基于相似度量的加权近似推理方法

提出了规则中命题加权的真值计算方法及其约束条件，给出了加权的产生式规则的表示形式，定义了一个新的相似度量的加权运算和结论的加权组合方法．在此基础上提出了一种新的基于相似度量的加权近似推理方法．     

基于相似度量的规则库简化方法

分析了Setnes给出的对规则库进行简化的原理和方法．为保证所分区域内的规则是单调的,提出了采用论域分区的方法,并用Fuzzy的势来保证简化后的规则包含了简化前的规则信息这一思想．在此基础上给出了一个新的基于相似度量的简化规则库的算法．     

基于相似度量的规则库简化方法

分析了Setnes给出的对规则库进行简化的原理和方法．为保证所分区域内的规则是单调的，提出了采用论域分区的方法，并用Fuzzy的势来保证简化后的规则包含了简化前的规则信息这一思想．在此基础上给出了一个新的基于相似度量的简化规则库的算法。     

基于Vague集的近似推理方法

针对Vague集之间相似程度的度量方法存在的缺陷，给出了一种新的相似度量方法。同时，也提出了一种新的Vague集的交并运算规则，并用实例说明了基于这种相似度量的近似推理的推理过程，为智能系统中的近似推理提供了一个十分有用的工具。     

基于Vague集加权相似度量的近似推理

基于Vague(值)集间的相似度量的公理化定义,给出两个新的Vague(值)集间加权相似度量公式,细化了线性插值法进行近似推理的过程,并应用一个新加权相似度量公式进行推理,实例表明近似推理是可行的.     

一种Vague集相似度量新方法及其应用

分析了影响Vague集相似度量的因素,并充分考虑了未知度对Vague集相似度量的影响,提出了一个新的Vague集相似度量方法,证明该方法满足相似度量的基本准则,通过分析影响相似度量的因素,探讨了现有Vague集相似度量方法存在不足之处,与现有相似度量方法比较证明新的相似度量方法能够有效和合理的区分数据,具有一定的优越性,最后在模式识别的应用实例中,给出了该相似度量方法的模式识别应用过程,实验结果表明了该方法的实用性。     

一种计算Vague集之间相似程度的新方法

从Vague集的直觉理解出发，提出了一种新的度量Vague集(值)之间相似度量的计算方法．与文献现有的Vague集(值)之间相似度量的方法进行比较，新方法更加合理，更接近于人的直觉理解，是一种比较理想的度量Vague集(值)之间相似程度的计算方法。     

本体概念相似度加权综合计算模型

针对现有本体映射过程中相似度计算方法的精度及效率的不足,提出一种新的综合概念相似度算法模型,该算法分别对本体概念的名称、属性和实例相似度进行计算,过程中融合了信息增益和聚类集方法,并最终对三种相似度量结果加权综合。实验表明,算法得出的概念相似度计算结果在合理性和准确率上都有所提高。     

Vague集相似度量基本准则和方法的研究

分析了现有的Vague相似度量基本准则并指出了不足之处,提出了新的Vague相似度量基本准则,指出了影响Vague集相似度量的4个因素,提出了一种新的Vague集相似度量方法,最后通过实例说明该方法的合理性和有效性.     

一种新的基于Fuzzy集的相似度量

给出了基于Fuzzy集的相似度量的定义,在此基础上提出了一种新的基于Fuzzy集的相似度量方法。解释了这种新的相似度量的含义和来源,并认为这种新的定义在智能系统的近似推理中是十分有用的。     

一种地理信息检索的定性模型

提出一种定性地理信息检索方法, 用于地理信息的定性表达、语义匹配、推理和结果排序, 可以避免目前定量地理信息检索中语义信息丢失问题。采用命题逻辑方法综合表达查询和文档中的主题信息和地理语义信息, 将文档与查询的相关性度量分为主题相似度和地理相似度。前者通过命题关键词间加权本体距离获得。后者可进一步分为概念相似度和位置相似度, 分别基于地理本体和空间语义度量。由于信息的表达形式为命题和信息单元, 采用证据理论和模糊逻辑对上述子相关性度量进行统一建模。所提方法可以基于语义检索网页中的定性地理信息, 并对相关文档进行排序。这种检索和排序方法符合人类空间认知, 因此可以有效提高地理信息检索的效率。     

改进的Vague值间相似度量一般公式及其地标排序应用

针对现有Vague值间相似度量一般公式以常数为调节系数存在的不足,提出对其未知度子项调节系数增加与Vague值自身有关的函数的改进方法,给出了该函数应满足的条件。提出了一种包含该函数的新的Vague集间相似度量,对其性质进行讨论;并基于现有Vague集间相似度量,给出了一种该函数的选取方法。与现有相似度量比较表明,提出的相似度量明显改善度量结果的合理性和区分能力。与多准则模糊决策方法相结合,将提出的相似度量用于地标排序,表明其有效性、可行性和优越性,同时为地标排序提供了一种新方法。     

Photon Mapping中光强估计的一种改进算法

 Photon Mapping是一种在全局光照计算中得到广泛应用的算法,尤其在光线跟踪算法中Photon Mapping已成为计算全局光照的最重要的算法.针对Photon Mapping中光强估计过程计算速度较慢这一缺陷提出了一种较为高效的光强估计算法,该算法利用对场景中少量点的光强估计结果通过加权平均的方法来近似地计算出绘制点处的光强值.实验结果表明在典型场景中该方法的计算速度与原方法相比有3~5倍的提高,并且在图像质量方面也有令人满意的效果.     

一种基于相似性的加权模糊产生规则计算方法

提出了一种基于相似性的加权模糊产生规则计算方法.该方法允许权重与确定因子等参数用普通的语言词来表示,从而提高了模糊产生规则的知识表示力,使其更符合人们的思维习惯,为其应用提供了更大的范围.还提出了一种改进的方法来计算结果的模糊值及其确定因子,从而使计算结果更加合理.     

改进的人工鱼群算法和Powell法结合的医学图像配准

针对目前基于互信息图像配准的局部极值问题,提出了一种改进的人工鱼群算法和Powell算法结合的多分辨率医学图像配准算法.该算法采用新的相似性测度方法即归一化模糊加权互信息和归一化局部能量加权匹配度,利用多分辨率策略采用HPV插值,并采用改进的人工鱼群算法结合Powell算法完成医学图像的配准.采用改进的人工鱼群算法在图像的最低分辨率上进行全局优化,以全局最优值为初始值,结合Powell算法完成图像配准.这不仅基本解决了互信息函数和Powell算法的局部极值问题,还减少了数据的处理量,加快了配准速度.实验结果表明,文中算法与其他经典的配准算法相比,提高了配准的精确度和性能.     

基于问句语义表征的中文问句相似度计算方法

提出了一种中文问句语义相似度计算的新方法.该方法分为两步:第一步采用基于问句句型模板规则匹配的方法提取问句语义表征;第二步根据问句语义表征计算问句语义相似度.采用该方法开发了一个面向常问问题集(FAQ)的问答系统.实验结果表明,采用该方法获得的相似度计算的准确率约为85%.     

广义系统多传感器分布式融合降阶Kalman滤波器

对于带多传感器的广义线性离散随机系统，应用奇异值分解，将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统，提出了基于变换后的状态融合器构造原始状态融合器的新的融合方法。应用Kalman滤波方法，在线性最小方差按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权融合准则下，分别提出了三种最优加权融合降阶广义Kalman滤波器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题。可减少计算负担和改善局部滤波精度。证明了三种融合器和局部估值器之间的精度关系。为了计算最优加权。提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式。一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。     

采用相关反馈和文档相似度的维吾尔语检索词加权方法

针对维吾尔语Web文档的有效检索问题,提出一种基于相关反馈和文档相似度的检索词加权方法.首先,对维吾尔语文档进行预处理,获得相应的词干集.然后,当用户输入多个检索词时,执行初始检索,并基于局部相关反馈思想提取出排名靠前的N个文档.接着,利用TF-IDF算法计算检索词与反馈文档之间的词频相似度,通过余弦距离计算文档之间的相似度,并以此对检索词进行两次加权.最后,根据加权后的检索词进行文档检索.实验结果表明:该方法能够准确地检索出用户所需的文档,并将其靠前排序.     

连续区间Pythagorean模糊相似测度及其多属性决策方法

针对基于连续区间Pythagorean模糊相似测度的多属性群决策问题,首先,提出连续区间Pythagorean模糊有序加权平均(C-IVPFOWA)算子;然后定义一种新的连续区间Pythagorean模糊相似测度,并研究该相似测度的优良性质;接着,基于连续区间Pythagorean相似测度构建决策者权重和属性权重非线性优化模型,同时提出基于新的连续区间Pythagorean相似测度的多属性群决策方法;最后,通过智能家居工程案例验证所提出方法的可行性和有效性.     

语义相似计算驱动领域自动问答

研究实体相似性的认知心理特征和受限领域自动问答(QA)系统的形式特点.基于结构对齐和几何相似模型,把词语概念描述分解为属性部分和语义角色部分,各部分结构分别对齐后,计算对齐义原的关系距离,加权组合计算词语的相似度.该方法也适用于解析成语义向量表示的疑问句的相似度计算.融合通用本体、领域本体和领域知识文本,构造了支持语义计算求解某一银行QA问题的知识库.实验表明,该方法可以提高领域QA系统的用户满意度.