基于一种改进粒子群算法的SVM参数选取

支持向量机作为一个新兴的数学建模工具已经被广泛地应用到很多工业控制领域中,其良好的泛化能力和预测精度在很大程度上受到其参数选取的影响.根据智能群体进化模式改进粒子群优化算法.利用模糊C均值聚类算法分类粒子群体,并用子群体最优点取代速度更新公式中的个体历史最优点,并利用该算法搜索支持向量机的最优参数组合.对比仿真实验表明:所提优化算法是支持向量机参数选取的有效算法,在非线性函数估计中体现出优良的性能.     

模糊C-均值(FCM)聚类算法的实现

传统的FCM算法能够将靠近边界的具有固有形状的两个簇合并成为一个大的簇.然而,对于一些稍微复杂的数据,如果没有其它的像去除小簇之类的机制的话,FCM算法很难将非常接近的类聚类到一起.给出的聚类算法是在传统FCM算法的循环之后添加了去除掉空簇的步骤,解决了上述很难将非常接近的类聚到一个簇中的问题.另外,为便于选出最优结果,在递归之后又添加了计算聚类有效性的步骤.最后用Java实现了该算法并在数据集上进行了实验,证实了改进方法的有效性.     

基于面向对象信息提取技术的城市用地分类

针对高分辨率遥感影像的城市用地分类,引入了面向对象的信息提取技术,并将其与传统基于像素光谱信息的分类方法进行了比较。在此基础上详述了面向对象信息提取的关键技术---多尺度影像分割和基于分割的分类技术。以城市作为研究区,实现城市用地的自动分类。图像处理过程包括几何校正、HIS融合、图像分割和图像分类。最终分类结果表明:视觉上,面向对象信息提取技术克服了传统方法无法克服的“椒盐”噪声的影响;精度上,面向对象信息提取技术的总体精度高达84.82%,比最大似然法的总体精度提高了10.95%,并且各类地物信息的提取精度均有所提高,其中草地、道路、建筑物阴影的精度较高。     

Optimal decision rules acquisition in incomplete and Fuzzy Decision Information System

The Incomplete and Fuzzy Decision Information System （IFDIS） with both missing data and fuzzy decisions is rather extensively applications, which is the generalizations of complete information system, incomplete information system and fuzzy decision information system. In this paper, on the base of notion of the tolerance relation and the concept of IFDIS, the rough set model of IFDIS based on tolerance relation is proposed and the properties of the models are discussed, and then the definitions of（upper- or lower-） consistent reduction are suggested and knowledge reduction based on discernibility matrix is presented. The optimal fuzzy decision rules and its acquisition algorithm are proposed. Finally we provide an example to illustrate the validity of the algorithm.     

一类新的Vague集间的相似度量方法及其应用

相似度量是研究和应用Vague集的重要工具。首先介绍了Vague集的概念,接着用实例说明已有的Vague集相似度量在某些情况下并不适用,并分析了造成不适用的原因,进而给出了Vague集相似度量的公理化定义,提出了一种新的Vague集之间的相似度量,并将其应用于模式识别中。     

基于相似性叙词表的模糊集合模型

传统的模糊集合模型基于词词关联矩阵来实现模糊检索,词词关联矩阵只考虑语词在文献内部的同时出现.本文提出了一个基于相似性叙词表的模糊集合模型,考虑语词与查询之间的相似性,并将查询扩展包含在此模型中,从而在一定程度上提高了检索性能.     

模糊推理三I算法的连续性和逼近性

三I算法是一种新的模糊推理方法,可以作为传统的模糊推理方法的修改和补充.系统地研究了三I支持度算法和反向三I支持度算法的连续性问题,并指出了基于一些常用的蕴涵算子的三I算法具有逼近性.此结果对构建模糊控制系统和模糊专家系统时选用三I推理算法具有一定的指导作用.     

变精度模糊粗糙集的一种定义

模糊粗糙集模型同经典粗糙集模型类似,容易受到噪音数据的影响.针对该问题,受变精度粗糙集模型的启发,提出了变精度模糊粗糙集的概念.针对现有变精度模糊粗糙集模型尚不能满足一些基本性质的缺陷,重新定义了模糊近似空间中某一模糊集的β-下近似和β-上近似,该定义方式能够满足上述的基本性质.     

Prosthetic Hand Finger Control Using Fuzzy Sliding Modes

In order to improve the life quality of amputees, providing approximate manipulation ability of a human hand to that of a prosthetic hand is considered by many researchers. In this study, a biomechanical model of the index finger of the human hand is developed based on the human anatomy. Since the activation of finger bones are carried out by tendons, a tendon configuration of the index finger is introduced and used in the model to imitate the human hand characteristics and functionality. Then, fuzzy sliding mode control where the slope of the sliding surface is tuned by a fuzzy logic unit is proposed and applied to have the finger model to follow a certain trajectory. The trajectory of the finger model, which mimics the motion characteristics of the human hand, is pre-determined from the camera images of a real hand during closing and opening motion. Also, in order to check the robust behaviour of the controller, an unexpected joint friction is induced on the prosthetic finger on its way. Finally, the resultant prosthetic finger motion and the tendon forces produced are given and results are discussed.     

一种面向金融数据的基于ARIMA的模糊时间序列预测模型

时序分析方法在金融数据挖掘中扮演着越来越重要的角色,然而,历史数据的不完整、不确切性制约着传统金融时间序列预测方法的准确性。创新地定义ARIMA模型的相似性和模,并融合模糊时间序列方法,提出新的基于ARIMA的模糊时间序列预测模型。该模型能够高效处理不完整的、含糊的历史数据,并对未来走势进行有效预测。一方面, ARIMA模型的简约灵活性使得对高维金融时间序列的特征提取大为简化;另一方面,由于结合模糊逻辑的理论,该方法能够有效发现历史数据中的相似模式。以人民币兑美元汇率为例,通过对预测结果的分析,验证了的新模型的有效性。