基于证据理论的规则融合方法及其应用

针对已有规则融合方法的不足以及将证据理论引入规则融合将面临的问题,提出了应用证据理论对多约简集决策进行融合的方法,论述了该方法的具体实现步骤,并对航空发动机故障样本进行了应用分析。结果表明:该方法规避了单约简集决策的牵强、各约简集之间识别率的不稳定以及单属性决策之间的高冲突等问题,为航空发动机的故障诊断提供了科学的理论决策依据。

航空雷达故障诊断的β上近似属性约简及规则融合

航空雷达故障诊断的一个主要目标是求出某种程度上可能发生的故障类型,为此,首先引入β上近似属性约简,定义了β上近似决策辨识集和辨识矩阵,给出了求取β上近似约简集的方法;其次,提出了一种基于包含度的规则融合方法,该方法充分挖掘属性值信息,可以得到全部属性条件下的带可信度的决策规则,有效解决了在各类型故障样本数目相差较大的情形下的规则融合问题;最后,以某型航空雷达的整机测试为例,在基于β上近似约简对其测试参数进行约简的基础上,应用基于包含度的规则融合方法,得到了全部属性取值条件下的航空雷达故障诊断规则。结果表明:该方法直观有效、计算简便,为航空雷达故障诊断提供了新的思路和途径。

基于优势关系的正协调模糊决策形式背景的规则融合

形式概念分析理论(Formal concept analysis,FCA)是知识发现的重要工具,促进了人工智能的发展。FCA重要的研究课题之一就是规则提取,提取决策规则能够帮助解决不同内涵取值的概念的决策问题。该文首先提出了基于优势关系的模糊决策形式背景的3种协调性定义,并针对其关系进行讨论。然后基于确定性的粒决策规则提出正协调模糊决策形式背景上的决策规则融合方法,给出其对应算法从而获取包括确定性和不确定性的所有决策规则,且通过实例描述了该方法的有效性。

一种基于模糊规则融合的模糊建模方法及其应用

为了有效地利用经验知识,弥补训练数据覆盖范围不足的问题,提出一种将经验知识以TSK(Takagi-Sugeno-Kang)型模糊规则引入模糊模型的建模方法.在结构辨识中,提出了模糊规则融合方法,用以确定初始模糊规则.在参数辨识中,改进了原梯度下降方法中的目标函数,并引入了经验知识准确性评价参数,用以平衡样本数据和经验知识对模型的影响.数值仿真和工程实例应用结果表明,所提出的方法可以有效地利用经验知识和样本数据,使预报结果更可靠、更精确.

基于视觉传达技术的激光图像多级融合方法研究

设计了基于视觉传达技术的激光图像多级融合方法,以获得突出的视觉传达效果。首先采用改进单尺度Retinex算法提取原始激光图的反射图像,并通过高斯-拉普拉斯算法的重构获得的多尺度彩色图像,实现原始激光图像的增强,然后采用深度堆叠卷积神经网络对获得高、低频图像,并依据最大局部方差融高频图像,根据匹配度与阈值的对比融合低频图像,最后实验结果表明:堆叠CNN数量为4时,融合后的激光图像视觉传达效果最优,该方法增强后的激光图像局部细节信息丰富、色彩饱满度好,融合图像的图像最大灰度值频率仅为0.015。

一种协调目标信息系统中决策规则的融合方法

决策规则获取是目标信息系统中的一个重要研究内容。引入了一种集合向量空间上的加权包含度,并基于该包含度提出了一种协调目标信息系统中决策规则的融合方法,可以得到全部决策规则,实例表明了该方法的有效性。

基于卷积神经网络的红外与可见光图像融合方法

针对当前红外与可见光图像融合方法存在融合效果差、效率低等问题,为了获得更优的红外与可见光图像融合结果,提出了基于卷积神经网络的红外与可见光图像融合方法。首先收集待融合红外与可见光图像,采用Retinex算法对图像进行增强操作,提升图像亮度和细节信息,然后采用卷积神经网络提取图像融合特征,并设计红外与可见光图像融合规则,根据规则得到图像融合结果,最后应用多个数据集进行红外与可见光图像融合性能测试实验,结果表明,卷积神经网络的图像融合后整体视觉效果好,重要细节信息丰富,熵和平均梯度的值超过了6,融合时间低于1 s,整体性能优于其它红外与可见光图像对比融合方法。

多规则融合的船体小组立部件装焊作业调度算法

针对小组立装焊作业周期长、场地资源利用率偏低等问题,以最小化装焊作业完工时间为目标,考虑了装焊过程中的先序约束、人力资源约束和场地空间资源约束,建立小组立装焊作业的调度模型;设计了多规则融合的船体小组立部件装焊作业调度算法;利用最小化总时差规则优化装焊任务序列,利用最短可用模式规则优化任务的工人分配,利用改进的初始配置规则与最大化残余空间利用率规则优化小组立装焊的空间布置。最后,从实际船舶制造过程中收集的数据进行验证,结果表明,装焊作业完工时间缩短了21%,证明了该算法的有效性。

基于小波变换的不同融合规则的图像融合研究

图像融合是一种重要的增强图像信息的方法。提出了一种基于多尺度分解的像素图像融合方法。利用小波变换按照不同融合规则及融合算子构造融合图像对应的小波系数。通过对可见光图像与红外图像进行融合的实验比较表明,以像素的局部能量为准则的融合效果更好,既可避免传统融合规则的信息损失,又提高了融合图像的空间分辨率和清晰度,融合图像更符合人的视觉特性,也有利于机器视觉。

基于小波变换的不同融合规则的图像融合研究(英文)

提出了利用小波变换按照不同融合规则及融合算子去构造融合图像对应的小波系数 ,得到一种新的基于多尺度分解的像素的图像融合方法 通过对融合图像统计参数对比表明 ,所提出的基于小波变换的像素局部能量作为准则的融合效果更好 ,既可避免传统融合规则存在的信息损失 ,又提高了融合图像的空间分辨率和清晰度 ,融合图像符合人的视觉特性 。

基于小波分析的不同融合规则的图像融合研究

图像融合是多传感器信息融合在图像处理领域的一个重要应用,以小波分析为工具是这一领域研究方法上的重大突破。在引入小波分析用于图像融合的基础上,对现有的常用的融合规则和融合算子进行了介绍。选取其中有代表性的算法进行了大量实验,并用熵、交叉熵、交互信息量等多种评价方法进行了定量分析与比较。最后得出结论并指出该领域今后研究的方向。

基于自适应融合规则的多分辨率图像融合算法

针对可见光与红外图像融合,设计了一种基于边缘检测的自适应融合规则。其思路是对小波变换分解后的高频子图像进行边缘检测,对边缘点的融合采用绝对值取大并一致性检验的方法,而对非边缘点的融合采用基于区域方差的融合规则;对低频子图像的融合采用任一原始图像的低频成分。和其他7种融合规则从不同角度进行了对比实验,结果表明该融合规则即保留了可见光图像的边缘信息,又融合了红外图像的高灰度值信息,而且目标和背景的对比度变得更好。

农村人情治理中的行政嵌入与规则融合——以重庆市川鄂村整顿“整酒风”事件为例

面对乡村人情秩序的失范与异化,行政力量如何介入才能有效帮助农民摆脱人情异化的集体困境?本文以重庆市奉节县川鄂村整顿“整酒风”事件为案例,通过对治理过程中权力运作方式、各主体行为策略与规则融合形态的剖析,指出人情治理之所以取得初步成效,关键在于公共规则与人情规则的互动融合,一方面公共规则抑制各种人情名目,另一方面村民对公共规则的选择性遵从与利用缓解了其与人情规则的冲突,这显现出一种“工具性权威”。两种对立规则融合的实质是“普遍主义”取向的公共规则对“特殊主义”取向的人际关系结构的适应,如此才能共同再造乡村社会秩序。本文呈现了公共规则在不同情境中,村民差异化策略驱动下的实践过程,为后税费时代乡村治理困境的解决路径与机制问题提供了借鉴。

压制干扰下基于融合规则的雷达网威力仿真

针对压制干扰对雷达网的威胁描述问题,研究了雷达网的探测威力模型。根据雷达基本方程和压制干扰下的雷达方程,结合单部雷达的检测概率模型,研究了一种基于融合规则的雷达网探测范围及探测威力的绘制算法,并用M ATLAB进行仿真实现,结果表明,基于融合规则的雷达网探测范围和探测威力均较融合前增大,更好地体现了雷达组网的优势,该算法亦为衡量雷达网的融合能力及抗干扰能力提供了参考。

国际数字贸易规则博弈背景下的融合趋向——基于中国、美国和欧盟的视角

近年来各大数字经济体致力于构建代表自身诉求的数字贸易规则体系。各经济体对跨境数据流动、数字知识产权、数字产品非歧视性待遇和数字税等议题存在差异化立场,数字贸易规则构建呈现以中国、美国和欧盟为代表的三足鼎立之势。在此博弈背景下,各方就以下议题内容存在规则融合的可能性:(1)在考虑各经济体自身监管要求的前提下,重视和允许数据跨境流动;(2)在数字知识产权领域承诺技术非强制转移和网络中介责任豁免,在设置关键基础设施例外的前提下保护源代码;(3)在考虑监管要求等例外的前提下构建数字产品“非歧视性待遇”;(4)承诺有限期的“电子传输免关税”,完善数字服务税的征收条款。

彩色图像特征融合规则及其在车牌定位中的应用

快速准确地提取目标特征是目标定位的前提,为此提出一种优良的彩色图像目标特征的融合规则,并应用于车牌定位实践中,以期对有效图像达到100%的定位准确率。

基于小波变换的一种改进融合规则的图像融合

针对多聚焦图像,通过小波变换和基于窗口的系数绝对值和选大融合规则,存在着对噪声敏感和融合信息不完整等缺点。为了克服这些缺点,使融合后的图像包含尽可能多的源图信息,提出了一种在融合时两幅图像的系数都选取的融合规则。通过对多聚焦图像融合的实验结果比较表明,提出的融合规则的融合效果更优,可避免信息损失。

基于PCNN的图像融合规则

简单介绍了多小波变换和脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network,PCNN)的原理和特点。提出了在多小波分解后的高频域和低频域都使用基于PCNN的融合规则的算法。为了验证所提出的融合规则的有效性,对可见光图像和红外图像进行了融合实验,给出了评价融合质量的对比结果。实验结果表明,所提出的图像融合算法在增加图像对比度、保留图像细节信息、增加信息量方面都有明显的提高。

多尺度分解算法与融合规则优化组合的双模态红外图像融合

针对现有双模态红外图像多尺度分解算法与融合规则的组合关系不能随着图像特征的不同而改变的问题,提出基于不同图像特征的多尺度分解算法与融合规则优化组合的融合方法。首先分析比较了7种常用多尺度分解算法对图像结构、边缘、纹理特征的提取效果;其次利用8种典型的融合规则对上述特征进行融合,并分析融合效果;最后提出了选择优化组合的融合效果分作为依据,构建了不同组合融合效果分数图,利用该分数图得出对于单特征与双特征融合的优化组合算法。实验结果表明,该优化组合方法对于不同图像特征的融合效果具有明显提升。

基于农业本体和融合规则的知识融合框架研究

基于知识的共享和服务已经成为研究者关注的热点,而知识融合(尤其是隐式知识发现)逐渐成为基于知识的共享和服务中知识处理和优化的核心部分。提出了基于农业本体和融合规则的知识融合框架,主要包括:研究基于农业本体的知识抽取、清理和标注方法,知识体聚类模块;基于本体的融合规则构建以及规则选择、评估模块;面向用户需求的知识融合模块。最后,给出了一个面向农业领域的知识融合实例证明该框架对农业知识服务具有重要的意义。