结合超像素分割的多尺度特征融合图像语义分割算法

深度学习的发展加快了图像语义分割的研究.目前,最有效的图像语义分割研究方法大部分都是基于全卷积神经网络(FCNN),尽管现有的语义分割方法能有效地对图像进行整体分割,但对于图像中的重叠遮挡物体不能清晰地识别出边缘信息,也不能有效地融合图像高低层的特征信息.针对以上问题,在采用FCNN来解决图像语义分割问题的基础上,利用...     

区间值Vague决策系统及其规则提取方法

区间值(i-v)模糊集合和Vague集是不精确知识表达的两种新理论.它们已被广泛地应用于决策系统中对于不确定决策数据的描述.本文将两者有机地结合,给出了i-v Vague集的有关概念,并详细地讨论了其性质.最后,结合一个决策系统实例,利用文中所提出的包含与相交因子,分析了规则生成策略.经过与传统Rough集方法的对比,发现两者所得结论是一致的,但该方法对于不确定性问题的处理却表现得更为灵活.     

移动Ad Hoc网络中按需路由的多径扩展

路由协议是Ad Hoe网络体系结构研究中的一个关键问题。传统的Ad Hoe路由协议大多属于单路径按需路由,而多路径路由算法可以减少路由开销、平衡负载、提高传输性能,它已成为目前路由研究中的热点。本文对几种典型按需路由的多路径扩展路由协议进行了介绍、分析和比较,并对多路径路由的进一步发展进行了展望。     

网络环境下的广告投入Vague决策模型研究

提出了基于Vague链接倾向图的广告决策模型，在分析网络广告有关特性的基础上，定义了Vague关系的自反、对称与传递特性，特别强调了对于Vague链接倾向图中的传递特性的应用，通过计算广告与Web链接网的总体匹配度，分析了广告在用户中所产生的不同影响程度，同时还给出了关于广告投放的Vague决策算法，实现了在广告预算经费一定的前提下，如何投入广告于不同的Web站点以获取最大的收益。     

分布式知识系统中基于粗糙集合的查询策略研究

传统数据库中的数据查询通常忽视了对于知识的应用．随着网络技术的发展,数 据被分布在不同的物理节点上,用户已不太可能对所有数据均有全面的了解．本文讨论了分 布式知识系统中基于粗糙集合的查询策略,强调了系统中知识的重要性．它可大大地降低网 络节点间的通信代价,从而提高查询效率．粗糙集合理论的应用使得查询不必局限于传统的 精确匹配式查询,而可以是一种粗糙、模糊匹配式的查询．     

师范教育中数据库课程教学改革的探讨

针对本科计算机师范专业数据库课程的特点和教学现状,考虑基础教育的实际需求,探讨课程教学环节和实践环节的改革方式,更好地培养学生综合素质和实践能力。     

不完整Vague决策表中的近似集学习方法

含糊性和不可分辨性构成了决策表中不确定性的两个不同侧面,Ｖａｇｕｅ集作为当前模糊信息处理中的一个新兴研究课题,它具有强大的表达不精确数据的能力,然而针对它的学习方法却未见报导 ,大多数现有针对Ｖａｇｕｅ集的研究仍集中于对其本身性质的讨论,在介绍Ｖａｇｕｅ集的有关概念的基础上,借鉴了粗糙集中中有关近似集的概念,特别对不ａｇｕｅ决策表中的学习机制作了研究,解决了数据描述了不确凿时的学习问题,所给出的两     

决策表中规则获取的不确定性研究

知识获取的不确定性主要来源于有限的分辨能力以及对于数据描述的不确定性。首先将Ｒｏｕｇｈ集理论与不确定问题中的证据理论以及模糊集合理论进行比较,然后介绍不确定性数据的模糊描述。通过引入模糊区别矩阵和扩展近似集方法延伸了Ｒｏｕｇｈ集理论,并从模糊决策表中导出合理的决策规则。     

网络环境下的广告投放Vague决策模型研究

提出了基于 Vague链接倾向图的广告决策模型 .在分析网络广告有关特性的基础上 ,定义了 Vague关系的自反、对称与传递特性 ,特别强调了对于 Vague链接倾向图中的传递特性的应用 .通过计算广告与 Web链接网的总体匹配度 ,分析了广告在用户中所产生的不同影响程度 ,同时还给出了关于广告投放的 Vague决策算法 ,实现了在广告预算经费一定的前提下 ,如何投放广告于不同的 Web站点以获取最大的收益     

粗糙控制中的规则获取策略研究

本文讨论了一种新型的智能控制方法－－粗糙控制,介绍了粗糙集合理论的基本概念。通过产例给出了粗糙控制中的规则获取策略,并与模糊控制方法作了对比研究。实践证明,粗糙集合理论作为一种处理模糊和不确定性问题的有效工具,对于工业过程、智能仪表等的控制具有简单、高效等特性。