证据理论合成准则的一种新算法及其验证

研究证据理论是一种处理不确定问题的重要方法,以往的改进方法大都只关注证据的冲突问题。针对证据合成准则在不确定的证据源较多和识别的框架较大时计算复杂,容易得到错误合成结果,根据出现的问题,提出了一种证据合成准则的简便计算公式,公式模块化程度高,易于编程实现,降低了计算难度。给出了公式的具体算法步骤,算法主要通过矩阵运算来完成。仿真实例表明相对于原始公式,计算简便,易于实现,同时仿真结果也验证了公式和算法的正确性与有效性。     

基于代数特征与粗糙集相结合的特征提取方法

对特征抽取方法进行了研究,提出一种新的特征抽取方法,克服了Roman W等提出的特征抽取方法中缺乏鉴别信息的缺点.通过对高维的人脸数据用PCA和LDA降维,利用粗糙集理论中的属性约简算法进行进一步的维数压缩.实验结果表明,该方法具有良好的性能.     

基于相位编码的音频信息隐藏方法

针对听觉感知无差异时的局部相位失真条件,在宽带音频信号实验的基础上,提出一种利用局部相位分区实现信息隐藏的新算法。相对于经典的相位调制算法,利用局部相位信息,在保证听觉相似性的同时,能提高信息的嵌入量、改善误码率。理论分析和实验结果表明了该算法的有效性。     

一种改进的支持向量机降维方法

提出了一种基于支持向量机的改进的降维方法.在输入和特征空间中,特征子集的选取分别根据原始特征每一维对分类的贡献来获得.最后,通过将输入和特征空间中的特征选取联合起来,得到了一种改进的降维方法.实验表明:使用这种方法,在保持对分类准确率不受明显的影响的同时,能大大地提高训练和预测的速度.     

边际核函数在生物序列分类中的应用

在核方法的基础上,介绍了一种自潜变量生成模型构造核函数的新方法;并专门探讨了结合生物序列的自身特点,按照该方法提取了几个边际核函数;随后将它们应用于具体的gyrB(旋转酶B亚单位)氨基酸序列分类实验中,实验结果表明边际核具有良好的识别效果及极佳的推广能力,也肯定了此种核构造方法的先进性.     

机器语言浅谈

当今高级语言流行,介绍机器语言的文章极少。机器语言是计算机的母语,理解了机器语言也就理解了计算机的本质。二进制而不是十进制作为机器语言是历史的必然。机器语言烦琐,难于理解,但依然有它的用武之地,甚至有些情况下必须使用机器语言。     

基于VC的飞行仿真器导航仿真系统开发

飞行仿真器导航系统为飞行仿真器的其他系统提供重要的相关信息,包括飞机的位置、高度、速度、加速度以及飞机当前姿态等参数,飞行仿真器导航系统的研究是飞行仿真器研究开发的一个重要部分,本文基于vc++6.0,采用模块设计方法,开发了无线电导航系统仿真系统,利用GL studio制作虚拟导航显示仪表,显示导航参数,引导飞行员按照既定航线飞行.经过调试,该系统能够满足飞行仿真器无线电导航仿真的要求.     

具反应扩散混合时滞Cohen-Grossberg神经网络的指数耗散性

利用扩散算子特性、M-矩阵性质和不等式分析技巧,在不要求神经网络激励函数的有界性、单调性、可微性以及平均时滞有界性的弱保守条件下,研究了一类具有反应扩散混合时滞的非自治Cohen-Grossberg神经网络的实不变集、全局指数稳定性和指数耗散性,并给出了相关的充分性条件.文中所使用的方法摒弃了常规构造适当的Lyapunov泛函的方法,克服了Lyapunov泛函难构造的困难,且得到的结果扩展和改进了其他文献结果.最后给出了一个数值例子来说明所得结果的有效性.     

使用超椭球参数化坐标的支持向量机

基于n维超椭球面坐标变换公式,构造一类核函数--n维超椭球坐标变换核.由于是同维映射,且增大了类间距离,这类核函数在一定程度上改善了支持向量机的性能.与其他核函数(如高斯核)相比,将所构造的核函数用于支持向量机,仅产生了很少的支持向量,因而大大加快了学习速度,改善了泛化性能.数值实验结果表明了所构造的核函数的有效性和正确性.     

用于图像恢复的基于正则化可能性线性模型的自适应滤波器

中值滤波器在有效抑制脉冲噪声的同时,会模糊图像细节.为克服这一缺陷,文中对中值滤波器进行改进,提出一种基于正则化可能性线性模型的自适应滤波器.该滤波器的输出是原始输入信号和经典中值滤波器的加权和,而权值则根据输入的信号序列由建好的正则化可能性线性模型来决定.实验表明,该滤波器在有效滤除脉冲噪声的同时能较好地保留图像的细节信息,且针对不同比例的脉冲噪声,表现出较好的鲁棒性.