利用改进的主图形算法提取指纹骨架

在传统的指纹识别系统中,一般使用指纹细化图对指纹信息进行描述。尝试使用主曲线代替指纹细化图,并对主曲线的主图形算法进行了较大改进,使其能够得到更好的指纹骨架。实验结果表明,主曲线骨架比细化图有着光滑性强、准确性高、抗噪音和信息量大的优点;而改进的主图形算法在指纹骨架提取的效率和效果上比原算法也都有一定提高。     

二进制可辨矩阵的变换及高效属性约简算法的构造

This paper dose a lot of mathematics transformation to Binary Disernibility Matrix,it is called BDM too.Though these transformations,we may both decrease a lot of memory space of BDM and contribute to make high efficiency attributes reduction algorithms.Based on BDM,we also give three algorithms which are in turn used to reduce BDM,attribute‘‘‘‘s reduction and judge reduction.Finally,ew give three examples to illuminate the feasibility of three algorithms and analyze the complexity of algorithms.     

粒度计算研究综述

粒度计算GrC（Granular Computing）是信息处理的一种新的概念和计算范式,覆盖了所有有关粒度的理论、方法、技术和工具的研究.它是词计算理论、粗糙集理论、商空间理论、区间计算等的超集,也是软计算科学的一个分支,已成为模糊的、不完整的、不精确的及海量的信息处理的重要工具和人工智能研究领域的热点之一.本文综述了粒度计算的发展动机、研究现状及发展趋势,着重介绍了粒度计算的主要理论模型与方法及其在不同领域的应用,对存在的问题进行了分析,并提出了进一步研究的方向.     

粗糙集理论中概念与运算的信息表示*

粗糙集理论对知识进行了形式化定义,为知识处理提供了一套严密的分析工具,但在代数表示下,粗糙集理论的本质不易被理解,并且,尚无高效的知识约简算法.该文首先建立了知识与信息之间的关系;然后,在此基础上给出了粗糙集理论中概念与运算的信息表示;最后,证明了知识约简在信息和代数两种不同表示下是等价的.这些结论有助于人们深刻理解粗糙集理论的本质,同时,为寻找高效的知识约简算法奠定了基础.     

基于变精度粗糙集的KNN分类改进算法

传统KNN算法具有简单、稳定和高效的特点,在实际领域得到广泛应用。但算法的时间复杂度与样本规模成正比,大规模或高维数据会降低KNN分类效率。文中通过引入变精度粗糙集模型,提出一种改进的KNN分类算法。算法运用变精度粗糙集上下近似概念,将各类训练样本划分为核心和边界区域,分类过程计算新样本与各类的近似程度,获取新样本的归属区域,减小分类代价,增强算法的鲁棒性。实验表明,与传统KNN算法相比,文中算法保持较高的分类精度并有效提高分类效率,具有一定的理论与实际价值。     

基于动态贝叶斯网络的连续语音识别框架及其Token传递模型

近年来,由于动态贝叶斯网络(DBN)相对于传统的隐马尔可夫模型(HMM)更具可解释性、可分解性以及可扩展性,基于DBN的语音识别引起学者们越来越多的关注.但是,目前关于基于DBN的语音识别的研究主要集中在孤立语音识别上,连续语音识别的框架和识别算法还远没有HMM成熟和灵活.为了解决基于DBN的连续语音识别的灵活性和可扩展性,将在基于HMM的连续语音识别中很好地解决了上述问题的Token传递模型加以修改,使之适用于DBN.在该模型基础上,为基于DBN的连续语音识别提出了一个基本框架,并在此框架下提出了一个新的独立于上层语言模型的识别算法.还介绍了作者开发的一套基于该框架的可用于连续语音识别及其他时序系统的工具包DTK.     

基于覆盖的粗糙模糊集模型研究

在研究覆盖粗糙集模型中,发现对覆盖粗糙集上近似的定义并不一致．简述了各个模型的区别,并在一个较合理的覆盖粗糙集上近似定义上,结合覆盖约简理论,重新定义了基于覆盖的粗糙集模型。讨论了它的一些性质．另外,将模型进行推广,定义了基于覆盖的粗糙模糊集模型,证明了它具有一些较好的性质。     

云计算环境下差别矩阵知识约简算法研究

知识约简是粗糙集理论的重要研究内容之一。经典的差别矩阵知识约简算法只能处理小数据集,而已有的任务并行的知识约简算法是假设所有数据一次性装入内存中,这显然不适合处理海量数据。为此,剖析了差别矩阵元素的特性,根据属性(集)的不可辨识性和云计算技术MapRcducc设计了适合数据并行的差别矩阵,并首次提出了面向大规模数据的差别矩阵知识约简算法。实验结果表明该知识约简算法是有效可行的,且具有较好的可扩展性。     

基于自适应权重的粗糙K均值聚类算法

原有Rough K-means算法中类的上、下近似采用固定经验权重,其科学性值得商榷,针对这一问题,设计了一种基于自适应权重的粗糙K均值聚类算法。基于自适应权重的粗糙聚类算法在每一次迭代过程中,根据当前的数据划分状态,动态计算每个样本对于类的权重,降低了原有算法对初始权重的依赖。此外,该算法采用近似集合中的高斯距离比例来表现样本权重,从而可以在多种数据分布上得到更精确的聚类结果。实验结果表明,基于自适应权重的粗糙K均值算法是一种较优的聚类算法。     

知识约简的一种启发式算法

知识约简是Ｒｏｕｇｈ Ｓｅｔ理论研究中的核心内容之一,现已证明了寻找决策表的最小约简是ＮＰ－ｈａｒｄ问题,文中首先从信息的角度,对决策表中属性的重要性给出度量;在此基础上,提出了一种基于互信息的知识相对约简的启发式算法,并指出算法的复杂性是多项式的;最后,通过