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提出了一种基于粗糙集约简的支持向量机图像插值方法,目的在于提高基于学习的插值方法的插值效率,改善放大图像边缘模糊现象。首先在原始图像上利用已知的像素灰度值及邻域内像素间的相关性构造训练样本集;然后利用粗糙集约简算法约简掉其中重要度较小的特征,并用约简后的样本集训练支持向量机;再用测试样本及训练好的支持向量机估计偶行偶列的像素灰度值;最后利用测试样本及训练好的支持向量机估计剩余的未知像素灰度值。仿真表明,所提方法有效提高了插值效率,获得了较好的客观指标,得到了满意的插值图像。 相似文献
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针对产品在装配过程中可靠性低,产品故障频发及故障源多样性的问题,引入信息熵理论,首次提出“可靠度熵”的概念,对影响装配过程可靠性的故障源进行定量分析。建立可靠度熵的综合评判矩阵,结合专家打分法对可靠度熵综合权重进行评价和排序,同时结合客观性强的粗糙集对故障源进行属性约简,提取出影响装配过程可靠性的关键故障源。采取预防及改进措施减少故障源的发生,从而保证装配过程可靠性。以数控磨床的砂轮架为例,验证了上述方法的可行性和正确性。 相似文献
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在对基因微阵列数据的特征选择和分类的研究中,粗糙集理论是一个可以消除冗余基因的有效工具.但是传统的粗糙集模型不能很好地处理连续型数值数据,而离散化方法可能会导致信息的丢失.为此,提出了一种基于相交邻域粗糙集模型的属性约简算法,即将传统粗糙集中的距离邻域扩展为相交邻域,采用基于集合的方式来定义近似,以此构建粗糙集模型.在癌症数据集上进行实验,结果表明基于集合近似和相交邻域的粗糙集模型可以取得较好的分类效果,并且通过对选择出的基因进行GO术语分析,进一步证明了该模型的有效性. 相似文献
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随着XML成为网络信息表示和交换的标准以及不确定数据的广泛存在,不确定XML数据库管理技术成为了当今研究的热点。首先,允许XML文档叶子节点的信息值为丢失的或遗漏的空值,提出不完备的XML信息系统;其次,提出节点的相容关系、限制相容关系以及阈值相容关系等概念,基于粗糙集理论分别定义这3种关系对应的粗糙集模型;最后,通过实例分析表明,限制相容关系模型能克服相容关系模型分类粗糙的缺点,阈值相容关系模型通过合理地设置阈值可达到更好的分类效果,从而提高了对XML数据的预测、分类的精确度。 相似文献
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不完备信息系统不能直接用经典的粗糙集理论来处理,为此,容差关系、非对称相似关系、限制容差关系、限制非对称相似关系、对象间差异度的限制非对称相似关系等扩充的粗糙集模型被相继提出。通过分析这些模型的优点和不足之处,定义了新的对象间差异度,提出了一种改进的对象间差异度的限制容差关系模型,实例结果表明基于所提出模型的划分更精确,更符合实际。 相似文献