一个新的差别矩阵及其求核方法

首先利用反例指出HU的利用差别距阵来求粗糙集中的核的方法是错误的,然后给出一个新的差别距阵的定义和求核方法,并证明了方法的正确性.     

基于二进制粒子群优化的一个最小属性约简算法

研究基于二进制粒子群优化算法思想求解决策表最小属性约简问题的方法.定义适当的适应值函数,将决策表最小属性约简问题转化为一个适合二进制粒子群优化算法求解的0-1组合优化问题,证明问题解的等价性.在此基础上,引入种子粒子概念及其自适应保护策略,提出一个改进的二进制粒子群算法,取得良好的效果.实验结果说明该算法的有效性.     

基于免疫粒子群优化的最小属性约简算法

把求决策表最小属性约简问题归结为一个0 1组合优化问题，为该问题定义了合理的粒子适应度函数，提出了一种把免疫接种、免疫测试机制与二进制粒子群算法相结合的混合算法用于求解该问题。对UCI数据表的实验结果表明该算法在获得更优解的同时,仍具有较快的运算速度。多种算法的比较结果表明了该算法的有效性和可行性。     

适应目标尺度变化的改进压缩跟踪算法*

基于压缩感知理论对目标Haar-like特征进行降维处理的压缩跟踪算法采用固定大小的跟踪框跟踪目标,在目标尺度发生变化时,容易产生跟踪漂移甚至丢失跟踪目标的现象.为了克服这一缺陷,文中分析Haar-like特征随目标尺度变化的情况,发现在一定变化尺度范围内,跟踪矩形框内目标Haar-like特征值的变化与跟踪矩形框的面积变化呈近似线性关系,在此基础上提出适应目标尺度变化的改进压缩跟踪算法(CTVS).实验表明,CTVS具有较高的尺度自适应能力,能更好地减轻目标跟踪过程中可能出现的遮挡、光照变化、背景混杂、变形等干扰因素的影响,具有较高的鲁棒性和准确性.同时算法计算效率较高,能够达到实时跟踪的目的.     

云变异人工蜂群算法

针对传统人工蜂群算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出一种基于云模型的改进人工蜂群算法。通过正态云算子计算候选位置,自适应调整算法的局部搜索范围,以提高算法的收敛速度和勘探能力。为保持种群多样性,引入一个新的概率选择策略,使较差的个体具有较大的选择概率,并且利用历史最优解探索新的位置。标准复合函数测试表明,改进算法的收敛速度和求解精度得到提升,优于一些新近提出的改进人工蜂群算法。     

一种带规范知识引导的改进人工蜂群算法

针对数值函数优化问题,提出一种改进的人工蜂群算法.受文化算法双层进化空间的启发,利用信度空间中的规范知识引导搜索区域,自适应调整算法的搜索范围,提高算法的收敛速度和勘探能力.为保持种群多样性,设计一种种群分散策略,平衡群体的全局探索和局部开采能力,并且在各个进化阶段采用不同的方式探索新的位置.通过对多种标准测试函数进行实验并与多个近期提出的人工蜂群算法比较,结果表明该算法在收敛速度和求解质量上均取得较好的改进效果.     

一种基于博弈策略的群智能属性约简算法

建立了粒子群算法与博弈论之间的联系,在此基础上,引入一种基于博弈策略的群智能搜索机制,并应用于粗糙集最小属性约简问题的求解。由此构建的属性约简算法,可以设置不同的参与团体及其博弈策略,构建相应的支付效用矩阵,并能通过博弈过程构建策略的最优组合。多个UCI数据集的实验计算表明提出的基于博弈策略的新算法求解质量优于粒子群优化算法、禁忌搜索、遗传变异和变异粒子群优化算法,并具有较小的计算开销。     

粗糙K-Modes聚类算法

Michael K.Ng等人提出了新K-Modes聚类算法,它采用基于相对频率的启发式相异度度量方法,有效地提高了聚类精度,但不足的是在计算各类的属性分类值频率时假定类中样本对聚类的贡献相同。为了考虑类中样本对类中心的不同影响,提出一种粗糙K-Modes算法,通过粗糙集的上、下近似度量数据样本在类内的重要性程度,不仅可以获得比新K-Modes算法更好的聚类效果,而且可以在保证聚类效果的基础上降低白亮等人提出的基于粗糙集改进的K-Modes算法的计算复杂度。对几个UCI的数据集的测试实验结果显示出新算法的优良性能。     

一种用于自然场景文本识别的多路并行位置关联网络

自然场景文本识别是计算机视觉领域的研究热点之一，在无人驾驶、图像检索、机器人导航等领域具有广泛的应用前景.由于自然场景中的文本图像存在背景复杂、透视失真、过度弯曲等现象，给文本识别带来了巨大的挑战.针对上述问题，本文提出了一种基于多路并行的位置关联网络(Multi-Path Parallel Location Association Network, MPLAN)的自然场景文本识别方法.首先，针对不规则文本图像，MPLAN使用文本矫正网络自适应学习图像变换，从而获得线性排列的文本图像.其次，为了捕获字符间的位置信息，MPLAN提出了位置关联模块，利用序列特征的有序性，通过捕获字符位置信息，以提高序列特征与目标字符的对齐准确度.此外，为了增强字符间的语义相关性，MPLAN提出了基于多路传输思想的并行注意力模块，获取全局语义信息，实现序列特征的上下文通信，从而锁定有效字符的位置.在包括规则文本、不规则文本在内的六个数据集上的实验结果表明，MPLAN能够有效利用位置信息与全局语义信息解码字符序列，特别是在识别不规则文本上取得了领先的性能.