不完备模糊混合决策系统的邻域粗糙集分析方法

针对现实中同时具有不完备、模糊、混合属性值域决策系统的约简问题,建立了广义邻域粗糙集模型,提出了未知属性的辨别方法和基于属性重要度的约简算法。采用广义邻域关系度量不可分辨关系,通过邻域粒子逼近论域空间,是非对称相似关系、容差关系和模糊等价关系的广义化,可以直接处理同时含有名义型、数值型、模糊型、丢失型和遗漏型不完备属性的混合决策系统。依据分类一致性假设及广义邻域关系进行未知属性的辨别,讨论了噪声样本和邻域大小对分类精度的影响,给出了约简算法的具体实现。采用HitSHT数据和UCI数据库中2组数据进行了仿真试验,预测精度证明了模型的合理性及约简算法的有效性。     

基于邻域粗糙集与鱼群智能的基因选择方法

针对高维、小样本及不确定性的基因表达数据,融合模糊可容忍性的邻域粒化技术与具有全局寻优能力的鱼群智能算法,提出基于邻域粗糙集与鱼群智能的基因选择方法。首先,采用邻域粗糙集对基因数据进行邻域粒化,形成邻域粒子;其次,提出基于邻域分类精度的不确定性评价函数,用以评价邻域粒子的不确定性,分辨关键性基因;进一步融合鱼群智能方法,设计一种基因选择算法,选取分类性强的少量关键基因;最后,在两个癌症基因数据集中进行基因选择,采用SVM分类器对获取的关键基因组进行分类实验。实验结果表明,采用该方法获取的基因组具有较低的冗余度及较好的分类性能。     

基于邻域信息的多层次图像模糊算法

为了提高图像识别的准确率,提出了一种基于模糊理论的多层次图像增强算法.首先利用图像的统计特性对图像进行初步模糊划分,然后采用非线性连续阶梯状隶属度函数对图像进行模糊化,最后通过利用邻域特征自适应调节增强系数,对各模糊子集进行非线性增强处理以实现局部特征增强.通过与经典方法进行实验比较,显示出该增强算法能够在保存同质区内...     

信噪比估计算法研究

提出了利用核函数挖掘物理散射信息,提取极化特征的Fisher分类方法。该方法在Freeman分解的基础上,采用核函数将极化协方差等信息映射到某特征空间,然后在特征空间中进行线性分类,这样能够从PolSAR数据特有的极化散射信息出发,较好利用核方法的优势,改善不同地物类别的可分性。实验表明,该算法能获取有效的分类结果,实现同类相聚,异类分离,具有良好的紧致性。     

一种模糊决策信息系统的属性约简方法

基于邻域粒化思想提出了邻域关系下模糊决策信息系统的粗糙集模型.定义了上、下近似算子,并讨论了它们的性质.通过构造辨识矩阵和辨识函数,给出了一种连续值域模糊决策信息系统上、下协调属性约简的方法,并用实例对该方法进行了说明.该方法为条件属性连续取值的模糊决策信息系统的属性约简、特征选择等提供了一种新途径.     

基于改进的模糊C均值聚类算法的颗粒种子图像分割方法

针对利用模糊C均值聚类(FCM)算法进行农作物颗粒种子数字图像分割时的噪声敏感性问题,提出在传统FCM算法的目标函数中加入惩罚项来表示邻域像素值影响的方法,即利用图像的空间信息提高聚类准确性,并通过像素距离因子来修饰空间作用的方法,进行距离模糊加权因子对目标函数的改进.实验结果表明,利用改进的FCM算法在将颗粒种子图像从背景图像中分割出来时,抗噪声性能比传统FCM算法更好,程序运行耗时节省一半左右,准确率从93%提高到99%,为下一步利用机器视觉系统进行颗粒种子计数检测打下良好基础.     

基于邻域加权的多层次模糊边缘检测算法

针对目前边缘检测方法在低对比度图像、噪声图像中检测效果不理想的问题,本文结合微分算子和模糊边缘检测的优点,提出一种基于邻域加权的多层次模糊边缘检测方法。首先,利用微分算子计算图像梯度特征,依据图像梯度特征对图像进行自适应地分层;然后构造模糊函数,用模糊函数增强不同强度的图像梯度特征,取得了较好的边缘检测结果。仿真实验表明:基于邻域加权的多层次模糊边缘检测算法能较好地检测低对比度图像的边缘,同时能有效抑制椒盐噪声、高斯噪声对图像边缘检测的干扰。     

核空间正交及不相关邻域保持鉴别嵌入算法

针对人脸识别中的非线性特征提取问题,基于邻域保持嵌入,提出了一组在核空间具有正交性鉴别矢量和一组在核空间具有统计不相关性鉴别矢量的计算方法.算法首先利用核的方法提取人脸图像中的非线性信息,并将其投影在一个高维非线性空间.然后在目标函数中最小化核空间类内邻域散度并最大化核空间类间邻域散度来增强算法的分类鉴别能力.最后通过...     

嵌入邻域像素的彩色图像鲁棒聚类分割算法

为提高彩色图像模糊聚类分割算法的抗噪性,给出一种嵌入像素邻域信息的彩色图像鲁棒聚类分割算法。为适合彩色图像分割,以协方差马氏距离代替模糊C均值聚类算法目标函数中的平方欧氏距离;将样本协方差矩阵行列式作为正则项融入聚类目标函数,以增强算法普适性;将邻域像素滤波信息嵌入聚类目标函数,以改善聚类算法的抗噪性能。针对噪声干扰彩色图像的分割测试结果表明,所给分割算法抗噪鲁棒性良好。     

广义不完备混合决策系统的知识约简

针对现实中同时具有丢失型和遗漏型未知属性的混合决策系统的约简问题,建立了广义不完备邻域粗糙集模型,提出了未知属性的辨别方法,给出了一种混合约简算法.模型采用广义邻域关系度量不可分辨关系,通过邻域信息粒子逼近论域空间,是非对称相似关系和容差关系的广义化.依据分类一致性假设及广义邻域关系进行未知属性的辨别,讨论了噪声样本和邻域大小对分类精度的影响.采用UCI数据库中5组数据进行了仿真试验,预测精度证明了约简算法的有效性和可行性.     

基于航迹关联的一、二次雷达联合跟踪

该文针对一、二次雷达在杂波环境下多目标多传感器协同跟踪问题,提出了一种带二次雷达修正的基于航迹关联的一、二次雷达联合跟踪算法。该算法先通过一次雷达对敌友方目标和二次雷达对友方目标运用联合概率数据关联算法滤波跟踪得到航迹数据之后运用双门限航迹关联判定友方目标并撤消对友方目标的跟踪和利用二次雷达探测数据进行对敌方目标的高度信息进行自适应修正,通过蒙特卡洛仿真表明该算法在提高目标跟踪精度和减小处理器的运算量都是有效的。     

基于线性双曲线模型的车道线检测算法

提出了一种适用于智能驾驶辅助系统的车道线检测算法。为了克服传统的车道检测算法中Canny边缘检测算子对阴影及光照变化较为敏感的缺点,该文对灰度图像进行二维FIR滤波之后,采用大津法实现可靠的车道边缘检测;然后利用Hough变换初步获得车道中线及消失点坐标,在此基础上采用Mid-to-Side策略进一步从边缘图像中提取车道的边界点,最后采用最小二乘拟合方法获得车道的线性双曲线模型。在各种复杂道路环境下的实验结果显示了该算法的鲁棒性和准确性。     

集成数据选择特征基因

特征选择技术在利用基因芯片进行疾病的分类和诊断中起到了关键作用。该文提出了一种新的集成数据选择特征基因的方法;针对多来源数据中的每一个,首先计算每个基因在这一数据上的差异表达统计量,然后用这些统计量来代替这一原始数据进而提取特征。在4个真实的基因表达数据集上对提出的方法进行测试并与对照的方法比较,实验结果显示,提出的方法所选出的特征应用于分类的效果更好。     

一类新的求解非线性方程的算法

该文提出了在已有算法的基础上构造解非线性方程新算法的一种通用的框架。理论分析证明了这样构造的新方法的收敛性。采用通用例子进行的数值实验表明新算法能与经典牛顿法媲美。而且,许多求解非线性方程的算法如著名的四阶收敛Ostrowski算法也可在此框架下得到。     

基于SVM多分类器的管道内检测信号处理研究

该文针对超声波检测是重要的管道腐蚀内检测方法之一,超声回波信号处理是内检测的关键技术。腐蚀缺陷回波的形态受到缺陷方向、位置、形状、面积、深度和管壁粗糙度、检测设备工作状态及各回波间的相互作用等诸多因素的影响,其时域特征很复杂,1个检测回波A扫描信号就有几千个数据。如果将有限的管壁厚度分为几个区间,每个区间对应一种腐蚀状态,管道腐蚀内检测问题就成了对超声回波信号进行状态分类的高维多分类识别问题。该文通过对回波信号的深入分析,利用径向基核函数支持向量机对超声回波信号进行处理,采用一对多和层(树)分类两种方法分别实现了管道多腐蚀等级自动分类识别。实验结果表明,该方法不但提高了分类的正确率,而且提高运算的速度,取得了较好的分类结果。     

利用多线程及改进SSDA算法加快拼接速度

该文研究并实现了一种改进的自适应阀值的快速淘汰非匹配点的配准算法,并在次基础上实现图像拼接,利用低阀值进行快速淘汰,高阀值保证准确性的思想,并且在此基础上引入多CPU线程并行编程技术。实验结果表明,这种新型的配准改进算法,在提高准确性的基础上大大地加快了图像拼接速度,实时性能有较大提高。     

基于心音信号谱分析的身份特征提取算法

该文针对心音信号是临床上有用的心脏疾病诊断工具,也是一种很好的用于身份识别的认证方法。该文提出了一种基于心音信号谱分析的身份特征提取算法。首先对心音信号进行消噪预处理,然后利用Welch方法分析了心音信号的谱特征,采用欧式距离作为匹配算法完成身份识别。最后,利用30个不同测试者心音数据对该方法的识别效果进行了测试,识别的错误率为0,证明了该方法的可行性和有效性。     

一种自动确定类个数的谱聚类算法

自动确定聚类数和海量数据的处理是谱聚类的关键问题。该文提出了一种能自动确定类个数的谱聚类算法,该算法通过数据亲合矩阵的谱分解得到一系列特征值,再利用特征值差值分析来自动确定类个数。并通过对复杂分布数据和UCI数据库中的数据集进行实验,结果表明该算法不仅能找到合适的类个数,并且有较好的分类准确性。     

基于遗传算法的人脸识别系统设计

该文设计了一套基于遗传算法的人脸识别系统,整个系统包括人脸检测与定位阶段,该文采用垂直灰度积分投影算法确定了人脸左右边界,采用基于Hough变换的圆检测算法定位了眼睛中心,然后利用小范围水平灰度积分投影法确定了嘴巴中心,最后利用方框锁定、局部搜索法确定了眼角和嘴角。特征提取阶段,该文在特征矢量的质量与数量两方面做了权衡,保证了系统的运行速度。人脸识别阶段,该文采用了根据遗传学而演化的一种高精度、高搜索度算法——遗传算法训练并确定了识别系统的权重与阈值,提高了识别系统的速度与精度。在系统设计中,该文选用了两个人脸数据库共计180幅图像用于训练与检测,该系统在实验中识别正确率可达95%以上。     

一种新的基于蚁群和凝聚的混合聚类算法

在经典蚁群算法和经典聚合算法的基础上,该文在改进蚁群算法的同时提出了一种新的基于蚁群和凝聚的混合聚类算法。该算法首先在蚂蚁放置物体时采用紧凑算法,其次对于可被蚂蚁负载的物体采用基于评估函数的调度算法,最后将凝聚算法融入蚁群算法的迭代过程。实验通过与其它聚类算法比较表明,该算法在继承了蚁群算法固有优点的同时,提高了时间效率,获得了较好的结果。