灰色理论在图像工程中的应用研究进展

随着传统图像信息处理技术的日趋成熟,寻求基于新理论和新思想的图像信息处理技术具有十分重要的理论意义和实用价值。为了使图像处理中的新理论——灰色理论更多地被人们所了解,首先简要介绍了灰色理论的研究内容、主要特点和基础理论;然后分别从图像处理、图像分析和图像理解3个层次来综述和分析灰色理论在图像工程中的研究进展,包括一些新的研究成果;最后,总结了在图像工程中应用灰色理论时,要解决的关键问题和未来的发展方向。研究结果显示,尽管灰色理论在图像工程中的应用研究还处于起步阶段,但其应用范围却几乎涉及了图像工程的各个方面,这充分显示它的广泛可行性、有效性,以及良好的发展潜力和应用前景。     

效用理论在信息安全投资优化中的应用

为了解决组织预算过程中信息安全投资最优的问题,建立了安全投资与风险控制的关系模型,对安全投资的有效性进行了研究,提出了降低事件发生概率有效性及缓解损失有效性的新概念.采用效用理论作为组织财富、风险损失和安全投资的描述模型,指数效用函数作为组织投资收益的描述模型.分析了安全投资的边界,使用求偏导数取极值的方法对投资效用函数进行了研究,并求得最小投资的解.应用实例表明,基于效用的风险度量方法是科学的,损失效应越大的安全事件需要更大的安全投资.     

灰色理论在图像处理中的应用研究

对基于灰色系统理论的图像处理方法进行了综述,归纳了灰色关联分析和GM（1,1）模型方法在图像处理中的应用情况,总结了在图像工程中应用灰色理论时要解决的关键问题。结果显示,尽管灰色理论在图像工程中的应用研究还处于起步阶段,但其应用范围却几乎可涉及图像工程的各个方面,这充分显示出它的广泛性、可行性、有效性以及良好的发展潜力和应用前景。     

基于D-AHP与灰色理论的信息安全风险评估

充分考虑评估信息不确定性对评估结果的影响,提出一种基于D数层次分析法(D-AHP)与灰色理论的信息安全风险评估方法。根据相关行业标准识别信息系统的资产、威胁、脆弱性及已有安全措施,构建评估指标体系并建立层次化结构模型。使用D-AHP方法求解各指标的影响权重,以解决评估信息不确定性问题。针对评估过程中信息资源不足的灰性特征,运用灰色理论求解灰色评价矩阵。在此基础上,对信息安全风险进行综合评估并直观显示评估结果。分析表明,该方法可利用不确定信息进行风险评估,为制定有针对性的风险管控策略提供参考。     

改进的灰色系统理论在汇率预测中的应用

研究汇率预测精度问题,汇率的变化受到政治、经济、物价和国民收入等多因素影响,存在非线性系统特征,波动性大.传统线性的预测方法预测精度和准确度低.为了解决以上问题,提出了一种改进的灰色系统理论汇率预测算法,根据灰色理论预测,首先建立了外汇汇率预测的GM(1,1)预测模型,同时并在此基础上建立改进的灾变灰色预测与回归预测的...     

灰色理论模型在股价预测中的应用

灰色系统理论是为处理非确知信息应运而生的一门新兴学科,其中灰预测是它的一个重要应用.文章将灰色预测理论应用于股票市场中,并提出了一种改进的二阶灰色模型.实验表明,改进的二阶灰色模型通过增加一个反映升降情况的因素对原二阶灰色模型的预测数据进行修正,使得预测结果更为准确.     

面向工业控制系统的灰色层次信息安全评估模型

工业控制系统（IndustrialControlSystem,ICS）信息安全评估是确保工业控制系统安全、稳定运行的基础和保障,更是制定安全管理防范措施的指南针。文章基于ICS安全需求特殊性,结合ICS信息系统网络架构部署,给出针对ICS的安全指标体系和评估细则,并提出了自下而上、分层次、分区域的安全评估模型及相应的定量计算方法。该方法在对安全评估指标划分的基础上,对各区域指标重要性进行权重比较计算,并采用了灰色数学模糊聚类计算,消除了评估人员的主观不确定因素,最终计算得到安全等级。测评案例表明,该模型减轻了安全测评人员的综合评价任务,实现了ICS安全的定量评价,提高了安全评估的准确性,为工业控制系统的安全提供保障。     

灰色系统理论预测算法研究及其在农村经济分析中的应用

三农问题是全面建设小康社会的关键问题.为确保农村经济的稳定发展,对农村经济发展的科学预测就显得尤为重要.运用灰色系统理论对农村经济预测问题进行了研究,建立了灰色数学模型,讨论了模型的建立、参数求解、模型的检验等.最后分析了农村经济数据的特点,并运用matlab GUI完成了灰色预测算法的实现.     

灰色动态模型及其在色谱保留值研究中的应用

根据灰色理论建立色谱保留值预测模型，可以为探讨混合多组分分离条件提供依据。灰色动态模型由GM(1，1)和灰数等维递补动态模型组成，应用于多环芳烃化合物容量因子与流动相组成间的关系研究。结果表明，灰数等维递补动态模型比常规GM(1，1)模型具有更好的抗干扰性能和受异常点影响小的优点。灰色动态模型的提出为灰色理论应用色谱保留值的预测以及其它较复杂化学体系的研究提供了一种新方法。     

灰色神经网络模型及其应用

灰色建模要求的样本点少,不必有较好的分布规律,而且计算量少,操作简便。而BP网络学习样本时,会反馈校正输出的误差,具有并行计算、分布式信息存储、强容错力、自适应学习功能等优点。本文将灰色预测建模和神经网络技术融合起来,建立灰色神经网络模型(GNNM)。提出计算残差序列和新的预测值的公式。用于发酵动力学预测,结果表明,灰色神经网络模型在预测精度方面优于常规灰色模型。该模型的算法概念明确,计算简便,有较高的拟合和预测精度,拓宽了灰色模型的应用范围。     

一种基于灰色关联分析的信息安全风险评估方法研究

随着信息化进程的快速发展,保障信息系统的安全性和降低信息系统潜在的风险,一直是国内外学者关注的焦点,而风险评估正是解决该问题的有效方法之一,但是在风险评估过程中存在评估指标难以量化、风险值难以界定等困难,因此文章提出了一种基于灰色关联分析的信息安全风险评估方法,该方法首先建立了信息系统的风险评估指标体系,其次将评估的信息系统与最优信息系统进行关联度分析,最后得出信息系统风险的准确度量。该方法可以使信息系统的评估过程简单化,标准化。     

脚手架理论在信息安全课程教学中的应用

信息安全课程教学学时不足、教学任务重,教学内容抽象、难懂,是教学过程所面临的难题。该文结合笔者所在学校实际情况和授课对象,引入脚手架理论指导教学过程,摸索出一套合适的教学模式。教学实践证明该教学模式是有效的,对于提高课程教学效果具有明显的作用。     

全信息理论在自动文摘系统中的应用

该文介绍了全信息理论提出的背景及其主要内容,并将其应用到一种智能业务──自动文摘系统中,设计实现了一个基于理解的、面向神经网络学习算法领域的中文９动文摘系统 Ｌａｄｉｅｓ。该系统综合利用语法信息和语义信息来理解原文的句法和含义,并通过语用信息制导,对原文进行文摘信息的过滤、提取和生成高质量的文摘。实验结果证明,这一方法是行之有效的。     

灰色系统理论在图像处理中的应用综述

灰色系统分析是基于信息的非完全性建立的一套全新的概念和方法.其研究目的在于根据已知信息建立数学模型,从而预测系统的未知信息.目前灰色系统理论已被成功运用到了图像处理技术当中,本文就基于灰色系统理论的图像处理方法进行了综述,主要归纳了灰色关联分析、GM(1,1)模型、灰色聚类等方法在图像处理中的应用情况.     

基于灰度信息的人脸检测系统

提出了一种基于人眼灰度信息的人脸识别算法。该算法首先根据眼球区域的灰度比它周围区域的灰度低,初步地筛选出可能含有人脸的图像,再把筛选出的图像分割成小图像块,根据图像块的复杂度对人两只眼睛的大概位置进行定位,最后采用居中法,进一步确定人眼的存在,进而确定人脸的确切位置。实验结果表明,文中提出的算法具有较高的检测正确率,同时具有较快的检测速度。     

基于模糊理论的信息系统风险计算

针对信息系统安全评估提出了基于模糊理论的风险计算方法.在风险计算函数因子分析基础上,通过层次分析法和模糊综合评估模型解决风险因子的权重分配问题,提出了量化风险计算的方法、流程和计算实例.     

基于小波变换与灰色系统理论的图像边缘检测

多尺度边缘综合一直是多尺度思想中较难解决的问题。本文将灰色系统理论与多尺度边缘检测思想相结合．提出基于灰色关联分析和梯度方向的图像边缘宽度计算策略,并根据边缘宽度自适应地调整样条小波的滤波尺度参数,从而实现对有噪图像进行自适应尺度边缘检测。仿真结果表明本文算法不仅能有效地抑制噪声,而且对细节边缘和模糊弱边缘均有较好的检测效果。     

基于灰色关联和D-S证据理论的感应电转子故障诊断

针对单一的灰色关联或D-S证据理论在转子故障诊断中存在的不足,将灰色关联和D-S证据理论相融合的决策级信息融合方法应用到感应电机转子故障诊断中;首先用灰色关联对故障进行初步诊断,然后,将灰色关联分析的诊断输出结果作为D-S证据理论的基本概率分配,最后,依据证据组合规则进行合成,得出转子故障的最终诊断结果;实验仿真结果验证了方法在转子故障诊断中的有效性,可以减小诊断的不确定性,提高故障的诊断准确率和诊断精度。     

基于粗糙集理论与灰色理论的属性约简算法

约简是粗集理论的重要概念,由定义计算约简是一个典型的NP问题且由于约简的不唯一,在面对大数据集或高维数据集问题时获得的属性集往往并非是最小的属性约简集.文中针对Rough sets理论的属性约简进行了研究.研究了通过可辨识矩阵求得属性约简集,利用Rough sets与灰色理论相结合,提出一种属性约简的启发式算法,拟合结果表明本约简算法合有效.     

基于粗糙集理论与灰色理论的属性约简算法

约简是粗集理论的重要概念,由定义计算约简是一个典型的NP问题且由于约简的不唯一,在面对大数据集或高维数据集问题时获得的属性集往往并非是最小的属性约简集。文中针对Rough sets理论的属性约简进行了研究。研究了通过可辨识矩阵求得属性约简集,利用Rough sets与灰色理论相结合,提出一种属性约简的启发式算法,拟合结果表明本约简算法合有效。