覆盖粗糙集的图表示和2-部矩阵

通过图论和矩阵理论研究覆盖粗糙集。首先提出覆盖的关联二部图,一个覆盖的任意两个关联二部图都是同构的,进而从图论的角度给出一类覆盖近似算子的等价描述;然后给出二部图的2-部矩阵的定义,通过一个覆盖的关联二部图的2-部矩阵,既可以判断出这个覆盖是不是一元覆盖,又可以求出这个覆盖中的可约元;最后,研究划分对应的2-部矩阵的特点。     

基于改进遗传算法的无人机路径规划

针对传统遗传算法收敛速度慢、容易陷入局部最优、规划路径不够平滑、代价高等问题,提出了一种基于改进遗传算法的无人机(UAV)路径规划方法,该算法对遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子进行改进,从而规划出平滑、可飞的路径.首先,建立适合UAV田间信息获取的环境模型,并考虑UAV的目标函数与约束条件以建立适合本场景的更为复...     

基于LS-SVR的图像噪声去除算法研究

通过对最小二乘支持向量机(Least squares support vector regression, LS-SVR)滤波特性的分析, 给出了LS-SVR用于图像滤波的卷积模板构造方法, 解决了LS-SVR在应用中需要求解的问题, 在此基础上, 提出了基于LS-SVR的开关型椒盐噪声滤波算法. 滤波算法中以Maximum-minimum算子作为椒盐噪声检测器, 利用滤波窗口内非噪声点构成LS-SVR的输入数据, 使用事先构造出的LS-SVR滤波算子, 对滤波窗口进行简单的卷积运算, 实现了被椒盐噪声污染点数据的有效恢复. 实验表明, 本文提出的方法具有较好的细节保护能力和较强的噪声去除能力.     

基于Log算子边缘检测的车牌定位方法

车牌定位是车牌自动识别系统中的关键技术之一,提出一种基于Log算子边缘检测的车牌精定位方法。首先对彩色车辆图片在多颜色空间内进行色彩分割去除大量的背景干扰信息,然后利用分块的思想实现车牌的粗定位,大大缩小车牌的搜索区域,最后对粗定位图用Log算子检测边缘突出车牌的纹理特征再结合投影的方一法准确定位出车牌。通过对静态车牌图像定位仿真实验和分析表明,该方法对于车牌定位准确率较高。     

蕴涵算子族G-λ-∏的模糊推理三I支持算法

提出了基于蕴涵算子族G-λ-∏的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族G-λ-∏给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的三I支持算法、α-三I支持算法。     

遗传算法中交叉算子对群体多样性的影响

在遗传算法中,群体多样性对于避免早熟收敛、提高搜索效率以及保证搜索的全局性是至关重要的。本文分析了遗传算法在进化处理过程中导致群体多样性下降的原因,并着重就交叉算子与替换策略（或后期选择）的共同作用对群体多样性的影响作了较深入的探讨,完成交叉算子关于群体多样性损失的量化分析,并据此对如何平衡算法的“探测
测”与“开发”性能做了讨论。     

基于约束区域的BSB联想记忆模型

提出一种根据联想记忆点设计基于约束区域的ＢＳＢ（Ｂｒａｉｎ－Ｓｔａｔｅ－ｉｎｍ－ａ－Ｂｏｘ）神经网络模型,它保证了渐近稳定的平衡点集与样本点集相同,不渐近稳定的平衡点恰为实际的拒识状态,并且吸引域分布合理,从而将ＥＳＢ完善为理想的联想记忆器。     

双种群分子动理论优化算法

针对传统分子动理论优化算法存在寻优精度差、易陷入局部极值等不足,提出了一种双种群分子动理论优化算法。该算法将种群分为精英和普通两个子群：普通子群采用传统分子动理论优化算法搜索策略进行大范围搜索,而精英子群则通过协同合作实现精细化搜索,以提高算法收敛精度;基于个体迁移实现子群间的信息交流,两个子群通过分工合作共同完成搜索过程。实验结果表明：改进算法在收敛速度、精度和算法稳定性等方面都有明显改善。     

基于元算子的深度学习框架缺陷检测方法

在用于构建深度学习模型的深度学习框架中,算子的正确计算对于深度学习模型的正确预测至关重要.然而,已有的深度学习框架缺陷检测方法只能通过比较和推测的方式找到不同深度学习框架之间计算结果相差较大的算子,而且无法检测深度学习模型在训练过程中产生的计算错误,具有很大的局限性.针对此问题,本文设计并实现了基于元算子的深度学习框架...     

正余混沌双弦鲸鱼优化算法

针对基本鲸鱼优化（WOA）算法容易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点,提出一种正余混沌双弦鲸鱼优化（CSCWOA）算法。为鲸鱼的觅食加入信息交流强化机制,并在捕食引入正余混沌双弦机制,通过正弦全局搜索减少寻优盲点,余弦局部开发加快收敛速度,以及混沌算子增强跳出局部最优的能力,个体信息在种群中双弦混沌交叉快速传播。通过仿真对比实验,证明了该算法具有较好的收敛速度、求解精度和稳定性。