广义模糊算子应用于图像边缘检测中参数的选择与经验计算

图像边缘检测提出了广义模糊算子，从理论到方法的实现是任何其他倾诉 边缘检测技术的重大创新。它具有边缘定位精度高，检测速度快等优点。但该算法中参数的设置要凭经验选择，应用上不方便笔者经过大量实验获取了有关参数计算的经验公式，使该方法中参数的自动设置成为可能。     

广义区间值模糊粗糙近似算子的构造研究

构造了一组新的广义模糊粗糙近似算子,将其拓展到区间上.在由任意的二元区间值模糊关系构成的广义近似空间中,证明了该组近似算子与区间化的广义Dubois模糊粗糙近似算子是等价的,最后在一般二元区间值模糊关系下对该组近似算子的性质进行了讨论.     

广义模糊算子应用于图像边缘检测中参数的选择与经验计算

图像边缘检测所提出的广义模糊算子,从理论到方法的实现是任何其他传统的边缘检测技术的重大创 新E它具有边缘定位精度高,检测速度快等优点E但该算法中参数的设置要凭经验选择,应用上不方便E笔者经过 大量实验获取了有关参数计算的经验公式"使该方法中参数的自动设置成为可能。     

区间值广义正交模糊Frank算子及群决策方法

基于区间值广义正交模糊环境和Frank算子,定义了区间值广义正交模糊Frank算子的运算法则,提出了区间值广义正交模糊Frank加权平均算子(IVq-ROFFWA)和加权几何算子(IVq-ROFFWG),并研究了它们的幂等性、有界性和单调性。然后提出了基于IVq-ROFFWA算子的多属性群决策方法(MAGDM),该方法通过选取满足条件的q值,使用IVq-ROFFWA算子集结得到目标区间值模糊数,比较它们的得分得到最优方案,还得出了不同q值不影响最优方案排序的结论。最后通过实际案例验证了基于IVq-ROFFWA算子的多属性群决策方法的可行性和有效性,验证了不同q值不影响最优方案排序的结论。经过比较分析,基于IVq-ROFFWA算子和IVq-ROFFWG算子的群决策方法与基于其他算子的群决策方法运算结果一致。     

闭包算子与邻域系的广义化

通过弱化一般拓扑中的闭包算子公理,引入了广义闭包算子的概念,研究了其与稍早引入的广义邻域系的关系。特别的,证明了二者之间存在着自然的完备格同构。     

基于IOWC-GOWA算子的区间组合预测模型

在连续区间数广义有序加权平均（C-GOWA）算子基础上,将IOWA算子和C-GOWA算子相结合,提出诱导有序加权连续区间广义有序加权平均（IOWC-GOWA）算子的概念。以指数支撑度作为相关性指标,构建新的组合预测模型。通过实例分析说明该模型能有效提高预测精度。     

广义粗糙近似算子的拓扑性质

粗糙集理论是一种处理不确定性问题的数学工具.粗糙近似算子是粗糙集理论中的核心概念,基于等价关系的Paw-lak粗糙近似算子可以推广为基于一般二元关系的广义粗糙近似算子.近似算子的拓扑结构是粗糙集理论的重点研究方向.文中主要研究基于一般二元关系的广义粗糙近似算子诱导拓扑的性质,给出了基于粒和基于子系统的广义粗糙近似算子诱...     

多维分段广义正交多项式算子及其在分布参数系统辨识中的应用

在一维分段广义正交多项式的基础上，提出多维分段广义正交多项式及其相应的正交多项式算子的定义，总结归纳了多维分段广义正交多项式算子的基本性质和主要运算规则，并将二维分段广义正交多项式算子法应用于一类非线性分布参数系统的辨识，数值算例表明，即使在存在量测噪声的情况下，使用较小的分段数和正交基项数也能得到较好的辨识效果。     

广义模糊算子法用于图象的浮雕显示

广义模糊算子法是一种用于图象边缘检测的全新而有效的方法。它能与不同的图象预处理方法相结合从而产生不同的图象显示效果。此文提出一种预处理方法，首先对一幅图象进行预处理，然后将广义模糊算子作用于该图象，能得到较好的浮雕显示效果。调整预处理中的参数，所显示的效果也有所不同。     

气田生产调度多重广义算子模型

本文针对数字气田项目中的气量调度的问题,结合大系统控制论,提出了基于多重广义算子的生产调度模型。该模型具有较好的扩展性、灵活性和准确性,比较适合复杂决策问题的解决。     

Petri网的广义笛积运算

文[1]曾给出Petri网的两种合成方法,即Ｐ／Ｔ网的加法和笛积运算。本文再提出几种Ｐ／Ｔ网的广义笛积运算,这几种运算都较好地保持网的结构性质。对此给出实例,显示了它们在Ｐ／Ｔ网的合成与分析中的作用。     

GOTOBLAS一般矩阵乘法高效实现机制的研究

对GOTOBLAS库(GOTO)的实现机制,尤其是其中的一般矩阵乘法部分的实现进行了分析。结合近年来的一些研究成果,讨论了如何高效地实现矩阵相乘操作,把存储层次对程序性能的影响提高到计算模型的高度。对比实验表明,GOTO库的性能远远高于没有考虑存储层次的一般BLAS库。证明了GOTO库性能上的优越性和将存储层次引入计算模型的必要性。     

求和生成器的相关性分析

J. Dj. Golic运用线性序列电路逼进的方法来分析具有任意个输入的求和生成器.他猜想可以通过这种方法来获得所有具有最大相关系数的输入和输出线性函数对,但是他未给出证明.利用Walsh变换技术证明了当n是偶数的时候这个猜想成立.另外,还研究了求和生成器的相关系数总和,发现它与带1比特组合器的相关系数总和非常类似.     

基于GReP通用可重构处理器的密码算子优化设计

以提升通用可重构处理器在信息安全应用领域的处理能力与执行效率为目的,对序列、分组、公钥及哈希函数等四大类32种密码算法进行深入分析。通过各算法的热点、频度分析,对基本处理单元进行同构、同态、参数化设计,提出了对密码算法性能影响大、复用性好且具有可重构特性的密码算子。以公钥密码算法中计算量大、实现复杂且被广泛使用的模乘算法为代表,提出了将密码算子映射到GReP（General-Purpose Reconfigurable Processor）通用可重构处理器上的方法。实验表明基于GReP通用可重构处理器架构实现的模乘算法其运行效率比Intel CORETM i7平台上实现效率提高60%左右。实验充分说明了GReP通用可重构处理器在提高处理能力与执行效率方面有明显优势。     

一般稀疏矩阵相乘的混合并行算法

稀疏矩阵相乘广泛应用于科学和工程计算中,是科学计算中的一种常用的基本运算,其面临着数据量大,非零值分布不规则,负载难均衡,计算结果矩阵的列指数无规则分布等问题.通过矩阵分块,优化数据传输,负载均衡,改良并行快速排序方法来解决上述问题,提高了计算效率.在多线程下计算速度比商业软件Intel MKL(Intel math kernel library)平均提高56％.同时,还通过MPI+OpenMP进行混合并行优化,在共享存储系统上两者有类似的计算速度.     

Analysis of General Ideal Proportional Navigation Guidance Laws

In this work, the capture region of the general ideal proportional navigation guidance law is analyzed with the following constraints: (i) the target's input acceleration is subject to independent or magnitude saturation, and (ii) the missile's input acceleration is subject to magnitude saturation. In addition to the case of unbounded maneuverability of missile with or without knowing the target acceleration, the necessary and sufficient condition for a bounded maneuvering missile that captures a nonmaneuvering target is also derived. Furthermore, the conditions that result in zero impact velocity are discovered and discussed in some of the cases. The capture regions that cannot be obtained analytically are determined numerically by a powerful classifier, the least square support vector machines. To have the capture region ready for least square support vector machines, all the state variables are transformed into modified polar variables and non‐dimensionalized to reduce the number of independent variables. In order to make the implementation possible in real time, an approximation of the Gaussian radial basis function is adopted to obtain the corresponding nonlinear feature mapping function. Through numerous numerical experiments, the proposed technique is found to be adequate for storing the capture region in an onboard fire control computer.     

浮点和与点积计算结构研究

浮点数求和与点积计算在科学计算,信号处理,图像处理等领域中广泛应用.对浮点和与点积计算的硬件结构进行了研究.在只有一次舍入误差的前提下,提出一种通用的浮点数求和算法和结构,利用重对阶方法,解决了多个粘贴位和尾数过抵消所产生的精度损失问题.然后将这种算法移植到浮点点积计算中.为了增加结构的通用性,将提出的结构和常用的SIMD计算单元进行结合.根据提出的算法,设计实现了FADD4和FDP4的硬件结构,和使用离散的加法器和乘法器来实现求和与点积的方法相比,计算速度分别提高了20.4％和42.1％.     

GPU 上的矩阵乘法的设计与实现

矩阵乘法是科学计算中最基本的操作,高效实现矩阵乘法可以加速许多应用。本文使用NVIDIA的CUDA在GPU上实现了一个高效的矩阵乘法。测试结果表明,在Geforce GTX260上,本文提出的矩阵乘法的速度是理论峰值的97％,跟CUBLAS库中的矩阵乘法相当。     

基于三支决策的模糊信息系统OWA算子参数选择

在模糊信息系统中,通过有序加权平均（Ordered weighted averaging,OWA）算子计算对象相似度,可以建立λ截集的相容关系。当λ的值确定后,OWA算子中量词参数(α,β)的选取直接关系到不可区分关系的建立以及信息粒的粗细。因此合理选取参数(α,β)是值得进一步研究的问题。本文采用粗糙集三支决策理论,研究模糊信息系统OWA算子参数选择的相关内容。基于参数的激进、中庸和消极语义,确定OWA算子(α,β)的3种常用取值;进而研究相似度、相容类、双向近似和三支区域在3种参数选择下的性质关系。最后利用实例验证分析了模糊量词参数语义解释的合理性。本文采用三支决策创新视角,得到模糊信息系统OWA算子的深入性质,为相关模糊量词参数提供语义解释与选择依据。     

解析C语言的运算符和表达式

C语言的运算符具有使用灵活的特点,可以用于解决许多其它编程语言难以处理的复杂问题。但在实际应用中,因对其理解不深,可能出现各种难以意料的结果。该文对运算符教学过程中使用容易出现问题的地方进行了分析,并给出提出了相应的解决方法。