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1.
变精度粗糙集的属性核和最小属性约简算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
陈昊  杨俊安  庄镇泉 《计算机学报》2012,35(5):1011-1017
文中深入研究了变精度粗糙集的属性约简问题,给出了3种属性约简的概念,针对不同概念的属性约简,分别提出了两种不同的求解变精度粗糙集最小属性约简算法:基于容差矩阵和属性核的最小约简.提出了变精度粗糙集的属性核思想,对其进行了形式化描述,说明了变精度粗糙集的属性核真正具备了核的本质特征,从而更深层地提出了基于属性核的启发式约简以求解最小约简.理论分析和实例表明,所提出的两种最小约简算法可以减小属性约简的搜索空间,提高约简的效率,使得变精度粗糙集的属性约简具有了实用性.  相似文献   
2.
在视线跟踪过程中,变形瞳孔的定位至关重要。针对眼部图像出现干扰情况下的变形瞳孔定位,该文提出了一种基于3点的随机采样一致性定位算法RANSAC_3,即利用随机采样到的2点(以及它们的梯度方向)和搜索获得的1个点来确定椭圆参数。由于该算法在确定参数时只需随机采样两个点,从而大大降低了采样到干扰点的几率,利用搜索到的第3点来决定是否对当前点进行参数计算,有效地解决了标准随机采样一致性定位算法中的无效采样和误差累积问题,提高了椭圆拟合效率和瞳孔定位精度。实验证明,该算法对变形瞳孔具有很好的定位效果,对光斑、睫毛、头发、眼镜框以及眼球运动模糊的引起的干扰具有较强的鲁棒性,并且定位速度快,可以达到实时要求。  相似文献   
3.
基于脊线跟踪的指纹图细节提取算法   总被引:15,自引:0,他引:15  
自动指纹识别和认证作为生物特征识别这一新兴领域的主流技术,有着重要的研究意义和广泛的应用前景。大多数自动指纹识别系统(AFIS)是基于细节特征点(minutiae)的匹配,因此细节特征点的提取是指纹图象处理中的关键环节。本文提出了一种基于脊线跟踪的指纹细节提取算法,能够直接从灰度指纹图象中有效地抽取出细节点及其相关信息。实表明,由于该算法减少了很多不必要的计算量,相对于传统的方法具有明显的速度优势,而且保持了较高的准确率。  相似文献   
4.
二维实值离散Gabor变换与DCT在图像编码中性能的比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
陶亮  庄镇泉 《红外技术》2001,23(2):17-20
介绍了二维实值离散Gabor变换(RDGT)的快速算,并着重探讨了二维实值离散Gabor变换与二维离散余弦变换在图像编码中的性能及差异。  相似文献   
5.
<正> 8-1 引言机器人控制是开发智能机器人的一个极其重要的研究内容。通常,机器人控制是由上下两层组成的多层次控制结构。上层控制主要完成识别、判断和行动规划等各种处理,下层控制主要根据上层控制处理的结果进行相应的运动控制。目前,机器人控制的理论和方法还处于相当初级的水平。众所周知,人和动物都能利用神经系统巧妙地控制各种肌肉,有机地协调身体各部位完成各种复杂的运动。在这些运动中,人脑对外部环境变化进行了自  相似文献   
6.
<正> 6-1 引言众所周知,视觉是一个极其复杂的信息处理过程,其目的是从视网膜图象中恢复外部世界的性质或者知道外部有什么东西以及这些东西在什么地方。用计算机完成这些任务几乎是困难重重,但神经网络理论和方法似乎给视觉信息处理带来了巨大的希望。实际上,  相似文献   
7.
一种新颖的虹膜识别算法   总被引:8,自引:2,他引:6  
虹膜识别通常包含虹膜定位、特征提取以及编码和识别几个关键步骤。本文提出的算法从建立虹膜灰度图像的直方图入手,分析虹膜边界的灰度阈值,依靠投票机制完成虹膜的定位;然后根据人眼的生理构造特点将虹膜分区,再对经过分区处理形成的虹膜纹理特征图像用一维连续Gabor复小波提取虹膜纹理特征点的相角信息;最后对相角信息以二比特格雷码实现一次编码和循环差分二次编码,利用特征多项式计算进行比较的两个虹膜的特征差异矩值(P_frfs),根据判定阈值(P0)判定,最终实现虹膜识别。  相似文献   
8.
目前求解布局问题只能求得近似解,三维布局则更加复杂。本文提出一种基于启发式经验、采用遗传算法求解布局问题的新方法,此方法对任意维布局问题在求解策略上是一致的。实验表明,结合领域知识和遗传算法对解决布局问题具有广泛的前景。  相似文献   
9.
基于多宇宙并行量子遗传算法的非线性盲源分离算法研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
在系统分析非线性盲源分离模型和算法的基础上,提出了基于输出信号联合累积量的非线性盲 源分离算法,并提出采用多宇宙并行量子遗传算法的优化求解方法,仿真结果表明了算法的有效性.  相似文献   
10.
目前的分布估计算法(estimation of distribution algorithms)中概率模型的学习或多或少存在着对先验知识的依赖,而这些先验知识往往是不可预知的.针对这一问题,文中提出采用集成学习(ensemble learning)的思想实现EDAs中概率模型结构和参数的自动学习,并提出了一种基于递增学习策略的连续域分布估计算法,该算法采用贪心EM算法来实现高斯混合模型(GMM)的递增学习,在不需要任何先验知识的情况下,实现模型结构和参数的自动学习.通过一组函数优化实验对该算法的性能进行了考查,并与其它同类算法进行了比较.实验结果表明该方法是有效的,并且,相比其它同类EDAs,该算法用相对少的迭代,可以得到同样或者更好的结果.  相似文献   
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