямбда (λ) в качестве длины волны, то расстояние между антеннами определяется уравнением (1) [23]. После расчета расстояния между приемником и передатчиком индикация уровня принятого сигнала может быть выполнена с помощью уравнения (2).RSSI = [log (d − 20)] —
(2)
где a представляет смещение, основанное на максимальной мощности принятого сигнала, а RSSI — индикатор уровня принятого сигнала.Принятый сигнал на приемной антенне определяется уравнением (3).Rb (i) = ∑x = 1Xhx.y dx (i) + vy (i)
(3)
где Rb — принятый сигнал в приемнике, первый член правой части уравнения указывает коэффициент, относящийся к антенне приемника и передатчика, а второй член представляет коэффициент шума. Нормализованное усиление канала определяется уравнением (4) [24]. Контроллер нечеткой логики (FLC) используется для управления всей системой и управления ею. Выходы датчиков предоставляются в качестве входов для контроллера, который принимает решения на основе правил в соответствии с информацией, содержащейся на выходах датчиков.Команда от FLC отправляется на аудиоустройства для генерации аудиосигналов для навигации пользователя в умном доме вместе с предупреждением о любых препятствиях в окрестностях. Схема FLC показана на рисунке 2. Прежде всего выполняется фаззификация входных данных с последующим применением правил. После определения правил выходные данные генерируются путем дефаззификации входных данных с использованием нечеткого интерфейса. Эта система работает на основе трех входов и двух выходов. Выход ультразвуковых датчиков и направление цели были взяты в качестве входных параметров.Правила для ввода и вывода генерируются в зависимости от наличия опций (ЕСЛИ обстоятельства ТО действие). Прежде всего, выполняется нисходящий анализ сценария для разработки задачи, затем генерируются восходящие команды для оценки достоверности задачи перед ее фактическим выполнением. Например, если вход не является препятствием вправо, а цель — вправо, то сгенерированный выход будет «повернуть направо». Однако, если вход представляет собой препятствие вправо, а цель также находится вправо, то сгенерированный выход будет «продолжать движение вперед».Безопасность пользователя — приоритет системы. Полная стратегия работы нашей системы — это гибридная установка, состоящая из устройств IoT и нечеткого интерфейса. Стратегия работы устройства показана на рисунке 3. Выходные данные датчиков и сетевых устройств подаются на интерфейс в качестве входных данных, и, наконец, выходные данные генерируются с использованием человеческих рассуждений. Затем выходной сигнал нечеткой логики передается на носимое устройство через Bluetooth и преобразуется в аудиосигнал.3. Моделирование и результаты
В качестве входных переменных выбираются три параметра с двумя соответствующими выходными данными. Расстояние до препятствия, направление препятствия и направление цели — это три входа в интерфейсе FLC с ускорением и направлением ускорения в качестве выходных данных. На рисунке 4 показан нечеткий интерфейс с использованием модели Мамдани [25] с входными и выходными параметрами. Для расстояния до препятствия выбраны пять функций принадлежности. Как показано на рисунке 5, функции принадлежности очень __near, near, middle, far и very__far.В первую очередь определяется местоположение пользователя, а затем рассчитывается расстояние до препятствий и целей. Значения для входов задаются уравнением (5).г = (х2-х1) 2+ (у2-у1) 2
(5)
где r представляет собой расстояние между двумя точками, x2 − x1 — изменение координаты x, а y2 − y1 — изменение координаты y. Связки OR, AND и NOT обычно используются для нечетких составных предлогов. ИЛИ представляет собой объединение, И представляет собой пересечение, а НЕ является дополнением.Если переменные для расстояния до препятствия, направления препятствия, направления цели, ускорения и направления ускорения представлены как OD, ODir, TD, A и AD, то предлог для нечеткого представления представлен как T: OD × ODir × TD = A, AD . Аналогичным образом пять функций принадлежности входа 2 (направление препятствия): right, fwd, nill, back и left, как показано на рисунке 6. Наконец, для входа 3 (целевое направление) функции принадлежности принимаются как right, fwd, stop , назад и влево, как показано на рисунке 7. Функции принадлежности для выхода 1 (ускорение): stop, ready__to__stop и keep__moving, как показано на рисунке 8.Наконец, функциями принадлежности для выхода 2 (направление ускорения) являются move__right, move__forward, stop, move__backward и move__left, как показано на рисунке 9, поскольку все три входа имеют пять функций принадлежности, поэтому правила для сгенерированного выхода будут вычислены. как 5 × 5 × 5 = 125, используя формулу модели Мамдани. Таким образом, 125 правил генерируются с использованием формулировок ЕСЛИ и ТОГДА. Например, ЕСЛИ расстояние до препятствия очень большое, а направление препятствия левое, а целевое направление — правое, ТО ускорение продолжается, а направление ускорения правое.При принятии решений приоритет отдается безопасности пользователя. Трехмерные графики двух входных данных с различными комбинациями построены против двух выходных данных, как показано на рисунке 10. Модель Мамдани использовалась для оценки ошибок и сравнения результатов моделирования. График средства просмотра правил показан на рисунке 11. В этом средстве просмотра правил выбираются нечеткие значения и выполняются дальнейшие вычисления.Выбраны нечеткие значения для всех трех входов. Для расстояния до препятствия выбрано значение 12, для направления препятствия — 0.9, а для выбора цели значение равно 3. После этого значения функций принадлежности y1, y2, y3, y4, y5 и y6 вычисляются с помощью модели Мамдани по уравнениям (6) и (7).
y1 и y2 рассчитываются как: максимальное значение входа 1 — четкое значение / максимальное значение. Точно так же значения y3, y4, y5 и y6 вычисляются как 0,82, 0,18, 0,4 и 0,6, используя максимальное значение и четкое значение для входа 2 и входа 3 соответственно. Для расчета выходного ускорения и направления ускорения в Таблице 1 и Таблице 2 представлены некоторые подходящие правила.Одноэлементные значения вычисляются путем деления выходных значений, соответствующих выбранным входным значениям, на 100.
Модель Мамдани реализована здесь и представлена в уравнении (8).Модель Мамдани = [∑ (Mi × Si)] / ∑Mi
(8)
Используя приведенную выше формулу, были выполнены расчеты для минимальных одноэлементных значений, и мы вычислили Σ Mi = 2,52, Σ (Mi × Si1) = 0,015, используя модель Мамдани = [Σ (Mi × Si1) / ΣMi] × 100 = 0,6. Смоделированное значение MATLAB составляет 0,53. То же самое было сделано для выхода 2 (направление ускорения).Установлено, что минимальное и одноэлементное значения составляют Σ Mi = 2,52, Σ (Mi × Si2) = 0,02 соответственно. Выражение Мамдани становится [Σ (Mi × Si2) / ΣMi] × 100 = 0,79, а смоделированное значение MATLAB равно 0,77.
Из приведенных выше результатов ясно, что смоделированные значения и расчетные значения, основанные на модели Мамдани, очень близки. Следовательно, системы на основе Интернета вещей полезны с нечетким подходом, чтобы помочь слепым людям безопасно передвигаться в умном доме [26,27]. Представленная работа предоставит полезную информацию для разработки эффективной и надежной системы реального времени для людей, которые не могут с легкостью выжить самостоятельно в нормальных обстоятельствах.В будущей работе реализация этой модели будет выполняться с учетом дополнительных вибрационных сигналов, электронных схем и интеграции устройств IoT. С некоторым расширением систему можно использовать для поддержки глухих людей, облегчая навигацию и общение.Анализ влияния социальных факторов на бездомность: подход нечеткой когнитивной карты | BMC Медицинская информатика и принятие решений
Strand R: Помощь бездомным: борьба между общественными ценностями и политическими идеологиями.Дипломная работа,. Университет Атабаски; Атабаска, Альберта, 2003 г.
Международная сеть по экономическим, социальным и культурным правам, Нью-Йорк, США [http://www.escr-net.org/docs/i/1186570]
Ruggie Дж .: Поощрение и защита всех прав человека, гражданских, политических, экономических, социальных и культурных прав, включая право на развитие. 2008 г., [http://www.refworld.org/docid/49a5223b2.html]
Google ученый
Метро Ванкувер подсчет бездомных, предварительный отчет за 2011 год. 2011, [http://stophomelessness.ca]
Шелтон К. Х., Тейлор П. Дж., Боннер А., Ван ден Бри М.: Факторы риска бездомности: данные популяционного исследования. Psychiatr Serv. 2009, 60 (4): 465-
Статья PubMed Google ученый
Джайлс Б.Г., Финдли К.С., Хаас Дж., ЛаФранс Б., Смех У., Пемблтон С.: Объединение традиционной науки и взглядов аборигенов на диабет с использованием нечетких когнитивных карт.Soc Sci Med. 2007, 64 (3): 562-576.
Артикул PubMed Google ученый
Дикерсон Дж., Коско Б. Виртуальные миры как нечеткие когнитивные карты. Присутствие. 1994, 3 (2): 173-189.
Артикул Google ученый
Kosko B: Нечеткие когнитивные карты. Int J Man-Mach Stud. 1986, 24: 65-75.
Артикул Google ученый
Шиванандам С., Сумати С., Дипа С. Введение в нечеткую логику с использованием MATLAB. 2007, Нью-Йорк, США: Springer Verlag
Книга Google ученый
Barber K: Канадский Оксфордский словарь. 1998, Канада: Oxford University Press
Google ученый
Гринберг Г.А., Розенек Р.А. Тюремное заключение, бездомность и психическое здоровье: национальное исследование. Psychiatr Serv.2008, 59 (2): 170-177.
Артикул PubMed Google ученый
Болдри Э., Макдоннелл Д., Мейплстоун П., Питерс М.: Бывшие заключенные, бездомные и состояние в Австралии. Aust N Z J Criminol. 2006, 39: 20-33.
Артикул Google ученый
Розенхек Р., Гринберг Г.: Психическое здоровье коррелятов бездомности в прошлом в повторении национального исследования коморбидности.J Здравоохранение Плохо обслуживается. 2010, 21 (4): 1234-1249.
PubMed Google ученый
ДеФина Р., Хэннон Л.: Влияние массового заключения на бедность. Преступность. 2009, 59 (4): 138С-159С.
Google ученый
Джонсон Р.: Постоянно растущие уровни тюремного заключения родителей и последствия для детей. 2009, Нью-Йорк: Фонд Рассела Сейджа, 177–206
Google ученый
Оливер П., Сандефур Дж., Якубовски Дж., Йоком Дж. Э .: Влияние заключения чернокожих мужчин на бедность чернокожих детей. Департамент социологии Висконсинского университета, Мэдисон. (2006) [Неопубликованная рукопись] [http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.150.8586]
Western B: Массовые тюремные заключения и экономическое неравенство. Soc Res: Int Q. 2007, 74 (2): 509-532.
Google ученый
Western B, Pettit B: Заключение под стражу и социальное неравенство.Дедал. 2010, 139 (3): 8-19.
Артикул PubMed Google ученый
Freeman R: Можно закрыть вращающуюся дверь? Рецидив против найма бывших преступников в США. Круглый стол городского института: аспект занятости, возвращение заключенных и работа: понимание взаимосвязи между возвращением заключенных и работой. 2003 год, юридический факультет Нью-Йоркского университета. [http://www.urban.org/UploadedPDF/410857_freeman.pdf]
Google ученый
Чуй З: Боль в заключении: рассказы о партнерах-женщинах и детях заключенных. Детский Fam Soc Work. 2010, 15 (2): 196-205.
Артикул Google ученый
Вонг СК: Взаимные эффекты разрушения семьи и преступности: панельное исследование канадских муниципалитетов. West Criminol Rev.2011, 12: 43-63.
Google ученый
van Laere IR, de Wit MA, Klazinga NS: Пути к бездомности: проблемы недавно бездомных взрослых и использование услуг до и после того, как они стали бездомными в Амстердаме.BMC Public Health. 2009, 9 (1): 3-Издатель: BioMed Central Ltd
Статья PubMed PubMed Central Google ученый
Benzies K, Rutherford G, Walsh CA, Nelson A, Rook J: Жители приютов для бездомных: кто они и каковы их потребности в контексте быстрого экономического роста ?. Направления: New Scholarship Hum Serv. 2010, 7: 1-18.
Google ученый
Уотерс Дж., Робертс А., Морген К. Беременность с высоким риском: подростки, бедность и наркомания. J Проблемы с наркотиками. 1997, 27 (3): 541-562.
Артикул Google ученый
Янкауэр A: Самая смертоносная чума. Am J Pub Health. 1989, 79 (7): 821-822.
CAS Статья Google ученый
Буу А., Мансур М., Ван Дж., Рефиор С.К., Фицджеральд Х.Э., Цукер Р.А.: Влияние алкоголизма на социальную миграцию и влияние соседства на алкоголизм в течение 12 лет.Алкоголь, Clin Exp Res. 2007, 31 (9): 1545-1551.
Артикул Google ученый
Hamilton AB, Poza I, Вашингтон DL: Бездомность и травмы идут рука об руку: пути к бездомности среди женщин-ветеранов. Проблемы женского здоровья: официальная публикация Jacobs Inst Women’s Health. 2011, 21 (4 доп.): S203-209.
Артикул Google ученый
Шинн М., Готлиб Дж., Ветт Дж. Л., Бахл А., Коэн А., Барон Эллис Д.: Предикторы бездомности среди пожилых людей в Нью-Йорке.J Heal Psychol. 2007, 12 (5): 696-708.
Артикул Google ученый
Грей Д., Макдональд Т: Развивается ли изощренность использования страхования по безработице с опытом ?. Может J Econ. 2012, 45 (3): 1220-1245.
Артикул Google ученый
Лалив Р., Ван Оурс Дж., Цваймюллер Дж .: Как изменения в финансовых стимулах влияют на продолжительность безработицы.Rev Econ Stud. 2006, 73 (4): 1009-1038.
Артикул Google ученый
Лемье Т., Миллиган К.С.: Стимулирующие эффекты социальной помощи: подход с разрывом регрессии. 2004, США: Национальное бюро экономических исследований Кембриджа, Mass
Book Google ученый
Хиггитт Н., Вингерт С., Ристок Дж .: Голоса с окраин: опыт уличной молодежи в Виннипеге.2003 г., Виннипегский университет; Виннипег, Манитоба, Канада:, [http://www.uwinnipeg.ca/faculty/ius/{iusweb}_backup/pdf/Street-kidsReportfinalSeptember903.pdf]
Google ученый
Томас Б.Дж .: Качественное исследование социально-экономического статуса, планов послесреднего образования и образовательных устремлений учащихся государственной школы штата Мичиган. Soc сегодня. 2011 ,, 9. [http://www.ncsociology.org/sociationtoday/v91/education.htm]
Google ученый
Кларк М., Фини С. Образование в борьбе с бедностью: реализация всех целей в области развития, сформулированных в Декларации тысячелетия. 2007, Нью-Йорк: Nova Science Publication Inc
Google ученый
Хан Х., Уильямс Дж. Б. Снижение уровня бедности через доступ к образованию: может ли электронное обучение принести пользу ?. 2006, [Серия рабочих документов. http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?{abstract}_id=1606102]
Google ученый
Ридделл В.К., Песня X: Влияние образования на уровень безработицы и успешное повторное трудоустройство: данные на рынке труда США. Labor Econo. 2011, 18 (4): 453-463. [http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0927537111000054]
Статья Google ученый
Johnson RW: Рост безработицы среди пожилых людей и необходимость работать в более старшем возрасте. Tech. респ. 2009
Лауэр C: Образование и безработица: французско-немецкое сравнение.2003, Вашингтон: дискуссионный документ ZEW, [http://www.urban.org/uploadedpdf/411964_%7Csenior%7D_unemployment.pdf]
Google ученый
Шифрен Дж. Л., Монц БЕ, Руссо П. А., Сегрети А., Йоханнес К. Б.: Сексуальные проблемы и дистресс у женщин в США: распространенность и корреляты. Obstet Gynecol. 2008, 112 (5): 970-
Статья PubMed Google ученый
Джеймисон Э., Джеймисон Д., Ханушек Э .: Влияние качества образования на снижение смертности и рост доходов.Econ Educ Rev.2007, 26 (6): 772-789.
Артикул Google ученый
Вудфорд М., Маммен С: Спасение от бедности: возможность сельских малообеспеченных матерей получить высшее образование. Career Tech Educ Res. 2010, 35 (2): 81-102.
Артикул Google ученый
Салливан Дж. Х, Тернер Л., Данцигер С: Взаимосвязь между доходом и материальными лишениями.Анальный менеджмент J Policy. 2008, 27: 63-81.
Артикул Google ученый
McNaughton CC: Переходные периоды через бездомность, употребление психоактивных веществ, а также влияние материальной маргинализации и психологических травм. Наркотики: образовательная политика. 2008, 15 (2): 177-188.
Google ученый
Ранний DW: эмпирическое исследование детерминант уличной бездомности.J Housing Econ. 2005, 14: 27-47.
Артикул Google ученый
Кушель М.Б., Хан Дж. А., Эванс Дж. Л., Бангсберг Д. Р., Мосс А. Р.: Вращающиеся двери: тюремное заключение среди бездомных и малообеспеченного населения. Am J Pub Health. 2005, 95 (10): 1747-
Статья Google ученый
Конклин Т.Дж., Линкольн Т., Тутхилл Р.В.: самооценка здоровья и прежнее поведение в отношении здоровья недавно поступивших в исправительные учреждения.Am J Pub Health. 2000, 90 (12): 1939-1941.
CAS Статья Google ученый
Мур Т.Х., Заммит С., Лингфорд-Хьюз А., Барнс Т.Р., Джонс П.Б., Берк М., Льюис Г.: Употребление каннабиса и риск психотических или аффективных последствий для психического здоровья: систематический обзор. Ланцет. 2007, 370 (9584): 319-328.
Артикул Google ученый
D’Souza D, Perry E, MacDougall L, Ammerman Y, Cooper T, Wu Y, Braley G, Gueorguieva R, Krystal J и др.: Психотомиметические эффекты внутривенного введения дельта-9-тетрагидроканнабинола у здоровых людей. люди: последствия для психоза.Нейропсихофармакология. 2004, 29 (8): 1558-1572.
Артикул PubMed Google ученый
Клири М., Хант Дж., Матесон С., Зигфрид Н., Вальтер Дж.: Психосоциальные вмешательства для людей с тяжелыми психическими заболеваниями и злоупотреблением психоактивными веществами. Кокрановская база данных Syst Rev.2008, 10.1002 / 14651858.CD001088.pub2. (1): CD001088
Google ученый
Маллетт С., Розенталь Д., ключи D: Молодые люди, употребление наркотиков и семейные конфликты: пути к бездомности.J Подростковый возраст. 2005, 28 (2): 185-199.
Артикул Google ученый
Шафер G: Семья, функционирующая в семьях с алкогольной и другой наркоманией. Социальная политика Ж. Н. З. 2011, 37: 1-17.
Google ученый
Booth RE, Crowley TJ, Zhang Y: Начало, удержание и эффективность лечения наркозависимости: потребители инъекционных наркотиков опиатов, не получающие лечения. Наркотическая зависимость от алкоголя.1996, 42: 11-20.
CAS Статья PubMed Google ученый
Weisner C, Matzger H, Kaskutas LA: Насколько важно лечение? Годовые результаты лечения и нелеченных лиц с алкогольной зависимостью. Зависимость. 2003, 98 (7): 901-911.
Артикул PubMed Google ученый
Fiorentine R, Anglin MD: Больше значит лучше: Консультации и эффективность амбулаторного лечения наркозависимости * 1.J Лечение злоупотребления наркотиками. 1996, 13 (4): 341-348.
CAS Статья PubMed Google ученый
Хан Р.А., Клейст Д.М.: Посредничество при разводе: исследование и значение для консультирования семей и пар. Фам Дж. 2000, 8 (2): 165-171.
Артикул Google ученый
Карр A: Доказательная практика семейной терапии и системных консультаций. J Fam Ther.2000, 22: 29-60.
Артикул Google ученый
Карр A: Эффективность семейной терапии и системных вмешательств для решения проблем взрослых. J Fam Ther. 2009, 31: 46-74.
Артикул Google ученый
Ландау Дж., Гарретт Дж .: Нейробиология и зависимость: помощь семье и системе поддержки в обеспечении лечения устойчивых близких. 2008, Вашингтон: Американская академия семейной терапии, Inc., 29–37
Google ученый
Зорза Дж .: Избиение женщин: основная причина бездомности. Clgh Rev.1991, 25: 421-
Google ученый
Нил Дж .: Бездомность среди потребителей наркотиков: исследована двойная опасность. Int J Drug Policy. 2001, 12 (4): 353-369.
Артикул Google ученый
Йодер К.А., Уитбек Л.Б., Хойт Д.Р.: Анализ истории событий, предшествовавших побегу из дома и пребыванию на улице.Am Behav Sci. 2001, 45: 51-65.
Артикул Google ученый
Альви С., Скотт Х., Станьон В.: Мы запираем дверь: семейные истории на примере бездомной молодежи. Qual Rep.2010, 15 (5): 1209-1226.
Google ученый
Тайлер К.А.: Качественное исследование ранних семейных историй и переходных периодов бездомной молодежи. J Interpers Violence. 2006, 21 (10): 1385-1393.
Артикул PubMed Google ученый
МакНил Д.Е., Биндер Р.Л., Робинсон Дж.К .: Лишение свободы, связанное с бездомностью, психическим расстройством и сопутствующей токсикоманией. Psychiatr Serv. 2005, 56 (7): 840-846.
Артикул PubMed Google ученый
Фертиг А.Р., Рейнгольд Д.: Характеристики и причины бездомности среди семей риска с детьми в двадцати американских городах.Soc Serv Rev.2008, 82 (3): 485-510.
Артикул Google ученый
Диксон Л., Макнари С., Леман А.Ф.: Ремиссия расстройства, связанного с употреблением психоактивных веществ, среди психиатрических стационарных пациентов с психическими заболеваниями. Am J Psychiatry. 1998, 155 (2): 239-243.
CAS PubMed Google ученый
Wesley-Esquimaux CC, Snowball A: Взгляд на насилие, психические заболевания и зависимость через призму мудрых практик.Int J наркоман психического здоровья. 2010, 8 (2): 390-407.
Артикул Google ученый
Кесслер Р.К., Уолтерс Э.Е., Фортофер М.С.: Социальные последствия психических расстройств, III: вероятность стабильности брака. Am J Psychiatry. 1998, 155 (8): 1092-1096.
CAS Статья PubMed Google ученый
Франк Р.Г., Гертлер П. Психическое здоровье и стабильность брака.Int J Law Psychiatry. 1991, 14 (4): 377-386.
CAS Статья PubMed Google ученый
Каллан С., Баггейли М., Болтон Д., Фермер П., Фонаги П., Фрэнк И., Гилл М., Грей Р., Лич П., Макаттрам М., Томпсон К. Психическое здоровье: бедность, этническая принадлежность и распад семьи. Центр социальной справедливости, Великобритания, 2011 г. [http://www.centreforsocialjustice.org.uk/UserStorage/pdf/Pdf\%20reports/MentalHealthInterimReport.pdf]
Marshall E, Stralow A: Удовлетворение потребностей бездомных и маргинализованных молодых людей в здоровье и благополучии в Новом Южном Уэльсе: куда мы идем ?. Четность. 2009, 22 (9): 29-30.
Google ученый
Хан Ф., Питерс Э.: Союз бездомных: целенаправленное создание и неоднозначные реальности. Голоса протеста: Социалистические движения в Южной Африке после апартеида. 2006, 155-178.
Google ученый
Браун К.А., Кист Р.Л., Уотерхаус Дж.М., Мерфи Г.Д.: Социальные инновации для решения проблемы бездомности: нечестивые решения нечестивых проблем. Конференция Европейской группы государственного управления. 2009 г., Мальта, [http://eprints.qut.edu.au/29936/]
Google ученый
Уокер-Далхаус Д., Риско В.Дж .: Бездомность, бедность и развитие детской грамотности. Обучение чтению. 2008, 62: 84-86.
Артикул Google ученый
Occidental College, Лос-Анджелес, Калифорния: [http://oxy.dev.guidance.com/sites/default/files/assets/UEP/Comps/2011/Chloe\%20%7CLee%7D_ABCs\%20to\%20Improve \% 20Homeless \% 20Education.pdf]
Фридман Д: Социальные последствия плохих жилищных условий. 2010, Лондон: Ecotec для Национальной жилищной федерации
Google ученый
Берт М.Р., Арон Л.Й., Валенте Дж .: Помощь бездомным в Америке: временное убежище или доступное жилье ?.2001, Вашингтон, округ Колумбия: Издательство городского института
Google ученый
Злотник С., Робертсон М.Дж., Лахифф М.: Уйти с улиц: экономические ресурсы и выход из дома бездомных. J Commun Psychol. 1999, 27 (2): 209-224.
Артикул Google ученый
Шинн М., Баумоль Дж., Хоппер К. Еще раз о предотвращении бездомности. Политика паба Anal Soc Issues.2001, 1: 95-127.
Артикул Google ученый
Куигли Дж. М., Рафаэль С., Смоленский Е. Бездомный в Америке, бездомный в Калифорнии. Rev Econ Stat. 2001, 83: 37-51.
Артикул Google ученый
Крейн М., Бирн К., Фу Р., Липманн Б., Мирабелли Ф., Рота-Бартелинк А., Райан М., Ши Р., Ватт Х., Уорнес А. М.: Причины бездомности в более поздней жизни: выводы из 3 -нация исследования.J Геронтология, серия B: Psychol Sci Soci. 2005, 60 (3): S152-S159.
Артикул Google ученый
Hardesty M, Black T: Материнство через зависимость: стратегия выживания среди пуэрториканских наркоманов. Qual Health Res. 1999, 9 (5): 602-619.
CAS Статья PubMed Google ученый
Байзер М., Хоу Ф., Хайман И., Тусигнант М.: Бедность, семейные процессы и психическое здоровье детей иммигрантов в Канаде.Am J Pub Health. 2002, 92 (2): 220-227.
Артикул Google ученый
Зинн М: Семья, раса и бедность в восьмидесятые. Знаки. 1989, 14 (4): 856-874.
Артикул Google ученый
Faez F, Ghodsypour S, Brien CO: Выбор поставщика и распределение заказов с использованием интегрированной нечеткой логической аргументации и модели математического программирования. Int J Prod Econ.2009, 121 (2): 395-408. [http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925527307000679]
Статья Google ученый
Росс Т.Дж .: Нечеткая логика с инженерными приложениями. 1995, Ченнаи, Индия: Интернет-библиотека Wiley
Google ученый
Mago V, Mehta R, Woolrych R, Papageorgiou E: Поддержка диагностики менингита среди младенцев и детей с помощью нечеткого когнитивного картирования.BMC Med Inf Decis Making. 2012, 12: 98-
Статья Google ученый
Маго В.К., Баккер Л., Папагеоргиу Э.И., Алимадад А., Борвейн П., Даббагиан В. Нечеткие когнитивные карты и клеточные автоматы: эволюционный подход к моделированию социальных систем. Appl Soft Comput. 2012, 12 (12): 3771-3784. [http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494612001081]
Статья Google ученый
Джаббанелли П.Дж., Торсни-Вейр Т., Маго В.К.: Нечеткая когнитивная карта психосоциальных детерминант ожирения. Appl Soft Comput. 2012, 12 (12): 3711-3724. [http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494612000634]
Статья Google ученый
Пратт С., Джаббанелли П., Джексон П., Маго V: Мятежник со многими причинами: вычислительная модель повстанческого движения. Разведка и информатика безопасности (ISI), Международная конференция IEEE 2012 г.2012, Арлингтон, Вирджиния: IEEE, 90-95.
ГлаваGoogle ученый
Цадирас А.К. Сравнение возможностей вывода двоичных, трехвалентных и сигмовидных нечетких когнитивных карт. Inf Sci. 2008, 178 (20): 3880-3894.
Артикул Google ученый
MathWorks: Векторизация. 2012 г., [http://www.mathworks.com/help/matlab/%7Cmatlab%7D_prog/vectorization.html]
Google ученый
Seddon T: Молодежь, героин, крэк: обзор последних британских тенденций. Health Education. 2008, 108 (3): 237-246.
Артикул Google ученый
Norman G, Streiner D: Биостатистика: самое необходимое. 2007, Шелтон, Коннектикут, США: People’s Medical Publishing House
Google ученый
Озесми Ю., Озесми С. Экологические модели, основанные на знаниях людей: многоступенчатый нечеткий когнитивный подход к картированию.Модель Ecol. 2004, 176 (1-2): 43-64.
Артикул Google ученый
Обьедат М., Самарасингеа С., Стрикерт Г. Новый метод определения центральных узлов в нечетких когнитивных картах с использованием согласованной меры центральности. 19-й Международный конгресс по моделированию и симуляции, 2011 г., 2011 г., Перт: Моделирование и имитационное моделирование Австралии и Новой Зеландии, 1084-1091.
Google ученый
Бронсон Р., Наадимуту Г.: Очерк теории Шаума и проблем исследования операций. 1997, Нью-Йорк: серия набросков Шаума; Макгроу-Хилл
Google ученый
Решение нечеткого сингулярного интегрального уравнения с ядром типа Абеля новым гибридным методом | Достижения в разностных уравнениях
В этом разделе решено несколько примеров с применением предложенного метода, чтобы показать простоту, точность метода и то, почему данная схема более применима.{2} \ bigr), $$
, что является точным решением. Здесь отметим, что решение, которое мы получаем с помощью LADM, полностью согласуется с решением из [34], полученным с помощью HPM и модифицированного HPM. Здесь мы утверждаем, что LADM проста и не требует дополнительных параметров, от которых зависит сходимость решения.
Пример 2
([43])
Рассмотрим нечеткое сингулярное интегральное уравнение с ядром типа Абеля в параметрической форме, задаваемое формулой
$$ \ textstyle \ begin {cases} \ underline {\ psi} (y, \ kappa) = (y + \ frac {4} {3} y ^ {3/2}) (4+ \ kappa) — \ int _ {0} ^ {y} \ frac {\ underline {f} (t, \ kappa)} {\ sqrt {yt}} \, dt , \\ \ overline {\ psi} (y, \ kappa) = (y + \ frac {4} {3} y ^ {5/2}) (6- \ kappa) — \ int _ {0} ^ {y } \ frac {\ underline {\ psi} (t, \ kappa)} {\ sqrt {yt}} \, dt, \ end {cases} $$
(26)
, где точное решение —
$$ \ bigl ((4+ \ kappa) y, (6- \ kappa) y \ bigr).{3}], \\ \ vdots \ end {case} $$
(35)
затем поместив все значения уравнения. (35) почленно в правой части уравнения. (33) и отбрасывая все составляющие шума, мы получаем
$$ \ overline {\ psi} (y, \ kappa) = (6- \ kappa) y, $$
, таким образом, параметрическое решение уравнения. (26) равно
$$ (\ underline {\ psi} (y, \ kappa), \ overline {\ psi} (y, \ kappa) = \ bigl ((4+ \ kappa) y, (6- \ kappa) y \ bigr), $$
, что является точным решением.{\ pi y} \ mathrm {erfc} \ sqrt {\ pi y} \ bigr) (1- \ kappa) \ bigr). $$
Очевидно, решение такое же, как вычисленное HPM в [34].
Explainer — Почему выборы в Японии важнее, чем кажется
ТОКИО — Новому премьер-министру Японии Фумио Кишида в воскресенье грозят непростые всеобщие выборы, в результате которых его правящая Либерально-демократическая партия (ЛДП) может потерять большинство среди сильных низов. дом.
ЛДП наверняка останется у власти благодаря своему партнеру по коалиции Комэйто, но слабый результат Кишиды будет иметь большие последствия для Японии, а в мире — нет.3 эконом. Вот несколько сценариев, за которыми стоит наблюдать по мере развития голосования:
ВОЗВРАЩЕНИЕ К ЭВОЛЮЦИОННОЙ ДВЕРЦЕ, MARKETSREACT
Реальный фокус заключается в том, получит ли ЛДП 233 места, необходимые для сохранения большинства в нижней палате на 465 мест.
Падение ниже этого уровня нанесет ущерб Кишиде — у ЛДП было 276 мест до объявления выборов — и ослабит его позиции в партии.
Это может означать возврат к эпохе краткосрочных премьер с «вращающейся дверью» и застоя политики.Рынки, вероятно, пострадают.
По словам аналитиков Morgan Stanley MUFG, потеря более 40 мест отразится на японских акциях в краткосрочной перспективе из-за снижения стабильности.
«Коалиция ЛДП / Комейто, вероятно, сохранит большинство в нижней палате, но оппозиционные партии более организованы и могут добиться значительных успехов», — заявили они в примечании.
СИЛЬНЫЙ КОМЭЙТО, СЛАБАЯ ЗАЩИТА
Наказанный LDP будет больше полагаться на голубого Комейто, что усложняет стремление Кишиды усилить защиту.
Впервые ЛДП включила цель потратить 2% ВВП на вооруженные силы, около 100 миллиардов долларов, в платформу избирательной политики.
Это обещание показывает, что Япония может в конечном итоге отказаться от давней неофициальной политики удержания военных бюджетов в пределах 1% ВВП — потолка, который на протяжении десятилетий ослаблял обеспокоенность дома и за рубежом по поводу любого возрождения милитаризма.
КИСИДАВИНСБИГ: НЕПРАВИЛЬНЫЙ БИЗНЕС
Вероятность того, что ЛДП сама выиграет большинство, составляет 65%, считает Рютаро Коно, главный экономист BNP Paribas в Японии.
Это поможет продвинуть коалицию за пределы 261 места «абсолютного стабильного большинства», уровня, который обеспечит контроль над парламентскими комитетами, что упростит продвижение законопроектов.
Кишида пообещал отказаться от неолиберальной политики своего бывшего босса Синдзо Абэ, пообещав «новый капитализм», хотя детали остаются неясными.
Ожидается, что он будет настаивать на расширении фискальной политики, мерах, способствующих перераспределению богатства и перезапуску атомных электростанций.
ПРОСМОТР
Явка избирателей будет иметь ключевое значение, а высокая явка обычно благоприятствует оппозиции, по словам Коичи Накано, профессора политологии Софийского университета.
Опросы показывают, что явка будет немного выше послевоенного рекордного минимума в 52,66% в 2014 году.
Вторая самая низкая послевоенная явка была на выборах в нижнюю палату в 2017 году — 54%. Явка молодежи была особенно низкой: только трое из каждых 10 человек в возрасте от 20 до 24 лет голосовали.
ГЛАЗА НА АМАРИ, ЯДЕРНАЯ ЭНЕРГИЯ
Одна из гонок, за которой внимательно наблюдают, — это гонка ЛДП в тяжелом весе Акиры Амари, которому предстоит жесткая борьба в своем родном районе.
Архитектор победы Кишиды на посту лидера партии, Амари с тех пор стал генеральным секретарем ЛДП.
В его повестку дня в области экономической безопасности входит защита важных технологий связи, энергетики, транспорта, финансов и здравоохранения.
Но он также настаивал на перезапуске ядерных реакторов, против чего выступают 40% японцев, учитывая аварию на Фукусиме в 2011 году.
Утверждая, что Япония должна вернуться к ядерной энергетике, чтобы выполнить обещание об отсутствии выбросов углерода к 2050 году, Amari изо всех сил пыталась заручиться поддержкой антиядерной группы Komeito.
То, как обернется его избрание, может повлиять на широкий спектр чувствительных политик, в том числе в отношении атомных станций.
Аллегри объясняет выбор Ювентуса против Интер
Тренер «Ювентуса» Макс Аллегри объясняет свои тактические решения в ничьей 1: 1 с «Интером», считая это «хорошим очком», который можно заработать в гонке Скудетто.
Серия А | Интер 1: 1 Ювентус: Дибала Пен решает Дерби д’Италия
Старушка смогла покинуть Сан-Сиро с очком благодаря позднему пенальти Пауло Дибала, назначенному с использованием VAR за высокую ногу Дензела Дамфриса на Алекса Сандро.
«Интер» быстро вывел вперед благодаря Эдину Джеко, отреагировав на отскок после удара Хакана Чалханоглу, но хозяева попытались сохранить свое преимущество и по ходу игры сидели все глубже и глубже.
«Первый тайм был хорош, второй — даже лучше.У нас было несколько шансов, что мы должны были сыграть лучше, затем мы с большей уверенностью вышли из игры против очень хорошего «Интера» », — сказал Аллегри DAZN.
«Не будем забывать, что Нерадзурри сильны технически и физически, поэтому нам нужна была такая производительность. Вначале мы были слишком взволнованы прессой, но это тоже еще один этап в процессе роста ».
Этот результат означает, что «Ювентус» теперь на 10 очков отстает от лидеров «Наполи» и «Милана» всего после девяти туров.
«Это хороший момент, он удерживает нас в пределах трех очков от« Интера »и позволяет нам продолжать эту положительную серию результатов, в то время как у нас есть возможность приблизиться к лидирующей группе до перерыва в сборной.”
Аллегри спросили о его неожиданном тактическом выборе, отражающем 3-5-2 Индзаги и оставившем на скамейке запасных Федерико Кьезу и Маттейса де Лигта в пользу Деян Кулусевски и Джорджио Кьеллини.
«Я знал, что это может быть довольно физическая игра для начала, поэтому мне нужен был кто-то вроде Кулусевски, чтобы оказать большее давление на Брозовича. По мере того, как темп падал, я ставил Дибалу и Кьезу, уверенность тоже росла. Это хороший момент, но теперь мы абсолютно должны выиграть в среду у Сассуоло.”
Интер забил гол, когда «Ювентус» был в проигрыше, так как Федерико Бернардески был вне игры после того, как вывихнул плечо, и призвал их подождать, прежде чем произвести замену.
«Это было просто совпадение. Даже до 10 человек мы могли не пропустить этот гол, это было довольно случайно. Это была упорная игра, очень физическая, нам нужно лучше завершать ходы, потому что, когда мяч попадает в штрафную, мы должны использовать шанс ».
После серии побед со счетом 1: 0 в Серии А и Лиге чемпионов, оставив позади «Ювентус», изо всех сил старался быть более атакующим?
«Мы потеряли восемь из девяти очков в первых трех раундах, поэтому нам пришлось начинать заново с основ.Основа — организация и прочная защита. Сначала нам нужно было строить из этого, затем мы продвигались вперед, немного больше, и со временем, с большей уверенностью, мы будем более атаковать.
«У нас было четыре чистых листа подряд, так что это был прогресс, сегодня мы оставили« Интер »очень мало шансов. Проблема в том, что все должны быть агрессивными, от нападающих до защитников, иначе команде будет тяжело ».
Был любопытный момент, когда Кайо Хорхе вышел на замену и передал Леонардо Бонуччи записку, которую защитник затем засунул в носки.
«Это не я писал, это была моя помощница! Речь шла о постановочных постановках, а это территория Ландуччи. Может, поэтому он все время говорит мне отложить замены, чтобы он мог написать… »
.