一种基于相容信息粒原理的图像分类方法

首先,通过分析研究相容信息粒和相容粒度空间,提出了一种基于相容粒度空间的多层次规则产生方法;其次分析研究多层次图像特征并生成相应的图像特征信息粒,构建了图像相容粒度空间;再次,将相容信息粒的多层次规则产生方法应用于图像相容粒度空间中实现图像的分类;最后对图像数据集进行了测试,并与其他方法进行了对比。测试和对比结果说明了所提出的方法是可行的和有效的。

基于相似度的粗关系数据库的近似查询

基于数据库理论和粗集方法研究了粗关系数据库中不确定数据的存储、索引和检索。提出了分别采用邻接表和十字链表实现粗关系数据库中属性值等价类和元组数据的存储;借助汉明距离和聚类方法,提出了实现粗关系数据库索引的方法;提出一种基于Rough集中的上、下近似计算数据间的相似度,并基于相似度给出了对粗关系数据库进行查询的模型,设计了相应的查询算法。最后,通过一个具体实例说明了查询算法的可行性和有效性。

微粒群算法在改进多元线性回归上的应用

文献[1]利用带约束的非线性规划,将各种改进的多元线性回归方法——主成分回归、岭回归、稳健回归及约束回归统一在一个非线性规划模型中。应用微粒群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)对其进行求解,实际算例表明,该方法不但可行,而且得出的结果比其它方法及文献[3]的结果与实际符合得更好。

摩擦约束不完全变分不等原理及其微粒群优化解法

利用不完全变分不等原理,将摩擦约束纳入问题的能量泛函,同时放松体积不可压缩的约束条件ε_(ii)=0,用罚因子处理体积应变。实际算例表明,不完全变分不等原理不但能计算速度场,而且能直接计算变形力,且所得到的变形力比滑移线场结合极值方法获得的解析解更接近试验结果。在有限变形情况下,仍能得到变形力的理想结果。同时,利用微粒群优化方法,直接求解变分问题的能量泛函,避开了变分不等式的求解困难问题。针对优化求解过程中出现解的随机性,利用求平均值方法,使求解过程稳定,有效地改善了求解结果,并由此扩展了微粒群算法的应用领域。

基于多层次相容粒度的图像分类

通过图像块的局部特征生成图像特征的空间分布信息和层次信息,提出了基于相容粒度空间的图像特征分层分类方法.该方法体现了基于粒计算从粗到细对图像进行分类的原理;实验测试说明了所提出方法有效.