基于像素模糊?? 均值算法(FCM) 及其改进算法难以解决高分辨率遥感影像中地物目标光谱测度相似性减弱和几何噪声增大带来的分割难题, 提出一种基于区域的FCM算法. 该方法利用Voronoi 几何划分将影像域划分为子区域, 并用子区域拟合地物目标的几何形状. 在此基础上, 定义区域FCM目标函数, 通过迭代最小化该目标函数实现高分辨率遥感影像分割. 实验结果表明, 与基于像素的FCM和增强FCM方法相比, 所提出方法可以更加精确地实现高分辨率遥感影像分割.
相似文献故障预测是实现视情维修策略的基础. 不确定性问题在故障预测中普遍存在, 对此, 总结了基于不确定性的故障预测方法的关键问题, 并以不确定性属性的特点将现有故障预测方法分为基于随机性、模糊性、灰性及混合不确定性等4 类. 综述了各类方法的研究现状与不足, 并展望了基于不确定性的故障预测方法的发展趋势, 探讨了基于区间不确定性的故障预测方法的可行性.
相似文献多准则群决策是决策领域的研究热点, 如何在信息不确定性和评价主观性背景下选择合适的决策方法则是研究的难点. 为了解决这一问题, 提出一个新的基于粗糙数的多准则群决策方法. 首先, 提出基于粗糙数的最优最劣方法(RBWM) 确定评价准则的权重; 然后, 利用粗糙数改进的逼近理想解排序法(RTOPSIS) 评价备选方案并做出最优决策; 最后, 利用一个实例对所提出的群决策方法进行应用和灵敏度分析, 并与其他决策方法进行对比分析, 验证了所提出方法的有效性和准确性.
相似文献D-S 证据理论是一种重要的决策级信息融合方法, 冲突度量是该理论的重要组成部分. 已有冲突计算方法不具备非对称性, 在度量基本概率赋值与其他证据间冲突时无法体现相互间差异. 鉴于此, 提出一种非对称证据冲突度量方法. 该方法以冲突度量的非对称关系为基础, 通过向Jousselme 距离模型中引入包含关系矩阵和非包含度因子, 得所提出方法能够表达证据间相互支持程度的差异. 实验结果验证了所提出方法的有效性.
相似文献研究一类非线性不确定系统的生存性问题. 基于支撑函数, 给出了此系统在凸紧集下可生存的充要条件. 当生存域为多面体时, 分别针对多面体和的形式和交的形式给出了系统生存的充分条件. 最后给出的算例表明了所提出方法的有效性, 同时表明所得结果实际上给出了某类切换系统的生存性条件.
相似文献针对融合识别领域中不同框架下多源异类传感器的不确定证据信息无法有效融合的问题, 提出一种基于条件证据网络的多源异类知识融合识别方法. 该方法将战场协同作战中不同框架下多源异类传感器的领域知识统一在证据网络的结构下, 形成多源异类知识融合识别模型, 对多源异类传感器的不确定性证据信息进行基于条件证据网络的融合推理, 得到识别结果. 仿真实例验证了所提出方法的优越性.
相似文献对冲突证据使用Dempster-Shafer 证据理论进行融合的前提是对冲突证据作出正确衡量, 确定证据之间冲突的程度. 在分析现有的冲突衡量方法基础上, 提出一种基于新的证据冲突衡量的加权证据融合方法. 该方法通过相似性测度来衡量证据间的冲突程度; 然后确定各证据的可信度, 再加权修正证据; 最后用Dempster 组合规则进行融合. 算例表明, 该方法能正确衡量证据冲突程度, 有效地解决冲突证据的融合问题, 提高收敛速度和精度.
相似文献属性约简是机器学习和知识发现的研究热点, 而属性重要性度量则是构建属性约简算法的关键环节. 针对不完备的混合型信息系统, 在邻域关系下定义了一种新的属性集成重要性度量—–邻域组合测度, 并据此提出一种基于邻域组合测度的属性约简(NCMAR) 算法. 通过多个UCI 数据集上的实验表明, NCMAR算法不仅能够直接处理符号和数值属性共存的混合信息系统, 而且适用于不完备信息系统, 在获得较小约简结果的同时, 能够保证较高的分类精度.
相似文献在序决策信息系统中, 定义区间为支配一个特定的对象同时又被另一个特定的对象所支配的所有对象的集合. 以区间为基本知识颗粒, 建立新的优势关系粗糙集模型, 并由此获取决策值为特定区间范围的区间决策规则. 提出区间的约简的概念, 构造区分函数计算区间的约简, 并由此计算优化区间决策规则. 该方法比初始的优势关系粗糙集方法适应性更强, 且所得区间决策规则可直接应用于序信息系统的分类问题.
相似文献如何评价智能优化算法在有限时间内所得解的质量, 是计算智能基础研究和工程实践中都亟待解决的问题. 受序优化思想启发, 针对连续优化问题, 提出一种评价智能优化算法解质量的方法. 首先利用聚类方法对解记录均匀化分区, 然后根据适应度值分布计算对准概率作为解质量评价指标. 通过对均匀采样、非均匀采样、粒子群算法和遗传算法的寻优结果进行实验表明了所提出方法的有效性.
相似文献置信优势关系粗糙集是处理不完备有序信息的重要模型, 上、下近似集的计算是核心内容之一. 在实际应用中, 属性集通常会发生变化. 根据属性集的增加或减少, 首先讨论置信优势类及劣势类变化情况, 随之给出上、下近似集增量式的变化规律, 提出相应的近似集动态更新方法. 通过Matlab 在UCI 数据集上的实验结果表明, 与非增量式方法相比, 所提出的置信优势关系粗糙集下的上、下近似集的增量式更新方法可行、高效.
相似文献在D-S 证据理论中, 冲突系数不能很好地描述证据之间的冲突, 而且当证据高度冲突时会得到有悖常理的结果. 为了解决该问题, 提出一种自适应冲突证据检验与合成方法. 首先, 利用证据向量夹角余弦度量证据之间的相似性程度, 并提出冲突证据判据, 通过冲突证据检验因子实现证据分类; 然后, 引入冲突比例因子来决定证据的修正方法, 并利用相似度对其进行局部或全局修正; 最后, 将修正后的证据进行检验与合成. 通过应用实例验证了所提出方法的有效性.
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