区间灰色不确定语言多属性群决策方法

针对属性值为区间灰色不确定语言信息的多属性群决策问题,在定义区间灰色不确定语言变量及其运算规则的基础上,给出了3种几何加权集结算子,由区间灰色不确定语言几何加权算子集结各决策者给出的决策矩阵得到群体决策矩阵。在属性权重已知的情形下,基于该算子集结单个决策者给出的属性权重向量得到群体属性权重向量;在属性权重完全未知的情形下,采用信息熵法确定属性权重向量。采用区间灰色不确定语言混合几何加权算子集结各属性评价信息,得到各方案的综合评价值,基于区间灰色不确定语言变量大小比较的方法得到方案排序结果。算例分析表明了该方法的有效性与可行性。     

通用的量子同态加密框架

研究了量子同态加密,提出了一种通用的构造量子同态加密算子的方法,进而建立了构造量子同态加密方案的一种通用框架;通过二值和三值量子态的酉变换,利用该框架构造了相应的量子同态加密方案,与现有文献的构造方案相比,利用该框架构造的量子同态加密方案更具有普遍性;通过安全性分析,该框架的安全性是基于加密算法的安全性和密钥的安全性。由于该框架采用了对称量子加密算法,导致构造量子同态算子时需要加密密钥,从而该框架是一种弱的对称量子同态加密框架。最后,该框架被推广到了量子公钥加密的情形。     

煤矿视频监控图像的改进非局部均值滤波算法

针对井下光线较差、粉尘大而导致视频监控图像清晰度不佳的问题,提出了一种改进非局部均值滤波算法。首先采用Log边缘检测算子对图像进行边缘提取,获得边缘和非边缘图像;然后分别从相似图像块获取方法以及权重值计算方法2个方面对非局部均值滤波算法进行改进,用于去除非边缘图像中的噪声点;最后将边缘图像与滤波后的非边缘图像进行融合。分别采用该算法与中值滤波算法、均值滤波算法、非局部均值滤波算法对现场采集的图像进行测试,结果表明该算法的图像处理效果明显优于其他算法。     

改进相位一致的岩心图像裂缝提取方法

针对传统相位一致算法提取裂缝连续性差的缺点,提出改进的相位一致算法.首先对岩心图像进行预提取,增大目标和背景区域的对比度,并标记疑似目标像素点;然后,利用双圆投影断点检测算子判定并重建岩心图像裂缝中的断点;最后利用相位一致算法延伸裂缝走向的特性,再次对岩心图像中的裂缝目标进行提取,并进行图像去噪处理.实验结果表明,改进后的相位一致算法,能够保留提取效果不受光照亮度影响、对目标区域敏感度高的传统相位一致算法的优点,并且有效改善所提取裂缝的连续性.     

基于改进的Sobel算子边缘检测算法

为了解决传统的Sobel算子算法存在的斜向方向不敏感问题,提出了一种改进的Sobel算法。该算法在Sobel算子的基础上,增加了45°和135° 2个方向模板,并且以斜向边缘为主重新分配了算子模板的权重。算法先将图像转换为灰度图像,然后用改进的Sobel算子得到梯度图像,再采用局部梯度阈值对梯度图像进行细化处理,最后结合斜向边缘方向域值进行二值化,得到边缘图像。仿真实验表明,与传统Sobel算法相比,该算法提高了检测精度,使得边缘细节更丰富、更连续。     

Well-posed problem of nonlinear singular distributed parameter systems and nonlinear GE-semigroup

According to the well-posed problem of nonlinear singular distributed parameter systems, first of all, the nonlinear GE-semigroup induced by a continuous （possibly nonlinear） operator is introduced in Banach space, which is a generalization of GE-semigroup （i.e., generalized operator semigroup）, and the properties of nonlinear GE-semigroup are discussed; and then the existence, uniqueness and constructive expression for the strong solution of nonlinear singular distributed parameter system are discussed by nonlinear GE-semigroup; at last, the exponential stability of nonlinear singular distributed parameter system is studied by using nonlinear GE-semigroup, functional analysis and operator theory in Banach space.     

基于混合变异策略的改进差分进化算法及函数优化

针对差分进化算法DE 传统变异策略不能有效平衡全局搜索和局部搜索,并且算 子固定,导致算法早收敛、搜索效率较低。基于DE 变异策略性能,提出一种混合变异策略, 力图平衡算法探索和开发能力,使得前期增强全局搜索,保持种群多样性; 后期偏重局部搜 索,尽快收敛到全局最优值。同时操作算子采用随机正态缩放因子F 和时变交叉概率因子CＲ, 进一步改善算法性能。几个典型Benchmarks 测试函数实验表明: 该改进型差分进化算法能有 效避免早收敛,较好地提高算法的全局收敛能力和搜索效率。     

人工代谢算法在故障诊断中的应用

从生物体新陈代谢的生理机能出发,建立了基于酶催化的人工代谢算法模型．通过对代谢算子功能的 分析提出了模式定理的概念,并证明了算法的收敛性．利用酶与底物相匹配的原理,通过代谢操作找出酶与底物的 最优匹配,从而找出对应故障现象的原因．在寻优过程中,不断地通过凋亡算子将不可能成立的原因筛除,降低了 故障诊断的成本．实例分析表明,该算法能有效地进行故障定位,尽可能地缩小了不必要的搜索空间．     

基于人工免疫的网络入侵检测中疫苗算子的作用研究

在以前研究工作的基础上,将包含疫苗算子、变异算子和其它算子的免疫算法与人工免疫中的负选择算法结合在一起,实现检测器种群的进化,目的是加快种群的亲和力成熟进程和提高网络入侵检测效率。详细地给出了疫苗自适应提取算法和疫苗算子算法,建立了基于免疫算法和负选择算法的模型及算法来实现网络入侵检测。分别设计了基于克隆选择算法的和基于免疫算法的网络入侵检测实验。实验结果表明,含有免疫算子的免疫算法加快了检测器种群亲和力成熟的进程,收敛速度更快,随着进化代数的增加检测率总体呈上升趋势。而基于克隆选择算法的网络入侵检测则出现了检测器种群亲和力成熟进程较慢,并随着进化代数的增加检测率呈现轻微退化和较长时间停滞不前的现象。     

基于Value双向近似推理的系统决策方法

先提出Vague值间的一种新的相似度,并基于有序加权聚类(OWA)算子给出Vague集间的新的加权相似测度,其中的权重是由决策者根据实际决策需求来确定的,具有一定的弹性;另外通过Vague输入事实与Vague决策规则的前件(或后件)之间的相似匹配度,得到一个简单可行的双向近似推理方法,这可为复杂环境下的系统决策(如工业检测和医疗诊断等领域问题)提供有效的支持工具。