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1.
不协调目标信息系统的知识约简   总被引:105,自引:1,他引:104  
在不协调目标信息系统中引入了最大分布约简的概念,讨论了最大分布约简、分配约简、分布约简和近拟约简之间的关系。最大分布 间弱于分布约简,克服了对信息系统过于苛刻的要求。同时,它又克服了分配约简可能产生与原系统不相容的命题规则的缺陷;给出了这些知识约简的判定定理和相应的可辨识属性矩阵,从而提供了不协调目标信息系统的知识约简的新方法。  相似文献
2.
粒子滤波算法综述   总被引:95,自引:4,他引:91  
胡士强  敬忠良 《控制与决策》2005,20(4):361-365,371
对粒子滤波算法的原理和应用进行综述.首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题.阐述粒子滤波的原理;然后在分析采样-重要性-重采样算法基础上.讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段;最后从概率密度函数的角度出发.将粒子滤波方法与其他非线性滤波算法进行比较.阐明了粒子滤波的适应性.给出了粒子滤波在一些研究领域中的应用.并展望了其未来发展方向.  相似文献
3.
基于未确知集合的故障诊断方法   总被引:38,自引:0,他引:38       下载免费PDF全文
为了定量描述对象具有未确知性质或处于未确知状态的程度,在可测空间上定义了满 足测量准则的未确知测度慨念.以未确知测度为隶属函数抽象出论域上的未确知集合概念,定 义未确知集合的运算.通过论证未确知集和模糊集之间的关系与本质不同,体现研究这种新的 不确定性集合的价值.在未确知集合基础上,建立了未确知逻辑系统,用以处理未确知信息.定 义了指标分类权重的概念,给出了计算方法,并将其应用于未确知逻辑系统推理算法中,使得到的 合成可信度具有良好的可解释性.以故障诊断领域中一个算例作为未确知逻辑系统的应用实例.  相似文献
4.
基于NURBS的散乱数据点自由曲面重构   总被引:34,自引:3,他引:31  
针对散乱数据点,首先提出基于曲率测度的大规模散乱数据点自适应压缩方法。在此基础上,提出先压缩后重构的基于NUBRS的曲面重构策略。该方法可在保持原数据点集基本特征的前提下,将散乱散数据点压缩到NURBS曲面重构要求的规模,从而实现了大规模散乱数据点的精确曲面重构。  相似文献
5.
图象处理中边缘检测技术的研究   总被引:34,自引:0,他引:34  
边缘检测是计算机视觉和图象处理中基础而又重要的课题。综述了目前边缘检测技术和边界跟踪技术 ,归纳了各种边缘检测方法和边界跟踪算法 ,以实际图象为例比较了这些方法。  相似文献
6.
初始聚类中心优化的k-means算法   总被引:34,自引:0,他引:34       下载免费PDF全文
传统的k-means算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动。为消除这种敏感性,提出一种优化初始聚类中心的方法,此方法计算每个数据对象所在区域的密度,选择相互距离最远的k个处于高密度区域的点作为初始聚类中心。实验表明改进后的k-means算法能产生质量较高的聚类结果,并且消除了对初始输入的敏感性。  相似文献
7.
LabVIEW中访问数据库的几种不同方法   总被引:32,自引:10,他引:22  
本文分析了在LabVIEW中访问数据库的几种方法的优缺点。重点讨论了应用ADO技术,LabSQL,LabVIEWSQLToolkit访问数据库的方法,给出了新建数据表,新增数据、显示表中所有数据的具体实现细节。把数据库技术应用于虚拟仪器中,充分发挥了数据库的管理优势,大大扩展了虚拟仪器的功能。  相似文献
8.
基于ZigBee技术的射频芯片CC2430   总被引:29,自引:0,他引:29  
CC2430芯片是Chipcon公司生产的首款符合ZigBee技术的2.4GHz射频系统单芯片。适用于各种ZigBee或类似ZigBee的无线网络节点,包括调谐器、路由器和终端设备。文中介绍CC2430芯片的主要特点和引脚功能,以及典型应用电路。  相似文献
9.
模糊多类支持向量机及其在入侵检测中的应用   总被引:29,自引:0,他引:29  
针对支持向量机理论中现存的问题:多类分类问题和对于噪音数据的敏感性,提出了一种模糊多类支持向量机算法.该算法是在Weston等人提出的多类SVM分类器的直接构造方法中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成员函数得到相应的值,由此可以得到不同的惩罚值,并且在构造分类超平面时,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据.在充分的数值实验基础上,将文中提出的方法应用于当前一个重要的应用领域——计算机网络入侵检测问题,并得到了较好的实验结果.理论分析与数值实验都表明,该算法是切实可行的,并具有良好的鲁棒性。  相似文献
10.
针对大规模训练集的支持向量机的学习策略   总被引:29,自引:0,他引:29  
当训练集的规模很大特别是支持向量很多时.支持向量机的学习过程需要占用大量的内存,寻优速度非常缓慢,这给实际应用带来了很大的麻烦.该文提出了一种针对大规模样本集的学习策略:首先用一个小规模的样本集训练得到一个初始的分类器,然后用这个分类器对大规模训练集进行修剪,修剪后得到一个规模很小的约减集,再用这个约减集进行训练得到最终的分类器.实验表明,采用这种学习策略不仅大幅降低了学习的代价,而且这样获得的分类器的分类精度完全可以与直接通过大规模样本集训练得到的分类器的分类精度相媲美,甚至更优,同时分类速度也得到大幅提高.  相似文献
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