基于模糊理论与DSW算法的建设项目LCC方案决策

为了克服数据缺失和不确定因素对项目全寿命周期成本评价的影响,将模糊理论引入到项目全寿命周期成本(LCC)的估算评价中。首先根据项目LCC的组成构建计算模型,然后利用三角模糊函数将变量模糊化,并依据Day-Stout-Warren(DSW)算法描点找到LCC模糊函数的变化趋势,最后由MATLAB将离散数据进行最小二乘曲线拟合,并采用等年值法(EAC)对不同寿命周期的成本方案进行评价选优。算例分析表明该方法有很强的数学操作性,明确了成本的估算区间,考虑了决策者的主观性并使方案的决策简单有效。

能量图空间分解法和DSW相结合的步态识别

提出一种能量图空间分解法和DSW(动态空间规整法)相结合的步态识别算法;提取二值化步态轮廓序列,通过计算差分图像获取步态序列的活动能量图,在空间域进行行列分解;通过加窗和傅里叶变化等对分解向量进行频谱分析,并对频谱曲线求极值来构建步态特征向量;采用DSW算法,进行空间领域的步态分类识别。使用中科院自动化研究所的Dataset B数据库进行了充足的实验,最终的平均识别率达到了93%,并对衣服背包具有较强的鲁棒性,与其他相关文献的对比显示该算法具有更好的识别性能。