凸算法在TCT统计重建中的应用

TCT(Transmission Computed Tomograhy)统计迭代重建算法是目前研究的一个热点,相比ECT统计重建算法来讲,TCT统计重建算法的似然函数比ECT的形式更加复杂、更不易求解.为了简化该问题的求解,本文从优化转化的思想出发,结合凸不等式的性质,寻找了一个易于求解、分离变量的代理函数代替原来的似...     

基于Tsallis熵的自适应红外图像边缘检测方法

针对红外图像边缘检测这一难题,结合红外图像的特点,提出了基于Tsallis熵的自适应红外图像边缘检测方法.该方法分别计算图像子空间的边缘与非边缘的Tsallis熵,根据子空间最优Tsallis熵,构造出子空间最佳阈值的评价函数,根据评价函数,选择不同方向的边缘检测模板,增强了图像的边缘信息,从而避免了单一模板造成的边缘丢失现象.实验结果表明,与传统的边缘检测方法相比,该方法对于红外图像可以最大程度上抑制噪声,有效地提高图像的边缘检测效果.     

一种基于信息熵的空间聚类算法

空间数据挖掘技术是从空间数据库中提取隐含的、用户感兴趣的知识.针对当前的聚类算法没有很好考虑到空间数据的复杂性和数据之间的联系,再加上聚类的精确度不高,设计了一种新的算法—基于信息熵的空间聚类算法（ESCA算法）,该算法优先考虑空间数据的复杂性和数据之间的联系,并采用蚁群优化机制改善传统算法中聚类簇数不确定的缺点.实验结果表明该算法是可行,并且具有更高的精确度.     

L*系统中公式的语构程度化方法

 本文从语构角度出发,给出L^*系统中公式的语构真度的概念,讨论其相关的一系列性质,并进一步研究L^*系统中由语构真度诱导的公式间的相似度及伪度量,证明由语构真度诱导的伪度量空间中运算的连续性,从而为在L^*系统中基于语构理论展开近似推理提供可能的框架.     

不一致决策系统中约简之间的比较

本文在相关文献的基础上研究了不一致决策系统中绝对约简、各种相对约简之间的关系,包括相对于个体的约简和相对于整个决策系统的约简.证明了μ-决策约简等价于信息论意义下的相对约简.     

领域术语自动抽取及其在文本分类中的应用

本文提出了一种基于信息熵的领域术语抽取方法,在给定领域分类语料的前提下,该方法既考虑了领域术语在不同领域类别间分布的不均匀性,又考虑了其在特定领域类别内分布的均匀性,并针对语料的不平衡性进行了正规化.人工评测显示该方法能更准确有效地抽取领域术语.本文还将该算法应用于文本分类,用于代替传统特征选择算法,实验表明,该算法能够显著提高文本分类的精度.     

基于欧氏距离分布熵的特征优化研究

针对训练样本集的分类特征优化选择问题,改进了样本可分度标准:Kullback-Leiber距离,并进行了有效性验证.在此基础上定义了欧氏距离分布熵(Distribution Entropy of Euclidian Distance DEED)这一空间分布信息度量参数,同时给出了它的计算方法.提出了"类间互欧氏距离分布熵"(between-class DEED)与"类内自欧氏距离分布熵"(within-class DEED)的分析方法.进一步将其用于样本可分性分析,验证了两者比值愈大,特征样本集可分度愈好这一结论.     

概率逻辑学基本定理的推广

通过引入生成状态集和生成概率等概念给出了概率逻辑学基本定理的简捷证明,并进一步通过引入自然合并概率的概念将概率逻辑学的基本定理推广到了更一般的形式,改进了对推理结论的不可靠度上界的估计.然后将概率逻辑学的基本方法引入计量逻辑学,得出了带参数 的有限逻辑理论相容度概念,是δ-相容度的推广.     

脉冲噪声环境下一种韧性的时延与 多普勒频移联合估计法

由于α稳定分布噪声会降低基于二阶循环统计量的传统方法的性能,本文基于分数低阶统计量理论提出p阶循环相关的概念并给出相应性质及证明,在此基础上对已有的循环模糊函数进行了广义化.计算机仿真表明,这种广义的循环模糊函数能够在高斯和α稳定分布噪声条件下有效地联合估计时延和多普勒频移,其性能不仅优于基于二阶循环相关的CCA(循环模糊函数)法,也优于FLOAF(分数低阶模糊函数)法,是韧性的、具有更广泛应用意义的方法.     

基于实例的检索

基于实例的推理是人工智能中一项重要推理技术,而推理的核心是检索.介绍了产品设计的相似度计算方法,以及实例特征参数权系数值的确定方法,最后给出产品设计实例库三级检索算法.