基于近似集与粒子群的粗糙熵图像分割方法

基于经典粗糙集理论的图像分割方法缺少对目标图像不确定性边界域的精确划分,其根据先验粒度构建的图像粗糙集信息系统,并没有客观准确地反映出不同粒度之间的粗糙性信息。基于粗糙集近似集理论模型,首先采用自适应粒化方法得到图像的最优粒度,接着基于该粒度划分构建图像的目标和背景的上下近似集,再根据近似集思想对目标集合的边界域进行精确刻画,同时结合粒子群算法提高求解粗糙集近似集最大粗糙熵的效率,最终得到图像分割的最优分割阈值,并通过仿真实验表明该方法具有可行性和有效性。

新型核电子学教学实验平台设计

介绍了新型核电子学教学实验平台的设计。平台的设计采用高速电路设计和数字可重构技术,在原有实验的基础上引入新的实验内容和测试手段。性能测试表明:前端电路增益可以在输出线性动态范围为±2.98 V内实现0~10倍线性可调,其中2倍和10倍增益的3 d B带宽分别大于350 MHz和280 MHz;数字成形技术使数字多道的分辨率相对提高了30.39%;10小时稳定性测试显示数字多道系统的峰位在625.69上下0.43%范围内浮动,分辨率在10.97%上下0.55%范围内浮动,基线基本保持不变。实验平台已经通过测试并应用于教学实验中。

阿拉伯树胶粉溶解方法的研究

阿拉伯树胶具有良好的理化特性,广泛应用于食品、医药、造纸、纺织和印刷行业,具有广阔的应用前景。在使用过程中,如何控制实验条件,达到快速溶解阿拉伯胶粉,本文通过一系列溶解实验,总结出影响阿拉伯树胶粉溶解速度及黏度的关键因素和变化规律,为实际应用提供参考和依据。

阳离子淀粉黏度测定的影响因素

阳离子淀粉是用阳离子化剂处理的天然淀粉,是造纸行业常用的纸面施胶剂和纸张增强剂.淀粉的黏度较高,测定和控制淀粉的黏度是产品质量管理的重要方面.该文通过一系列淀粉黏度的测定实验,总结出影响淀粉黏度测定的关键因素和变化规律,为实际应用提供参考和依据.

一种基于二进制表示的快速求核算法

在基于粗糙集的知识发现过程中,计算条件属性对论域的划分U/C和求解属性核是尤为关键的步骤。一般需要逐个比较对象的所有条件属性值才能得出结果。提出一种基于二进制表示的方法,只需比较对象的属性值的"和"。该方法先求得所有条件属性值的"和",仅对该"和"进行一次比较,再通过判断该"和"是否重复,就能得出U/C,理论分析得到该算法的复杂度为O(|C||U|);然后把计算U/C的思想应用于求解属性核,提出了一种新的快速计算属性核的高效算法。理论分析表明,无论信息系统是否一致,该算法的复杂度均可达到O(|C||U|)。随后通过一个实例阐明了算法的具体步骤,最后通过实验验证了算法的正确性和高效性。

一种变粒度的规则提取算法

属性约简和值约简是粗糙集理论中知识获取的重要组成部分。通常,在知识获取的过程中先进行属性约简,然后在其基础上进行规则提取。但在实际应用中,属性约简在简化信息系统与提高规则提取效率的同时,原始信息系统中有些重要的条件属性可能被丢弃,从而导致属性约简后对信息系统进行知识获取得到的规则其数量与简化程度并不占优。针对上述问题,提出一种基于粒度变化的规则获取算法,通过属性粒度从粗到细的变化,直接从原始信息系统中提取规则;采用该方法得到的规则与属性约简后得到的规则相比,它们的数量与平均每条规则包含的特征属性数相对较少。最后,在理论分析的基础上,通过实例验证了算法可行性,并通过实验验证了算法的正确性和高效性。

物质黏度与黏度计测量条件的关系

黏度是物质的一种物理化学性质,但在黏度测量实验中会发现,改变黏度计的测量条件会得到不同的黏度结果。本文通过一系列黏度测定实验,总结出用黏度计测量物质黏度的仪器条件,消除人们对于黏度测量的一些误解。

基于属性重要度的风险决策粗糙集属性约简

基于Pawlak粗糙集的属性约简一般保持决策表的正区域不变,然而由于现实中不同用户对不同约简精度的需求,获取属性值的实际代价与个人偏好可能不同.针对决策者主观个人偏好、客观约简精度、获取属性值的实际代价和决策表各区域的误判代价等综合情况,提出新的约简算法,并讨论约简代价与约简精度间的关系.通过遗传算法,采用启发式方法搜索出局部最优约简子集.仿真实验表明,所提出的算法操作性强,更适合处理实际决策问题.