基于云模型和相容粒的彩色图像检索方法

针对现有相容粒度空间模型中网格点提取只考虑空间位置而忽略图像纹理特征的随机性、模糊性、关联性等不确定性的问题,提出一种基于云模型和相容粒的彩色图像检索方法。首先,在CIELab颜色空间上构建相容粒度空间模型的对象集;其次,用云模型提取每层的网格点,进而构建基于云模型网格点的相容粒度空间模型;然后,提出基于云模型和相容粒的彩色图像检索的相似性度量;最后,用Corel图像库中的图像作为测试图像库进行仿真实验。结果表明,该方法有效地提高了图像的检索效率。     

决策演化集的膜结构

决策演化集是处理决策规则在时间序列上演化问题的理论,它将着眼点从静态决策信息系统转移到动态时间序列上,研究决策信息系统随时间变化的演化规律,是一种新的决策规则研究方法。目前,在决策演化集的标准结构下,其定义的演化轨迹是一个很难描绘的n维空间图形,所以本文提出了膜结构重新描述决策演化集,在膜结构下,被约简掉的属性同样会获得重视。在当时间从ti-1进入ti时,属性根据自身对决策的影响而进入不同的膜,同时所产生的数据流动也被标记出来,从而解决了决策信息系统演化轨迹具象化的问题,并通过实例演示了决策信息系统的演化过程和轨迹。