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针对群决策偏好集结中违反Pareto 最优性的情况, 设计一种基于群组判断几何离差的同质性集结方法. 该方法在集结前进行几何离差测试, 以确定个体决策信息的离差水平. 离差较小时, 可基于几何平均集结; 对于离差较大且修正复杂度较高的决策信息, 采用主成分分析(PCA) 从高维决策信息中提取大多数相关信息, 在不依赖主观分析的情况下进行加权集结. 仿真实验表明, 所提出的方法能够在不违背Pareto 最优性的基础上集结离差较大的群决策信息.
相似文献3.
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针对单幅模糊图像复原的局限性和视频应用的广泛 性,提出了一种基于时空体和增广Lagrangian的快速视频复原方法。首先对视频复原与图像 复原的特征进行比较和分析,研究视频复原的三维解卷积操作, 并对目前存在的视频复原方法的实现过程与性能进行分析和总结;然后在时空体的思想下, 通过时空联合 的各向同性全变分来控制时间误差和空间误差,并引入一种增广的Lagrangian方法完成全变 分规整化的难 题;最后通过求解Lagrangian形式的f子问题和u子问题实现全变分最小化难题,并对规整化 过程中的参 数进行研究与讨论,最终实现了视频的快速鲁棒复原。基于仿真图像和实际视频的实验结果 表明,本文方法 的性能在运行时间和视觉质量评价方面都要优于当前的其它方法,能够有效地实现图像和视 频的快速复原。 相似文献
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湍流退化红外图像降晰函数辨识 总被引:2,自引:1,他引:2
针对高速湍流场导致的红外成像模糊,提出了一种基于图像质量评价的湍流退化红外图像降晰函数辨识算法。利用先验知识将退化过程简化为可用参数描述的二维高斯函数形式,将退化图像分割为边缘区、纹理区和平坦区,计算不同支持域下复原图像在不同参数时的峰度值;利用曲率最大准则对得到的“峰度-参数”曲线进行相应的降晰函数参数估计,进而由支持域和对应的估计参数得到对应降晰函数并用于复原退化图像;最后对复原图像进行无参考图像质量评价,评价指标最高的复原图像对应的降晰函数即为最终辨识结果。实验结果表明:该算法能较好地辨识降晰函数参数和支持域大小,当退化图像信噪比大于30 dB时,估计参数与真实值的最大偏差小于±5%。该算法所得结果可以作为湍流退化红外图像其他复原算法的降晰函数起始估计。 相似文献
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针对电子对抗(ECM)装备技术特点和保障决策现状,设计了一种基于模糊层次分析(FAHP)的多Agent ECM装备状态智能评判方法。分析装备服役状态的影响因素,并构建影响因素层次指标体系;通过模糊德尔菲法构建FAHP三角模糊数互补判断矩阵,计算各因素模糊权重;进而依据可能度模型,以一种基于三角模糊数权重向量的排序方法对其服役状态进行模糊综合评判。在此基础上构建了基于多Agent的状态智能评判系统,给出其系统结构、工作流程和实现技术。研究方法克服了传统保障决策模型对装备运行历史数据的严重依赖,为制订装备保障计划提供一种新思路。 相似文献
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