覆盖的两类拟阵结构

覆盖是属性约简中一种常见的数据表示,而覆盖粗糙集恰是处理这类数据的有效工具;拟阵是线性代数与图论的推广,目前已被广泛应用于许多领域特别是贪婪算法的设计,该算法在属性约简中起着重要的作用.鉴于此,有必要将拟阵与覆盖粗糙集相结合来解决此类优化问题.首先,本文通过横贯拟阵理论,构造了覆盖的拟阵结构;其次,利用该拟阵结构实现对覆盖的等价刻划;进一步,在该拟阵结构上定义了一类近似算子,通过证明上近似算子满足拟阵的闭包公理,从而诱导出另一个拟阵结构;最后研究了这两类拟阵结构之间的关系,而当覆盖退化到划分时,二者相等.

名词性数据的五种代价敏感属性约简算法比较

代价敏感学习是数据挖掘研究领域最具有挑战性的问题之一。属性约简是数据挖掘中重要的经典问题。代价敏感属性约简问题是对经典属性约简问题的自然扩展,已经逐渐成为研究的热点。对当前具有代表性的5种处理名词性数据的代价敏感属性约简算法进行了分析和比较,总结了每种算法的各方面特性及不足之处,从而便于研究者对已有算法进行改进,并且进一步提出具有更好性能的新的约简算法,方便用户对算法的选择和使用。

代价敏感最优误差边界选择

为处理有测量误差的数据,并且考虑到误分类代价不仅与样本相关,而且与测试代价紧密相关,提出了一种代价敏感最优误差边界选择方法。根据不同的误差边界自适应生成测试代价及误分类代价,以最小化总代价为目标,设计了基于不同误差边界的属性选择方法,进而进行最优误差边界选择。在四个UCI标准数据集上的实验分析显示,该设计方案可有效地选出最优误差边界,以保证所选属性集合具有最小的平均总代价。

基于肌肉控制的拇指腕掌运动学模型

针对拇指运动结构的复杂性,建立拇指骨骼模型及拇指腕掌关节肌肉控制机制.在基于人手生理解剖结构建立模型的过程中,考虑拇指腕掌关节的特殊性,通过控制肌肉收缩实现腕掌关节的灵活运动.实验结果表明,所建立的控制机制能较好地仿真拇指腕掌关节的环绕运动,运动符合生理特征,具有较好的真实感和自然性.

改进的DBSCAN空间聚类算法研究

DBSCAN算法是一种基于密度的空间数据聚类方法,聚类速度快,且能够有效处理噪声点和发现任意形状的空间聚类.但是数据量大时要求较大的内存支持和IO消耗,当空间聚类的密度不均匀,聚类间距离相差很大时,聚类质量较差.本文在DBSCAN算法的基础上提出一个划分不同密度分别聚类的算法.测试结果表明可以改善聚类效果.

关于ASP+ ACCESS数据库的安全问题

本文对用ASP和Access构造网站中存在的普遍性安全问题进行分析,并探讨了相应的解决方法.

计算机科学与技术专业多媒体模块课程体系构建研究

专业的培养目标决定课程设置和教学的重要性,我系针对当前计算机专业的应用热点,开设多媒体模块。本文针对多媒体的特点,对该模块的课程设置和知识能力进行了分析,构建出基于实践教学的课程体系,并提出具体的教学实施和考核方案,在引导学生就业和继续深造上取得了较好的效果。

多媒体技术课程实验设计

多媒体技术是一门实践性很强的计算机专业必修课程.本文针对多媒体课程的特点和教学目标,将其实验划分为验证性、设计性、综合性三个层次,构建六个多媒体技术实验模块,并提出具体的实验项目和考核方案,在提高学生的理论和综合实践能力上取得了较好的效果.

对划分的一个粒度公式的研究

对于划分的粒度,现在已经定义了很多公式.相对于同一个论域来说,这些定义所遵循的一个整体的原则显然是划分块数越少其粒度越大.对于同一论域的具有相同块数的两个不同划分,在某些情况下,其粒度也被认为是不同的,可称之为局部原则.现有的公式基本上都兼顾了这两个方面.讨论一个相对简单的公式,且主要研究的是局部原则对整体原则某种程度的破坏.首先定义划分的方差,给出划分的粒度公式与划分的方差之间的关系.然后给出一个界限,证明在相同论域上,当一个划分的块数大于另一个划分的块数超过这个界限时,这个划分的粒度一定大于另一个划分的粒度.

手部建模

从手部建模的应用领域入手,介绍机械灵巧手关键技术和未来的发展趋势,阐述计算机交互中常用的虚拟手建模方式和控制机制,对骨骼控制机制、数据手套控制机制和肌肉控制机制进行详细介绍并分析其优缺点。

浅析将非空间属性纳入空间聚类

针对空间对象的多属性特点,将对象的地理空间位置属性和非空间属性结合纳入相似度衡量,使聚类结果更具有客观性。

虚拟人舌运动可视化在发声中的研究

发音障碍是听力残疾者和言语残疾者的显著特征之一。舌部作为发音的主要器官,在发音训练中起重要作用。如果将发音可视化引入发音障碍康复训练中,可以让聋人和言语残疾者直观地看到发音过程中舌位及舌形的变化,则康复训练时将起到事半功倍的效果。在研究舌部解剖结构及其运动特征的基础上,通过建立三维舌体肌肉模型,结合发音中舌的X光图片和电子颚位图仪等相关数据,实现舌体模型仿真发音中常见的运动及形状,进而利用这种可视化技术,帮助听力残疾者和言语残疾者达到矫正和康复的目的。

基于发音运动特征的舌部肌肉建模及仿真

人舌结构较为复杂,运动灵活,在虚拟人物发音及表情运动过程中起着关键的作用,但现有舌部模型结构较单一,实现的虚拟运动相对简单,描述能力不足,且需要大量数据驱动。针对以上问题,通过对舌部解剖结构的研究,提出一种基于肌肉运动特征的舌部模型及控制方法。将舌部内外肌群按其运动及发音功能进行分类,仅需获得多条肌肉不同的收缩量,即可利用各自的控制函数确定出参数值,进而实现模型前升高、后升高和谷形等多种常见运动。实验结果表明,该方法能够较为灵活便捷地控制虚拟舌体,仿真出符合生理特征的多种舌部运动。

虚拟人食指肌肉控制及运动约束研究

基于生理解剖结构,建立了虚拟人食指肌肉控制机制,通过控制多条肌肉收缩,实现了单指多关节灵活运动。同时针对传统模型单指运动控制较为独立,缺乏约束而导致不够真实的情况,研究了运动中双指间促进和制约的关系,提出了运动约束关系图。该图能够同时描述单指及双指的运动空间及其非线性约束关系,并刻画出实际不可到达区域。实验表明,所建立的控制机制能较好地仿真出食指的灵活运动,利用约束关系图能够保证手部仿真运动符合生理特征,具有较好的真实感和自然性。

基于运动分解的嘴部肌肉建模仿真

现有虚拟嘴部肌肉建模多采用传统的Water肌肉分类方法,运动控制较为独立,缺乏对运动间相关性的研究。提出了一种基于运动分解的嘴部肌肉建模及控制方法。首先根据解剖结构及肌肉运动特征,将嘴部自身运动分解为凸唇、翘唇和开合三个基本运动单元;其次现有模型中括约肌运动方式是向中心收缩或扩散,难以表现凸翘等嘴部运动,为此提出了弧状肌模型,并通过控制三个运动参数,结合其它嘴周围肌组合出不同的嘴部运动。实验表明,新方法能够较真实地仿真出嘴部的多种自然运动,控制较为便捷。

基于n阶R-NMI特征的手势识别

提出基于n阶区域归一化转动惯量(R-NMI)特征的手势识别算法.首先把采集到的手势图像进行二值化处理,得到识别所需的手势区域.然后利用1阶NMI特征值对手势图像的全局形状和质量分布描述进行初步识别.接着把手势图像划分成n2个区域,利用区域形状差异最大的那个n阶R-NMI特征分量进行二次识别.实验结果表明,该算法所需特征量少,计算量较小,能够快速地实现手势识别,且具有一定的平移、缩放等不变性,能够实现较高的识别率.

双论域粗糙集的矩阵表示

在双论域粗糙集中,不论是理论上还是应用上,矩阵方法都是一种简单且高效的计算方法。利用矩阵的方法来研究双论域粗糙集。提出了双论域上的关系矩阵,通过关系矩阵以及关系矩阵的转置,构造了两个布尔方阵。利用这两个布尔方阵的特征研究了双论域覆盖粗糙集的一些性质。定义了一种布尔矩阵之间新的运算,并且利用这个运算,简洁地表示了双论域覆盖粗糙集的上近似算子和关系粗糙集的下近似算子。

一种覆盖粗糙集的拟阵结构

拟阵是一种图和矩阵的同时推广的概念,而覆盖粗糙集是经典粗糙集的推广.广义粗糙集与拟阵的结合已被广泛研究.通过结合拟阵中的基公理和覆盖中的友元,一方面,用友元构造出一个集族并且证明其满足拟阵的独立集公理,从而建立了一种覆盖的拟阵结构,并且介绍了一种拟阵即友元拟阵;另一方面,在此结构下,讨论了拟阵的相关集、极小圈、秩函数和闭包等表达形式,进一步还讨论了由不同覆盖能导出相同覆盖的条件,以及由覆盖导出拟阵的闭包和覆盖上近似的关系.

拟阵在网络安全中的应用

随着信息化社会的到来网络安全面临着重大的挑战,确保网络安全已经成为了一件刻不容缓的事情.而作为图论和线性代数的推广的拟阵理论在网络流等很多领域已经有很广泛的应用.主要通过在网络中建立了一个拟阵,再利用这个拟阵的一些特殊性质去判断该网络的安全性.首先,根据网络中服务器与用户之间的关系定义了一个函数,然后借助于这个函数可以构造用户集上的一个集族,经证明这个集族是满足拟阵的独立集公理的,从而可以建立网络中的一个拟阵.其次,为了实现这个拟阵在网络中的实际应用性,研究了它的一些基本的性质,如基,极小圈等.最后,讨论了当由一个网络导出的拟阵为特殊的几类拟阵时该网络的安全性.

由邻域导出的拟阵结构

通过利用覆盖的邻域和补邻域构造了一个集族,并且证明其满足拟阵的独立集公理,从而建立了一种拟阵结构,并且对这种拟阵的相关集、极小圈、秩函数和闭包等表达形式进行了研究。最后,给出了此类拟阵的对偶拟阵的独立集、极小圈的等价刻画。