基于簇半径差异化和节点能量区间的分簇算法

提出一种基于簇半径差异化和节点能量区间的分簇算法——CRDNE算法.该算法用于解决电子导游系统能量均衡问题,从而尽可能的延长网络寿命.算法首先利用路由跳数将整个网络划分热点和非热点区域,并根据不同区域的通信开销不同的特点,定义了不同的区域簇半径.然后,根据区域簇半径和节点剩余能量所处的能量区间,分布式地选取簇首.最后,将CRDNE算法与LDCR、Leach-V算法在Matlab平台进行多个方面仿真比较,进一步证明了本文算法的优越性.     

局部不变特征点的精度指标

目的 作为计算机视觉的热门研究方向,局部不变特征算法的发展已趋于成熟、稳定,然而目前几乎所有特征点提取算法都没有给出特征点的精度指标.针对这一缺陷,提出一种特征点精度指标-特征点波动区间.方法 性质稳定的点在干扰条件下仍具有较好的精度,即小范围的波动区间,因此,以当前最热门的SIFT(scale-invariant feature transform)特征点为例,在图像加入噪声,发生光照变换,发生模糊变换以及同时进行噪声、光照及模糊处理这四种情况下分别分析同一算法提取的不同特征点的波动情况,进而得到不同特征点的波动区间.结果 实验得到16个稳定检出特征点,其中点2,3,4,11,13这5个点可以在不同干扰条件下的波动范围都较小,而点2则只在模糊条件下波动较小,在其余干扰下波动较大.特征点虽然已经过特征提取,但仍具有不同的波动区间,其优劣也不尽相同.不同的特征点的波动区间并不相同,但仍有一部分特征点在不同干扰条件下均保持较高的提取精度.结论 波动区间能很好地表征每个特征点的提取精度.由于此前只有针对特征点算法的评价指标,而没有针对特征点自身性质的评价方法,因此本文提出的特征点波动区间将为诸如设备标定、视觉测量、精简特征库等相关后续工作打下良好基础.     

区间灰色不确定语言多属性群决策方法

针对属性值为区间灰色不确定语言信息的多属性群决策问题,在定义区间灰色不确定语言变量及其运算规则的基础上,给出了3种几何加权集结算子,由区间灰色不确定语言几何加权算子集结各决策者给出的决策矩阵得到群体决策矩阵。在属性权重已知的情形下,基于该算子集结单个决策者给出的属性权重向量得到群体属性权重向量;在属性权重完全未知的情形下,采用信息熵法确定属性权重向量。采用区间灰色不确定语言混合几何加权算子集结各属性评价信息,得到各方案的综合评价值,基于区间灰色不确定语言变量大小比较的方法得到方案排序结果。算例分析表明了该方法的有效性与可行性。     

基于不完备信息系统的三角模糊数决策粗糙集

在不完备信息系统中,针对用区间值表示一个未知参量时,整个区间内取值机会被认为是均等的,得到的结果可能会产生过大误差的问题,将三角模糊数引入到决策粗糙集中,提出了一种基于不完备信息系统的三角模糊数决策粗糙集。首先,定义了一种描述不完备信息的相似关系;然后,针对不完备信息系统中的缺失值,利用三角模糊数来获取损失函数,构建了三角模糊数决策粗糙集模型;实例表明,本文提出的方法不仅能够弥补用区间数表示的不足,而且可以突出可能性最大的主值,从而减少分类误差。     

区间值模糊决策序信息系统的部分一致约简

实际问题中,事物的一些属性值介于某个范围之间,常被用来刻画信息系统中的不确定信息。为了表达这种情况,属性值通常用模糊区间来表示,这种信息系统就是区间值模糊信息系统。本文通过在带有决策的区间值模糊信息系统中引入优势关系,建立区间值模糊决策序信息系统。在此基础上构造部分一致函数来简化知识的表达,并获得部分一致约简的判定定理,通过可辨识属性集和可辨识矩阵提供不协调的区间值模糊序信息系统的部分一致约简的具体方法,并结合投资风险这一具体案例的求解分析,进一步阐述了对部分一致约简研究的意义,丰富了区间值模糊序决策信息系统中的粗糙集方法。     

基于河道径流可变区间的河流水资源可开发利用率分析

为了确定水电开发活动对河流水资源的可开发利用率,建立分期展布的河道径流可变区间核算方法,其中河道径流包括河道最小生态需水和河道最大洪流,并以西藏拉萨河为例进行核算。结果表明:拉萨河河道最小生态需水和最大洪流年内动态变化分别为29.5~328.3 m3/s和95.1~1 673.4 m3/s。与河道最小生态需水约束相比,河道径流可变区间约束使得拉萨河年调节型水电开发的水资源可开发利用率从60.2%下降到18.7%。指出对于径流丰枯特征十分明显的季节性河流,大型水利工程在平衡径流季节分布的过程中,应该受河道径流可变区间约束,尤其是枯水期最大洪流约束下河道径流量的可增加空间。     

基于区间算法理论的数字图像处理

数字图像在获取过程中,图像像素值会产生误差。为了解决这个问题,传统的数字图像中的概念被扩展到区间上进行。在此之前,数字图像中每一个像素点都有一个确定的像素值,而对于区间数字图像来说,每一个像素点拥有一个区间像素值,这个区间像素值看作图像像素值的一个近似,其中区间宽度就是误差范围。与此同时,对图像处理中的一些基本概念,比如算术和逻辑运算等进行了区间上的扩展。最后建立了一个简单的区间模型,运用区间算法的思想对图像进行了分割。     

基于贝叶斯模型加权平均方法的水文模型不确定性分析

贝叶斯模型加权平均（BMA）方法是通过综合几个模型预报值的后验分布来推断预报量的更可靠概率分布分析工具。它不仅能提供一个综合的预报值,还能提供一个综合的预报区间。本文采用3个水文模型,统一用SCE-UA算法率定参数,得到3组不同的预报值用于BMA方法的综合,着重分析比较BMA和单个模型的预报不确定性区间,来检验贝叶斯模型加权平均方法是否能提高预报的可靠性。结果表明,BMA方法不仅能提高预报精度,还能推求出性质更为优良的预报区间,提高预报的可靠性。     

瑞利分布的可靠性分析

基于逐步增加Ⅱ型截尾样本,研究了瑞利分布可靠性指标的贝叶斯估计及其容许性。在不同的损失函数下给出了分布参数、可靠度函数、失效率函数的贝叶斯估计及参数的最短可信区间估计,并证明了贝叶斯估计具有容许性。最后运用蒙特卡洛方法对各结果的均方误差进行了比较。     

论区间B样条曲线的升阶与割角的关系

为了解决区间B样条曲线的升阶理论问题,提出区间控制多边形概念,利用双次B样条基函数证明了区间B样条曲线具有升阶性质;并阐明了区间B样条曲线的升阶就是对其控制多边形的割角过程.最后证明了当升阶次数趋于无穷时,区间B样条曲线的控制多边形收敛到该曲线.