不完备决策表的启发式知识约简算法研究

经典Rough集理论是基于完备信息系统的。然而在实际应用中,由于数据存取或数据处理方面的原因,决策表经常是不完备的,即存在缺值。为了处理不完备信息系统,Kryszkiewicz提出了基于容差关系的Rough集模型。在该模型下进行知识约简时,现有的算法一般都采用构造区分矩阵和相应区分函数的方法。该方法虽然可以求得所有约简,然而业己证明这是一个NP-hard问题,因此实践中更为可行的方法是利用启发式搜索算法求出最优或次最优约简。在文中提出属性的重要性定义,并以此作为启发式信息,设计一种完备的知识约简算法。     

月球撞击坑几何特征判别系统的设计与实现

针对月球形貌特征研究领域面临的月球撞击坑数量过大、难以统计分析的问题,设计实现一种月球撞击坑几何特征判别系统。利用“六位数字几何特征描述方法”、“信息汇聚的数字月球平台”和“面向海量遥感影像的分布式计算框架”等课题组新近科研成果。测试结果表明,该系统能够实现自动提取撞击坑并自动判别几何特征,为撞击坑形成原理、叠置顺序和月表形貌特征等研究提供了技术支持。     

巯甲基三乙氧基硅烷的合成

以α-氯甲基三乙氧基硅烷为原料,碘化钾为催化剂,与硫脲反应生成脒基盐酸盐,采用二乙胺中和后制得α-巯甲基三乙氧基硅烷。采用红外光谱和核磁共振波谱表征了产物结构,探讨了反应温度和中和剂滴加速率对产物收率的影响,并通过正交试验法对反应时间、催化剂用量、中和时间进行了优化。结果表明,较佳合成工艺为反应温度105℃、反应时间16 h、催化剂用量1.50%、中和剂滴加速率1.8 mL/min、中和时间3.0 h,此时α-巯甲基三乙氧基硅烷的收率为80.3%。     

基于改进YOLOX的落石检测方法

山坡地区是落石频发的区域，凭人力难以及时发现灾害的发生。为及时检测到落石的发生并做出应对措施，提出一种基于改进YOLOX的落石检测方法，自动检测并报告落石的发生情况；通过自制落石数据集训练YOLOX网络，优化空间金字塔池化结构，获取更多语义信息，并引入ECA-Net(Efficient Channel Attention Module，高效通道注意力模块)，提高特征的提取能力和特征间的信息传播，同时改进损失函数并使用数据增强，提高网络训练效果；实验结果表明，改进YOLOX算法的mAP@0.5为92.50%，每秒检测帧数为62.6，相较于YOLOX算法，mAP@0.5提高3.45%，每秒检测帧数上涨0.3；与原算法相比，在不损失性能的情况下，精度有较大的提升，同时满足图片与视频数据的实时检测要求。