输入信息不完整的置信规则库推理方法

现有的关于置信规则库的研究大多集中于参数优化问题上,而对于数据采集困难导致输入信息不完整,从而使得置信规则库系统难以正常运行的问题研究较少.为了使置信规则库系统能在输入信息不完整的情况下继续运行,提出了一种输入信息不完整的置信规则库推理方法.首先,从经验或利用数据统计的方法从历史数据获取前提条件属性分布情况;然后,对于缺失的前提条件属性利用分层抽样的方法得到多个候选值,并与其他前提条件属性组合成多个输入,对每个输入分别利用置信规则库推理方法进行推理;最后利用ER算法将所有输入的推理结果进行融合.在汽车发动机故障诊断的仿真实验中,将本方法与其他几种方法进行对比分析.实验结果表明:本方法在有充足历史数据的情况下,推理累积误差明显小于其他方法.而且通过多组实验,发现本方法对不同的分布情况有很好的适应性;本方法在尽量降低计算复杂度的基础上减少了推理误差,给不完整输入信息的置信规则库推理提供了一种新思路.

多源地理信息资源统一描述信息提取方法探究

当前网络上虽然有很多可用的地理信息资源,但由于多源数据格式不统一等问题,难以很好地进行资源共享。鉴于此,本文先提出一种地理信息资源的统一描述框架,该框架分资源对象层、特征层、关联关系层三个层次,并从基本特征、时空特征、深度特征三个侧面开展描述。随后基于该框架,利用原有描述信息转化和半自动或自动提取两种方式进行信息的提取。并对矢量、遥感影像、图像、音频、视频、文本等常见类型的地理信息资源,分别探讨了适合该类型资源的统一描述信息提取方法,包括深度学习、自然语言处理等热门技术,为多源地理信息资源共享提供了新思路。

EMD端点延拓新方法SAR遥感图像实例应用

经验模态分解(EMD)是希尔伯特-黄变换(HHT)过程的重要部分,其核心技术难点为端点延拓.本文基于目前各种EMD端点处理方法分析基础上,紧紧围绕如何防止端点发散这么一个关键点,开发了一种高效简便的EMD固定端点延拓新方法.利用该新方法,对线性仿真信号、非线性仿真信号和合成孔径雷达(SAR)遥感图像真实信号进行了经验模态分解,分解结果表明,利用EMD固定端点延拓新方法可以把每次分解的结果误差限制在较小的范围,对信号不会产生较大的污染,而且得到的分解结果能有效反映信号的真实调制,在实际SAR遥感图像应用过程中在具有很好的有效性和可行性.