人脸识别门禁终端的无线资源管理算法需要考虑影响系统资源利用率的各种因素，同时，人脸识别门禁终端中的资源表示具有差异性，因此不同接入网络内的统一因素不易统一量化表示并且难以比较，所以当前的易购网罗研究中借鉴了一些智能信号处理理论和方法来定量分析不同类型的影响因素。其中比较有代表性的方法有模糊逻辑方法、多标准综合判决等。

模糊逻辑方法是解决复杂的非线性系统决策所使用的一种方法。人脸识别门禁终端核心思想是通过底数函数的计算，讲量上没有确切便捷的实物量化进而进行比较。一般而言。模糊逻辑的方法有以下3个步骤：模糊化、模糊推理和去模糊化。

模糊化是把输入两边通过底数度函数转化为合适的语言值。模糊推理是基于模糊逻辑中蕴含关系和推理规则进行的，是模糊控制的核心。去模糊化则是将模糊推理得到的结果换成用于实际控制的清晰量。近年来，模糊理论和人工神经网络有力较多的结合。这是人脸识别门禁终端由于在实际控制的清晰量设计是设计3个问题：第一，模糊规则的选取；第二模糊概率函数的确定；第三，模糊决策算法的决定。

人脸识别门禁终端可利用人工神经网络对那些在模糊理论仲难以确定的规则和决策通过学习得到。二者想结合可运用各自的有点。如输入是模糊量，用隶属函数仲的隶属度来表示，而规则学习是用人工神经网络的输出。多标准综合判决最初应用在控制和工业工程商，在这些工程中存在着不同的选择和标准，现在这种方法已被应用与安防环境。当判决者必须考虑多种标准再做判断时，人脸识别门禁终端几乎所有的判决问题都包括了同时考虑几个相互冲突的不同目标。如果存在明显冲突目标，通常不存在最佳的解决方法同时满足所有的准则，则问题解决。

考虑到模糊逻辑，多标准综合判决可以用一个模糊系统来实现，他有多个输入和单一输入，机多输入单输出系统。人脸识别门禁终端最后的阶段3为解模糊过程，使用某种解模糊方法将得到的模糊判决序列转换为精确的量，从而排序做出判决。

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