一种基于模糊核聚类算法的图像分类方法

聚类分析是数据分析的一个重要方法.通过引用核函数,将核方法应用到模糊C均值(Fuzzy c-Means,FCM)算法中,优化FCM算法的目标函数,使样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类,不仅改善了聚类效果,而且增强了算法对噪声的鲁棒性.在真实样本集上进行了仿真实验,分类结果证实了该算法的有效性和普适性,因而是一种较为简单和实用的图像分类方法.

基于角色的访问控制在校园网管理系统中的应用研究

访问控制一直是信息安全的重要保证之一。基于角色的访问控制(Role-Based Access Control, RBAC)也是目前研究应用广泛的一种访问控制模型。为了保证系统的数据安全,严格区分各用户对系统访问的功能和权限的基础上,本文提出在基于角色的访问控制中与校园网组织结构相一致的安全策略,重点阐述所采用的基于角色的用户访问控制,并在数据库中增加角色对数据表中每一项的访问权限表应用于西北民族大学校园网,可提供一个灵活稳定又安全的校园网络环境。

D-S证据理论在壁画图像修复算法的研究

对几种主要的图像修复算法进行了分析研究,在D-S证据理论与Criminisi算法相结合的壁画修复算法基础上,对最佳样本块的搜索进行了改进,考虑到在匹配准则上加入像素的物理距离(DIS)来选择最优的匹配结果,减少其修复错误。且定义了新的评价度函数Q,是基于峰值信噪比测度(PSRN)与结构相似度(SSIM)相结合的评价方法,并通过仿真实验证明算法的有效性,为今后壁画数字化保护提供了参考。

一种基于模糊理论融合证据理论的网络舆情评估方法

文章通过对国内外网络舆情分析现状的研究以及综合各种文献资料,结合模糊理论与D-S证据理论提出了一种基于模糊理论融合证据理论进行网络舆情评估的方法。此方法根据舆情要素与舆情评估的对应关系,通过模糊理论对舆情信息建立隶属度函数,得出不同渠道的舆情状态,然后用证据理论把每个渠道的舆情状态当作一组证据,通过证据合并,最终得网络舆情评估信息。

基于梯度L0范数的敦煌壁画图像平滑

本论文旨在实现一种新的敦煌壁画展示方式,通过使用梯度L0范数平滑敦煌壁画,研究最适合敦煌壁画的平滑迭代次数,获得平滑后的更加美观的敦煌壁画展示作品。通过此种方式在新的展示作品中在忽略损坏的部分的同时又能够明确其人物和情景,将壁画所诠释的意义充分展现出来。