三种近似算子之间的关系

在广义近似空间中,可以从对象、知识粒以及子系统的角度构造3种不同类型的广义粗糙近似算子。文中研究了这些近似算子的基本性质与相互关系,给出了3类近似算子相同的充要条件。另外,不同的近似空间可能生成相同的基于知识粒及基于子系统的近似算子,文中给出了不同二元关系生成相同近似算子的一些充要条件。     

融合邻域回归和稀疏表示的图像超分辨率重构

对于图像超分辨率重建而言,通常会将图像的整体信息作为研究对象。然而图像本身含有的大量结构信息并没有得到充分利用。为了提高超分辨率重建的效果,实现对不同特征信息的利用,提出了一种融合邻域回归和稀疏表示的图像超分辨率重构算法。依据图像所具有的低秩性对高分辨率图像进行分解,获得高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分;将对应的低分辨率图像与高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分进行训练,学习得到对应的特征字典;基于高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分分别基于稀疏表示和邻域嵌入进行高分辨率重构;基于低秩矩阵恢复理论,融合邻域回归和稀疏表示重构的高分辨率图像,得到最终的高分辨率图像。在测试集Set5和Set14上将提出的算法与几种经典算法进行对比实验,可视化和量化结果均表明,相比传统超分辨率算法,提出的算法在PSNR和SSIM都有很好的提升。     

利用邻域信息交互的在线流特征选择算法

开放动态环境下的机器学习任务面临着数据特征空间的高维性和动态性。目前已有在线流特征选择算法基本仅考虑特征的重要性和冗余性,忽略了特征的交互性。特征交互是指那些本身与标签单独统计时呈现无关或弱相关,但与其他特征结合时却能与标签呈强相关的特征。基于此,提出一种基于邻域信息交互的在线流特征选择算法,该算法分为在线交互特征选择和在线冗余特征剔除两个阶段,即直接计算新到特征与整个已选特征子集的交互强弱程度,以及利用成对比较机制剔除冗余特征。在10个数据集上的实验结果表明了所提算法的有效性。     

基于自适应多普勒及动态邻域的改进BA算法

蝙蝠算法（Bat Algorithm,BA）是一类新型元启发式算法,针对其在算法后期寻优精度降低、易陷入局部极值的不足,提出一种具有自适应多普勒策略及动态邻域策略的改进算法。根据蝙蝠个体在捕食过程中与猎物间存在的相对运动现象,引入自适应多普勒策略改进频率参数,增强算法全局探索的寻优能力。将动态邻域策略与BA算法有机结合,增加蝙蝠个体寻优结构的多样性,改善算法易陷入局部最优的不足。从理论上分析了改进后算法的收敛性和运算复杂性。在数值实验部分对改进后的算法进行了性能及应用测试：对10个经典标准测试函数在不同维度下进行对比实验,将其应用于求解螺旋压缩弹簧优化设计问题,并与其他算法进行了对比分析。实验结果证明了具有自适应多普勒策略及动态邻域策略的改进算法具有更优的收敛速度、收敛精度以及稳定鲁棒性。     

基于最佳邻域重构指数的水下高光谱目标检测

水下机器人仅通过传统光学相机获取图像很难在复杂水下环境中或目标物具有保护色的情况下检测到目标,而通过高光谱技术进行水下目标检测可以改善这一情况;由于直接运用传统高光谱检测方法难以满足水下机器人对水下目标检测的要求,提出了一种基于最佳邻域重构指数(ONRIF)的高光谱目标检测方法,该方法通过线性重构的思想进行邻域寻优,选出信息量高且波段相关性低的波段组合,并使用所选波段的融合图像进行目标检测;结果表明,与直接对原始水下海产品高光谱图像进行检测相比,该方法在保证检测效果的前提下,大量减少了检测时间和数据冗余程度;还提出了一种在相同环境下对同类目标物的单波段快速采集检测方法,大大提高了采集数据的速度,可以满足水下机器人对海产品检测的需求.     

利用混合高斯和拓扑结构的人体“鬼影”抑制算法

若在建模时存在目标,部分目标像素会进入背景模型,会在检测时产生“鬼影”。为了有效抑制“鬼影”,提出一种利用混合高斯和拓扑结构(Gaussian mixture model and topological structure,GMMT)的人体“鬼影”抑制算法。算法分为两个阶段,背景建模阶段采用双通道建模,通道一利用混合高斯模型进行预检测,接着利用拓扑结构将分散的人体目标连接获得完整的目标并取其外接矩形,然后将矩形外的像素加入背景模型,经过多帧的建模得到空背景;通道二使用多帧平均法计算背景模型。通过设置建模帧数的阈值T选择建模方式,若建模帧数小于T则使用通道一建模,否则使用双通道联合建模。目标检测阶段利用改进的背景差分法实现人体分割并进一步消除 “鬼影”。经过测试,GMMT在建模阶段存在目标的情况下可有效地抑制 “鬼影”。     

基于邻域粗糙集的铝合金焊接接头疲劳寿命影响因素分析

针对经典粗糙集只能处理连续型数据的不足,引入邻域粗糙集理论对铝合金焊接接头疲劳寿命影响因素进行分析,建立既能处理符号型又能处理数值型属性变量的统一邻域粗糙集模型。运用前向贪心和后向剪枝相结合的算法进行属性约简,获取影响接头疲劳寿命的核心因素集,并定量计算各影响因素的权重。实验结果表明:所建立的邻域粗糙集模型不需要先验知识,可从疲劳样本数据本身出发得到铝合金焊接接头疲劳寿命各影响因素的客观评定,能够选择少量的特征。     

超声波检测混凝土内部孔洞尺寸研究

分析了超声波法检测混凝土内部孔洞尺寸的原理,选用NM-3C型非金属检测分析仪,采用对侧检验法进行了检测混凝土内部孔洞的尺寸检测试验,其结果表明:超声波法检测混凝土中4~10 cm的孔洞是可行的;对于小于探头尺寸的孔洞,误差较大;对于大于10 cm的孔洞,还需进一步验证。     

基于容错改进的邻域粗糙集属性约简算法

作为Pawlak粗糙集的扩展,邻域粗糙集能有效地处理数值型的数据。但是,因为沿用了Pawlak粗糙集在构造上下近似集时的包含关系,邻域粗糙集对噪声数据的容错性很差。针对这个问题,本文通过引入贝叶斯最小风险决策规则,提出了一种基于容错改进的邻域粗糙集属性算法。通过和现有的算法进行比较,实验结果表明,在数据预处理阶段用该算法能得到更好的属性约简。     

植物叶片点云三角剖分与分割的集成算法

对植物叶片点云进行三角剖分是使点云构成结构合理的三角网格,便于对植物叶片形态进行描述。对传统的基于区域生长的三角剖分算法进行改进,在三角剖分的同时对不连续点云进行分割;并在三角剖分的基础上对点云内部孔洞进行分析、修复。利用该算法对含有大量离群点的植物叶片点云进行三角剖分处理,结果表明,所提出的算法在完成点云三角剖分和分割的同时剔除了离群点的干扰,提取得到的点云边界及内部孔洞的修复,能满足植物建模中叶片重构的要求;该方法同时也对不连续物体表面的重构建模提供了有意义的参考。