不完备信息系统中的集对粗糙集模型分析

考虑一种不完备信息系统,其中同时具有缺席和遗漏型未知属性值,在这种不完备信息系统中,采用集对分析的方法构建了一种新的基于联系度的加权相似度量。在此基础上,分析了加权相似度量在两种特殊情形的不完备信息系统中的表现形式,并通过实例说明了它的有效性。

欧氏范数的Vague多目标决策

在Vague多目标决策的研究中,引入欧氏范数,建立加权向量概念,通过计算和比较各候选方案与理想方案间的几何偏差来确定最优方案。算例验证了该方法的有效性和可行性。

基于Gabor特征与协同表示的人脸识别算法

基于稀疏表示的分类识别算法(SRC)在进行人脸识别处理时需要求解基于l1范数最小化问题,导致SRC方法的计算复杂度较高。基于协同表示和规则最小二乘的分类识别方法 (CRC-RLS),提出SRC算法对于分类的有效性不是取决于基于l1范数的稀疏性,而是由其内在的协同表示性所决定的,因此将基于l1范数的稀疏性约束条件简化为最小二乘约束问题,算法复杂度得到大幅降低。由于SRC和CRC-RLS算法均采用特征脸作为分类识别的特征矢量,导致识别鲁棒性不强。以人脸图像的规则化扩展Gabor特征作为特征矢量,结合协同表示的方法,提出了一种新的基于Gabor特征与协同表示的人脸识别算法(Gabor-CRC)。实验结果表明,该方法对于人脸图像的光照、表情和姿态等变化具备较强鲁棒性,算法运行速度较快。