基于中介真值程度的成绩评价算法设计

成绩评价是学生学习活动过程中一项重要的工作,评价方法要求客观、全面和公正.以中介数学系统为背景,为处理工程实践和科学研究中普遍存在的模糊现象提供一种度量逻辑真值程度的方法,即引入中介真值程度的度量方法来研究成绩评价方法.在确定所给的考试分数区域与其对应谓词的真值之间的关系后,根据真值程度函数进行了算法设计,给出了成绩的单项和综合评价.通过实例分析可以看出,该算法设计能全面、定性地反映个体成绩的优劣,方法更科学、公正和全面.鉴于评价系统的相似性,文中所涉及的中介真值程度的度量算法在评价、决策与管理科学中会得到广泛应用.     

一种基于中介真值程度度量的模糊综合评价方法

鉴于现有的综合评价方法大多为刚性的评价,不适用于模糊因素评价,提出了一种基于中介真值程度度量的模糊综合评价方法,对效益型指标、成本型指标和区间型指标3种情况下的真值程度度量过程和参数取值方法进行了设计;并基于真值程度度量结果构造了中介模糊评判矩阵来进行综合评价。 为处理模糊信息创建了中介数学系统。相比传统模糊评价方法,基于中介真值程度度量的模糊综合评价方法更具有客观性,因此能更有效地处理模糊现象。与其他综合评价方法的对比实验表明,所提出的方法是有效的,并具有一定的优越性。     

中介真值程度的度量及其应用(Ⅱ)

结合中介逻辑中的模糊否定词和真值程度词的语义,论述了研究中介真值程度的度量对于应用的必要性;在对个体研究的基础之上,从离散型和连续型两个方面讨论了集合的真值程度的度量;在建立中介标准度后,提出模糊程度概念,提出中介熵定义,并讨论了中介熵的最大值.针对反对对立强调两个概念之间存在"最大的差异",提出弱化"两极",突出"过渡"的观点.在对过渡与对立进行了一般性讨论后,建立了标准数值化映射和广义数值化映射概念,构造性地证明了过渡情形能转换为反对对立情形的充分条件.这表明在处理工程实践和科学研究中的模糊现象时,可以把所有存在过渡的情形作为反对对立处理,从而使中介真值程度的度量可以在更加广阔的领域得到应用.     

图像的中介边缘检测方法

以中介真值程度的数值化度量为基础,通过引入距离比率函数度量像素点的灰度以及像素点间灰度的相似程度,并采用双域值和非局部极大值抑制方法,设计了新的图像边缘检测算法。通过仿真实例,与已有的典型算法处理结果比较表明,基于中介真值程度度量的图像边缘检测算法能有效去除噪声,并较好地保持图像边缘细节,因而更具有实用性和有效性。     

基于中介真值程度度量的ERP软件选型评估方法

ERP软件选型是企业成功实施ERP项目的关键问题。在中介真值程度度量方法的基础上,本文提出一种软件选型定量评估方法,该方法对候选ERP软件进行横向对比,将各层评价指标评分映射到数轴,利用加权距离比率函数计算相应指标相对于其它候选软件的优劣程度,实现ERP软件评估由定性描述到定量计算的转变,为企业ERP软件选型提供可靠性依据。与其它选型评估方法的对比实验表明,该方法具有较高的简便性与准确性。     

多源遥感图像融合效果评价方法研究

在多源遥感图像融合中,针对同一对象不同的融合方法可以得到不同的融合结果,即可以得到不同的融合图像。如何准确地评价融合效果是图像融合的一个重要组成部分。该文系统地研究了遥感图像融合中的各种评价指标,在对已有的评价指标进行了总结和分析的同时,还提出了一些新的评价指标,并按使用条件和使用用途对遥感图像融合效果评价方法进行了分类。最后通过实验进行了验证。     

中介真值程度的度量及其应用(I)

以中介数学系统为背景,为处理工程实践和科学研究中普遍存在的模糊现象提供一种度量逻辑真值程度的方法.在建立了谓词的ε标准度概念后,描述了对一般应用的数值区域与对应谓词的真值之间的关系;采用距离概念,并以对应谓词真值的数值区域的长度为基准,定义了距离比率函数及距离比率的特殊变换,并由此建立了一维情形下个体真值程度函数.又在提出关于n维情形的分支谓词、幂集逆映射和标准度向量概念后,描述了真值程度和函数、极值分支函数等n维情形的应用形式.应用示例表明:由于提出超态概念,所以理论上能把真值程度域从[0,1]拓宽到(-∞, ∞);真值程度函数的定义具有计算机可以处理的定量形式且具有客观性和普适性的特点.因此,真值程度的度量将在涉及模糊现象的领域得到有效的应用.     

中介真值程度的度量及其应用(Ⅰ)

以中介数学系统为背景，为处理工程实践和科学研究中普遍存在的模糊现象提供一种度量逻辑真值程度的方法．在建立了谓词的ε标准度概念后，描述了对一般应用的数值区域与对应谓词的真值之间的关系；采用距离概念，并以对应谓词真值的数值区域的长度为基准，定义了距离比率函数及距离比率的特殊变换，并由此建立了一维情形下个体真值程度函数．又在提出关于n维情形的分支谓词、幂集逆映射和标准度向量概念后，描述了真值程度和函数、极值分支函数等n维情形的应用形式．应用示例表明：由于提出超态概念，所以理论上能把真值程度域从[0，1]拓宽到（-∞，＋∞）；真值程度函数的定义具有计算机可以处理的定量形式且具有客观性和普适性的特点．因此，真值程度的度量将在涉及模糊现象的领域得到有效的应用．     

遥感图像融合评价方法研究

如何准确地评价融合效果是图像融合的一个重要组成部分。在遥感图像的融合研究中,对同一对象,不同的融合方法可以得到不同的融合效果,即可以得到不同的融合图像。系统地研究了遥感图像融合中的各种评价指标,在对已有的评价指标进行总结和分析时,还提出一些新的评价指标,并按使用条件和使用用途对遥感图像融合效果评价方法进行分类。     

多源遥感图像融合效果评价研究

多源遥感图像融合的一个重要步骤是对融合图像的效果进行评价,在研究多源遥感图像融合效果评价的各种方法的基础上,分析了不同评价指标的物理意义,并提出如何根据不同的融合目的有效选取评价融合效果指标。     

一种基于熵理论和中介真值度量的综合评价法

综合评判问题在生活中随处可见,综合评价方法也有数十种之多。其中,基于模糊数学的中介真值度量方法是评价多指标对象的方法之一,是一种能够有效处理模糊现象的方法,也是一种主观赋权法。为了使评价结果更加客观,提出了一种基于熵理论和中介真值度量相结合的综合评价方法,将熵理论应用到一级指标权重的获取,利用基于专家打分的层次分析法计算出二级指标权重,有效减小了中介真值度量方法中完全主观计算权值所造成的误差。最后,通过应用于某地住宅项目的质量评估,并分别与中介真值度量方法和熵权法的评估结果进行比较分析,验证所提方法的可行性及有效性。     

基于模糊算法的多聚焦图像融合效果评价研究

针对多聚焦图像的融合效果评价问题,提出了一种基于模糊理论的图像融合效果评价方法.该方法采用融合图像熵值、交互信息量值、平均梯度值、偏差值构成单因素评价指标集,引入基于专家评判法的人的知识确定隶属度函数,用对比排序法综合各个单因素指标得到综合评价指标,其计算简单,评价结果更为全面客观.将该方法应用于多聚焦图像的融合试验,评价结果与理论分析和人的目视效果一致,从而证明了该评价方法的有效性.     

一种基于小波变换的图像融合新算法

给出了一种基于小波变换的图像融合方法,对小波分解后的低频分量通过度量其图像块空间频率和对比度来确定融合图像的低频分量,对分解后得到的高频分量,选择高频系数时,基于绝对值最大的原则,并对选择结果进行一致性验证,最后重构得到融合图像。从仿真结果可以看出,给出的方法很好地保留了多幅原图像的有用信息,融合图像清晰度和对比度都较好,是一种有效的图像融合算法。     

一种基于小波变换的图像融合新算法*

在阐述小波图像融合算法的基础上,针对小波分解后各频域融合算子和融合规则的选择,提出一种新的基于小波分解的图像融合算法。对小波分解后的低频分量通过度量其图像块之间的相关系数和空间频率来确定融合图像的尺度系数;对高频分量,以方向对比度为判据确定融合图像的小波系数;最后,通过小波逆变换得到融合图像。对多组图像进行实验,实验结果表明,该方法是有效的。     

一种基手小波变换的图像融合新算法

给出了一种基于小波变换的图像融合方法，对小波分解后的低频分量通过度量其图像块空间频率和对比度来确定融合图像的低频分量，对分解后得到的高频分量，选择高频系数时，基于绝对值最大的原则，并对选择结果进行一致性验证，最后重构得到融合图像。从仿真结果可以看出，给出的方法很好地保留了多幅原图像的有用信息，融合图像清晰度和对比度都较好，是一种有效的图像融合算法。     

基于尺度空间中多特征融合的医学影像分类

针对现有医学影像分类方法对临床不同类别影像特征描述效果不一致,且尺度变化敏感的问题,提出一种基于尺度空间提取多特征进行融合的分类方法。首先构建高斯差分尺度空间,然后在尺度空间中分别从灰度、纹理、形状、频域四种互补的角度描述医学影像,最后基于最大似然估计理论构建决策级特征融合模型,实现医学影像分类。严格依照IRMA医学影像类别编码标准选择实验数据,结果表明所提方法相对已有方法分类的平均F1值得到了5%~20%不同程度的提高, 更全面描述医学影像信息, 避免了特征降维造成的信息损失,有效提高了分类的准确率,具有临床应用价值。     

基于小波融合的射线图像增强算法*

提出一种基于小波融合的射线图像增强算法,利用射线成像的特点,对射线成像系统采集信号作分段灰度变换,将变换得到的多幅图像利用小波变换进行图像融合,以增强射线图像的显示效果。融合中采用低频图像的小波系数均值作为融合后的低频系数,高频图像根据梯度和一致性检测确定融合规则,调整高频小波系数大小,很好地将来自不同图像的特征与细节融合在一起,并对融合图像质量进行了对比评价。实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,且优于传统的射线图像增强方法。     

基于自适应分割的多曝光图像融合算法

针对传统多曝光图像融合存在颜色和细节信息保留不完整的问题,提出了一种新的基于自适应分割的多曝光图像融合算法。首先,采用超像素分割将输入图像分割为颜色一致的图像块,再利用结构分解将图像块分解为三个独立分量。根据各分量特点设计不同融合规则,以保留源图像中的颜色和细节信息。然后,采用引导滤波平滑各分量的权重图以及信号强度分量和亮度分量,有效地克服块效应缺陷,保留源图像中的边缘信息,减少伪影。最后,重构融合后的三个分量,得到最终的融合图像。实验结果表明,与传统的融合算法相比,所提算法在互信息（MI）上平均提升了53.6%、标准差（SD）上平均提升了24.0%。该算法能够有效地保留输入图像的颜色和细节纹理信息。     

一种区域特性的小波图像融合新算法

提出了一种基于区域特性的小波图像融合新算法。对原始图像进行小波多尺度分解,得到在不同尺度和方向下的低频系数和高频系数;对低频系数,采用图像区域之间的相关系数和区域方差的融合规则确定低频融合系数,而对不同尺度和方向下的高频系数,采用基于局部区域能量的融合规则确定高频融合系数;最后,通过小波逆变换得到融合图像。对多组图像进行了融合仿真实验,并用平均梯度、信息熵和空间频率对融合结果进行了客观评价。实验结果表明,该算法优于传统的融合算法,取得了更好的融合效果。     

基于双目融合的无参考立体图像质量评价

针对对称失真和非对称失真图像的评价问题,提出了一种基于双目融合的无参考立体图像质量评价方法。首先,分别将立体图像的左、右视点图像分解成拉普拉斯金字塔序列,利用图像平均梯度和区域能量确定各层融合系数,在双目加权模型的基础上逐层融合两序列并重构合成图像。然后,提取左、右视点图像、合成图像的多尺度多方向频域变换特征和对比度、熵、能量、逆差分矩特征。最后,将特征参数作为支持向量回归模型的输入进行训练并预测图像质量。在LIVE 3D phaseⅠ和LIVE 3D phaseⅡ图像库上作相关性分析,其Pearson线性相关系数和Spearman等级相关系数均分别达到0.96和0.95以上。结果表明,本文方法对立体图像质量的预测结果与主观评价值具有较高的一致性。