增强型模糊形态学联想记忆的改进

为了克服增强型模糊形态学联想记忆（EFMAM）的网络规模随训练样本数目的增加而急剧增大的缺点，使其硬件实现更为容易，对原始EFMAM的网络体系结构进行了约简．在相似度空间中，定义一个基于概率（“软”）相似度分配的准则以评价约简矩阵A，再利用遗传算法搜索其最佳解．实验表明，约简后的EFMAM节约了计算时间和存储空间，易于硬件实现，同时其识别性能相对于原始EFMAM并未明显降低．     

一种新的启发式属性约简算法

为解决属性约简的诸多问题,比如基于信息熵的属性约简方法偏向多值属性的缺点,而基于属性相似度的属性约简方法偏向少值属性的不足,现提出一种将信息熵和属性相似度结合起来的新的启发式属性约简方法.实验结果表明,避免了上述两种属性约简算法的偏向性.     

一种信息系统属性约简新方法

针对现实中的信息系统的不完备缺失属性,以及无法使用Paw lak粗糙集解决属性约简的情况,在经典的Paw lak粗糙集的基础上,引入一般关系下的粗糙集模型,并给出了基于一般关系的信息系统属性约简的定义.为了使不完备信息系统可以得到更好的属性约简,通过对非对称相似关系进行改进,提出了一种基于改进非对称相似关系的粗糙集模型,在此基础上给出了一种新的不完备信息系统的属性约简算法,并用实例说明了其有效性.     

多值信息系统的基于相似度的粗糙集模型

在建立一个新的基于相似度的粗糙集模型的基础上,研究该模型的知识约简,并建立了基于相似度的相容矩阵,通过相容矩阵刻画了多值信息系统中的约简问题.     

基于模糊区分矩阵的区间值信息系统属性约简

首先分析了区间量的测量过程,根据误差理论定义了一种能够合理反映两个区间量相似程度的相似关系.在区间量的相似性度量基础上,将属性集映射到论域笛卡尔积上的一个模糊集簇,建立了基于模糊区分矩阵的属性约简理论,讨论了其特点,提出了将区分度离散化的观点,探讨了它对于系统鲁棒性的意义.最后设计了基于属性重要度的约简算法并通过实例验证了其有效性.     

基于不完备模糊决策信息系统的知识约简

知识约简是粗糙集理论研究中的一个重要内容,可辨识矩阵是属性约简的一个重要方法,把这种方法推广到不完备模糊决策信息中,定义了相似关系下的可辨识矩阵,提出了不完备模糊决策信息系统中相似关系的可辨识矩阵属性约简的算法,最后用实例验证了算法的可行性.     

基于多粒度理论的不完备决策规则获取

将多粒度理论引入不完备决策系统中,针对其不完备性,结合非对称相似关系提出基于相似关系的不完备多粒度粗糙集模型,并讨论该模型的性质。随后重点讨论基于相似关系的不完备多粒度粗糙集模型中属性约简和决策规则获取的问题,将多粒度理论和近似分布约简相结合,提出了不完备多粒度近似分布约简,获得所有的最简确定决策规则和最简可能决策规则。最后通过实例分析,发现使用多粒度近似分布约简与规则获取方法比原有的单粒度近似分布约简与决策获取方法更合理有效。     

基于粗糙集理论的多标记数据互补决策约简加速算法

互补决策约简是一种多标记数据属性约简方法,当数据规模较大时,其启发式算法的计算耗时较大。基于粗糙集理论,对互补决策约简启发式算法的加速算法进行了研究。当粒度由粗变细时,在逐步去掉正域的数据集上,首先研究互补决策约简中属性外部重要度的保序性质;基于此,通过逐步缩小数据规模来降低计算约简的耗时,提出了互补决策约简加速算法。加速算法不仅减少了属性约简的计算时间,而且能够保持原始算法的约简结果。     

基于重要度的约简算法在电网故障诊断中的应用

为了解决不一致决策表的问题,在原有经典依赖度算法基础上,提出了一种基于重要度的约简算法。约简后的决策表保留了与原始决策表一样的决策属性,但其条件属性较原始决策表缩减了很多。通过具体实例,对大规模电网中的原始不一致决策表进行重要度的计算,根据重要度进行约简,得到去除冗余属性后的决策表,较好地解决了不一致决策表因信息缺失造成决策属性失真的问题。最后指出了粗糙集理论研究中现存的不足,并对如何克服不足提出了具体的思路。     

一种变粒度的规则提取算法

属性约简和值约简是粗糙集理论中知识获取的重要组成部分。通常,在知识获取的过程中先进行属性约简,然后在其基础上进行规则提取。但在实际应用中,属性约简在简化信息系统与提高规则提取效率的同时,原始信息系统中有些重要的条件属性可能被丢弃,从而导致属性约简后对信息系统进行知识获取得到的规则其数量与简化程度并不占优。针对上述问题,提出一种基于粒度变化的规则获取算法,通过属性粒度从粗到细的变化,直接从原始信息系统中提取规则;采用该方法得到的规则与属性约简后得到的规则相比,它们的数量与平均每条规则包含的特征属性数相对较少。最后,在理论分析的基础上,通过实例验证了算法可行性,并通过实验验证了算法的正确性和高效性。     

一种硬件辅助的H.263视频编码方案的实现

提出了一种新颖而实用的Ｈ．２６３视频编码方案，其采用了硬件辅助的方法并利用ＰＣＩ总线的高带宽来达到实时效果；给出了其硬件编码环路框图、具体的ＰＣＩ接口实现方案及软硬件总体实现方案。     

计算机分析视听型教学系统

本文论述了计算机分析视听型教学系统的总体结构、硬件技术特点和软件结构。本系统作为一种先进的现代教学工具,对于提高我国的教学质量和改进教学方式都将起到重要作用。文章中对该系统的设计目标、硬件实施的具体技术特点以及软件功能模块的作用也作了详细的描述。     

计算机分析视听型教学系统

本文论述了计算机分析视听型教学系统的总体结构、硬件技术特点和软件结构.本系统作为一种先进的现代教学工具,对于提高我国的教学质量和改进教学方式都将起到重要作用.文章中对该系统的设计目标、硬件实施的具体技术特点以及软件功能模块的作用也作了详细的描述.     

基于匈牙利算法的语义相似度分析在信息安全泄密检查中的应用

介绍了在信息安全泄密检查中匈牙利算法在语义相似度分析中的应用,提出了基于知网树状义原关系结构的语义关系距离模型,提纯文档语义内容,形成义原集合,获取语义特征值并通过改进匈牙利算法,比对了实现与语义特征集的相似性。     

基于C/S与B/S相结合的教学管理系统的规划

针对当前高等教育体制改革学校办学规模不断扩大,存在多校区的办学模式,原来基于C/S或B/S单一模式结构的教学管理系统存在诸多弊端,对目前高校教学管理的实际需要和特点进行了分析,比较了两种模式的优缺点,提出了一种基于C/s和B/S结合的结构模式的教学管理系统,给出了基于该模式下教学管理系统的功能模块、实现方法、系统的软硬件支撑条件.     

基于Mega48V的智能标签设计

此文详细介绍了移动智能标签的防盗机制以及软、硬件设计方法,以ATMEL公司的AVR芯片Mega48V为主控制处理芯片,结合8．2MHz和433．92MHz无线通信,实现高效完善的商品防盗警告系统。     

基于深度学习稀疏测量的压缩感知图像重构

针对压缩感知理论中测量矩阵硬件实现与重构性能问题,提出一种深度学习方法来获得稀疏的三元测量压缩感知.该方法构建了非常稀疏的三元{0, 1,-1}观测矩阵,在所提出的网络架构上施加稀疏性和二元约束,用更少的观测值满足高概率的图像重构保证,解决了硬件限制和重构性能要求.该文深度学习架构以端到端的方式,提出的网络架构在训练阶段共同学习一对测量矩阵和重建算子,优化线性传感过程和非线性重构过程.实验表明:该文方法在5%非零元素测量矩阵条件下,图像重建质量优于现有方法,说明该文方法具有可行性与有效性.     

网络化制造集成平台智能登录系统研究

为了解决面向服务的网络化制造平台集成体系中登录问题,提出了一种网络化制造集成平台智能登录系统.该系统采用智能登录服务器,既能实现集中式身份认证管理和分布式访问控制,又能保持集成平台中异构应用系统原有用户管理模块的独立性.详细介绍了其基本原理及实现机制,并给出了网络化制造集成平台智能登录系统的应用实例.     

小波阈值算法的FPGA实现

针对传统的阈值算法排序量多、消耗资源大和速度慢等缺点,提出了一种基于FPGA的快速中值选取器的设计方法.介绍了3点排序器和一种基于3×3点的中值选取器及其MATLAB仿真,针对基于3×3点的全流水并行243点中值选取器的结构利用率低,依据FPGA的硬件特点,设计了一种串并行交替的3n点中值选取器的硬件架构,阐述了快速中值选取器的硬件构架设计,对整个系统进行了仿真,并对仿真结果进行了分析说明.     

一种纳米计算结构上的(m,n)选择网络

通过分析一种新的结构模型--Cell MatrixTM,以及在其上实现的(m,n)选择网络,在晶格结构上实现比较器单元,然后构建互连网络连接各级比较器,从而实现了平衡分组选择网络.实验用晶格开销数目和晶格延迟时间数来衡量算法实现的复杂度,给出了该网络的开销(均是多项式级),具有良好的使用性.该模型上算法的实现过程以及开销分析,体现了Cell MatrixTM结构上计算的便捷性与独特性.