一种基于相容信息粒原理的图像分类方法

首先,通过分析研究相容信息粒和相容粒度空间,提出了一种基于相容粒度空间的多层次规则产生方法;其次分析研究多层次图像特征并生成相应的图像特征信息粒,构建了图像相容粒度空间;再次,将相容信息粒的多层次规则产生方法应用于图像相容粒度空间中实现图像的分类;最后对图像数据集进行了测试,并与其他方法进行了对比.测试和对比结果说明了所提出的方法是可行的和有效的.     

基于相容粒度空间模型的图像纹理识别

信息粒广泛存在于现实世界中,是对现实的抽象。信息粒化旨在建立基于外部世界的有效的并以用户为中心的概念,同时简化人们对物理世界和虚拟世界的认识。使用信息粒进行计算是粒度计算的基本思想,在问题描述和求解中都具有重要的意义。主要研究一种新的粒度计算模型—相容粒度空间模型在图像纹理识别中的应用。该模型基于这样的思想,即人类具有根据具体的任务特性把相关数据和知识泛化或者特化成不同程度、不同大小的粒的能力,并进一步根据这些粒和粒之间的关系进行问题求解的能力。通过在多个数据集上和10种其他图像纹理识别算法的比较实验表明,该方法在图像纹理识别上具有良好的应用效果。     

基于相容粒度空间模型的图像纹理识别

信息粒广泛存在于现实世界中,是对现实的抽象.信息粒化旨在建立基于外部世界的有效的并以用户为中心的概念,同时简化人们对物理世界和虚拟世界的认识.使用信息粒进行计算是粒度计算的基本思想,在问题描述和求解中都具有重要的意义.主要研究一种新的粒度计算模型-相容粒度空间模型在图像纹理识别中的应用.该模型基于这样的思想,即人类具有根据具体的任务特性把相关数据和知识泛化或者特化成不同程度、不同大小的粒的能力,并进一步根据这些粒和粒之间的关系进行问题求解的能力.通过在多个数据集上和10种其他图像纹理识别算法的比较实验表明,该方法在图像纹理识别上具有良好的应用效果.     

基于多层次相容粒度的图像分类

通过图像块的局部特征生成图像特征的空间分布信息和层次信息,提出了基于相容粒度空间的图像特征分层分类方法.该方法体现了基于粒计算从粗到细对图像进行分类的原理;实验测试说明了所提出方法有效.     

一种基于相容粒计算模型的文章相似度计算方法

将粗糙集和粒计算理论应用于中文文章相似度计算研究中,通过引入文章相容粒、段落相容粒和段落粒空间信息表等概念构建相容粒计算模型,提出基于相容粒计算模型的中文文章相似度的计算算法。示例和测试结果说明所提出方法有效。     

基于粒计算-SDG的故障诊断仿真平台

针对目前实际工业系统不允许在运行中进行实时的故障诊断试验及研究的问题,设计了基于Matlab中GUI的高温硝酸冷却系统的故障诊断仿真试验平台。本试验平台采用符号有向图的深层知识模型和反向推理方法,利用系统模型中的相容通路,推理基本故障的故障诊断规则,引入信息粒度和信息粒化原理,实现了粒矩阵的知识约简算法,构建了基于粒计算-SDG的故障诊断方法。最后通过实验验证了该仿真试验平台的有效性。     

信息系统中粒计算模型及其属性约简方法

粒计算是一种基于问题概念空间划分的新的智能计算理论和方法，目前在国际上逐步得到了人工智能有关研究人员的重视。模糊粒度模型、粗糙集粒度模型、邻域系统下的粒计算模型、商空间模型、相容粒度空间模型是目前几种常用的粒计算模型。基于粗糙集理论的粒度模型，通过决策信息系统的粒子空间中各粒子的推理，给出了决策信息系统中核属性计算方法；在此基础上，提出了决策信息系统属性约简的计算方法；通过实例验证了该方法的有效性。     

基于粒计算的二进制矩阵及在决策树算法的应用

介绍了基于粒计算的二进制信息粒矩阵,给出了粒计算粒度的概念、粒的关联度运算、关联粒度矩阵和条件属性重要度等几个基于二进制信息粒计算的基本定义,并基于上述定义提出一种新的基于粒计算的决策树分支和剪枝算法在气象预报中的应用,实例结果证明了所提出的算法是有效和可行的.     

粒计算及其在机械故障智能诊断中的应用

为了更好地揭示原发性、早期微弱以及复合故障的发生发展规律,以粒计算理论为基础,提出了基于相容粒度空间模型的智能故障诊断方法.该方法通过层次化和粒度化来表示原始数据中蕴涵的不同设备运行状态的信息,使得不同故障状态被高效地映射到粒结构的不同层次上,达到正确区分各类故障的目的,利用得到的约简属性集构建相容粒度空间模型,对电力机车轮对轴承的早期微弱故障、严重故障以及复合故障进行诊断,取得了较高的分类精度.实验结果表明,与RBF神经网络方法相比,模型有着很高的分类性能,对9类故障状态的分类准确率达到了91.11%,说明相容粒度空间模型在机械故障诊断方面具有很好的分类性能.由于约简方法可以弥补特征评估技术不能直接获得最优特征组合的不足,因此提高了模型的工作效率.     

图像粒LLE算法在人脸表情分析中的应用

文章提出了一种粒计算和局部线性嵌入(LLE)相结合的图像处理方法.针对人脸研究领域中高维数据产生的复杂计算度问题,提出了图像粒的方法,并对图像进行处理;对高维数据进行了降维,从而达到降低计算复杂度的效果.实验在Frey人脸数据库上进行,在多个不同粒度的图像粒上分别应用LLE算法,给出人脸姿态和表情分布变化的实验结果,并分析了图像信息的损失情况.实验结果表明图像粒LLE算法对算法复杂度的降低和图像信息的保持是一个有效的方法.     

校园航拍图像超分辨率重建的粒计算方法

提出了校园航拍图像超分辨率重建的粒计算方法,包括:(1)提出了图像粒化方法,实现图像空间向粒度空间的转化;(2)设计粒之间合并运算和分解运算,构造粒之间的模糊包含关系μ和σ,实现不同粒度空间之间的转化,获取图像的先验知识,指导校园航拍图像超分辨率重建算法的设计;(3)根据自顶向下、自底向上两种模式和图像先验知识,设计校园航拍图像超分辨率重建粒计算算法,实现粒度空间向图像空间的转化.实验验证了提出方法的可行性.     

基于粒计算Rough集模型的逻辑推理应用研究

讨论了粒计算理论信息粒子的构成,结合Rough集知识模型给出了信息决策系统不确定性推理的粒计算公式及其过程.针对水产养殖中鱼病诊断信息的模糊性、随机性等不确定特点,通过鱼病症状集形成条件属性粒子、疾病集形成决策粒子而构成的模糊信息决策表,描述出主要逻辑推理算法,即鱼病诊断的规则获取过程,促进粒计算理论应用,同时也为鱼病诊断领域提供了新方法.     

一种密文域医学图像可逆信息隐藏算法

鉴于图像的密文域可逆信息隐藏在安全云计算和隐私保护方面的重要作用,为了提高信息嵌入率,结合医学DICOM图像像素深度高、像素分布连续性高的特点,提出了一种结合两种压缩算法的密文域医学图像可逆信息隐藏算法。首先发送方对图像进行预处理,根据像素中高位比特连续为0的数量嵌入标记信息,腾出高位的冗余空间;然后用一种特殊设计的块加密算法进行加密,在保证明文信息不被泄露的同时保留了部分图像相关性;接着嵌入方根据标记信息,在对应位置嵌入额外信息;此外,为了进一步提高嵌入率,嵌入方还可以利用图像像素的相关性,在块内进行做差,并压缩实施信息嵌入。实验结果表明,该算法不仅具有较高的信息嵌入率,同时还有较好的安全性表现。     

F-知识与它的隐藏-依赖特征

S-粗集(singular rough sets) 存在三种形式: 单向S-粗集(one direction singular rough sets), 单向S-粗集对偶(dual of one direction singular rough sets)和双向S-粗集(two direction singular rough sets)。 S-粗集具有动态特性, 遗传特性, 记忆特性和隐藏特性。 利用S-粗集, 给出了f-隐藏知识, F-隐藏知识, 隐藏度和隐藏-依赖度的概念, 提出了关于隐藏知识的隐藏定理和隐藏-依赖定理, 并给出应用。     

不完备信息系统的增量式约简算法

针对经典粗糙集模型在处理不完备、动态数据方面的不足,通过分析容差关系模型,引入先验概率在知识估计中的方法,给出了一种基于区分矩阵的增量式属性约简算法.以属性重要度为启发信息,对区分矩阵的构造过程进行改进,仅需简单的矩阵运算就可以得到约简结果.最后通过示例分析处理增量式数据的算法复杂度有效,算法正确可行.     

基于大数据分析的散乱缺损信息无损恢复方法

针对在集成数据交互中心进行数据随机转发时, 散乱数据易出现信息丢帧的问题, 提出一种基于大数据分析的散乱缺损信息无损恢复方法. 首先通过在云存储数据交互中心采集散乱缺损信息组成大数据比特序列, 分析数据在云计算中心的存储结构模型; 然后利用联合稀疏分解方法进行散乱缺损信息的特征分解, 并采用压缩感知方法进行散乱缺损信息的特征压缩及信息自适应特征聚类处理, 结合大数据信息融合方法进行散乱缺损信息的关联特征挖掘; 最后采用相空间重构方法进行散乱缺损信息的特征重组, 在重构的相空间中进行散乱缺损信息的无损信息恢复. 仿真实验结果表明, 采用该方法进行散乱缺损信息无损恢复的误差较低, 数据重构的精度较高, 运算开销较小, 有效提高了数据的信息恢复能力.     

基于秘密共享的同态加密图像可逆信息隐藏算法

为了利用秘密共享在隐私保护中的独特优势,通过Shamir门限秘密共享的方法研究了加密域可逆信息隐藏。首先用Shamir秘密共享体制对图像加密,然后利用Shamir秘密共享体制的加法同态特性嵌入信息。仿真实验结果表明:本文算法比使用Paillier密码体制的同类算法有较低的时间复杂度;当持有足够的份额,就可以完成原始图像的可逆恢复,实现了在加密域可逆信息隐藏中的秘密共享;所提算法平均最大嵌入率为0.498 bpp (bit per pixel)。     

基于知识表示学习的协同矩阵分解方法

针对协同过滤算法中用户反馈数据的稀疏性问题,提出一种基于知识库的协同矩阵分解方法.该方法从物品的知识图谱中学习其向量表示,并在此基础上联合地分解反馈矩阵和物品关联度矩阵,两种矩阵共享物品向量,利用物品的语义信息弥补反馈数据的缺失.实验结果表明,该方法显著地提升了矩阵分解模型的推荐效果,在一定程度上解决了协同过滤的冷启动问题.      

基于逆向工程的信息隐藏软件研究

采用软件逆向工程的方法,借助静态和动态软件逆向分析工具IDA Pro和SoftICE,研究了某款商用信息隐藏软件,逆推出该软件系统总体执行过程,在此基础上分析出其核心信息隐藏算法以及数据加解密算法,为解决商用信息隐藏软件的检测问题提出一种新的思路.采用本方法能够检测一幅图片中是否存在由该信息隐藏软件隐藏了信息,并且无论加密与否都能够正确提取出来.