具有O((√)nL)复杂性的Mehrotra型预估-矫正算法

针对内点方法在理论和实践之间存在着计算效果好的算法在理论上具有较差复杂性的矛盾,提出一种求解线性规划问题的Mehrotra型预估-矫正内点算法,并证明了该算法的迭代复杂性是O((√)nL).数值实验结果验证了算法的有效性.     

程度上下近似算子的逻辑差运算模型

基于程度的逻辑差需求,提出了程度上下近似算子的逻辑差运算模型.在该模型中,研究了程度上下近似算子的逻辑差运算的本质、基本结构与性质,提出了宏观算法与结构算法,进行了算法分析与比较,得到了结构算法比宏观算法更具优势的结论.最后用实例对程度上下近似算子的逻辑差运算模型及其算法进行了说明.程度上下近似算子的逻辑差运算模型,对粗糙集模型的理论发展与量化应用具有意义.     

超低分辨率人脸图像高速重建方法

文中采用软硬件相结合的方法,实现了一种基于学习的超低分辨率人脸图像的高速重建系统.硬件系统的工作频率为60MHz,采用了FPGA组成并行处理单元,采用多内存形成并行数据,高速实现了计算复杂度高的相似度计算、相似度排序,从而解决了基于学习的超低分辨率人脸图像重建的处理速度问题.文中实现了8×6,16×12,32×24三个级别的人脸图像尺寸的重建系统,重建倍率分别为4×4倍、8×8倍、16×16倍,取得了好的视觉效果和低的RMS误差率,在速度上与C相比,最大可达到7900多倍的加速比,在保证重建质量的同时在处理速度上也有显著的提高.     

整数规划松弛邻域整点搜索法的改进

文献[1]提出了求解整数规划问题的一种新方法--松驰邻域整点搜索法.文献[2]给出了松驰邻域整点搜索法的缺点,并做了改进.本文结合上述文献,对松驰邻域整点搜索法进行了改进.     

基于粗糙集规则和灰色聚类算法的档案信息资源评价体系研究

针对山东黄河信息中心档案信息资源利用情况,采用专家打分方式对档案信息进行数据采集,利用粗糙集理论对数据进行预处理,灰色聚类算法对档案信息资源利用情况进行系统评价.研究发现,该评价体系对档案信息资源的管理和信息的有效利用提供了有价值的科学决策依据.     

基于四叉树的邻域查询技术

邻域查询技术是地理信息系统中基本的空间分析操作,本文对基于四叉树和八叉树的邻域查询技术进行了探讨,并详细介绍了基于显式四叉树和FD线性四叉树的邻域查询算法。     

动态数据库规则获取和更新的粗糙集方法

随着客观世界的发展变化，新模式会不断地增加到数据库中，在已有的模式中会增加新成员，这就导致以前得到的规则集需要随之更新，在利用粗糙集方法获取规则的基础上,提出两种规则更新方法，并提出规则获取和更新的一般理论模型，强调充分发挥决策者和分析人员的主观能动性的重要性，根据客观实际提出新模式和原有模式中的新成员，以满足不断变化的外部情况，而不只是单纯依赖机器决策，并以实例说明。     

基于粗糙集的知识理论及其应用

粗糙集理论是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具,它能有效地分析不精确、不一致、不完整等各种不完备信息.本文给出了基于粗糙集的知识理论,该理论不需要预先给定某些特征或属性的数值,可从现有的数据出发进行知识的简化和相对简化、范畴的简化和相对简化方法,为处理不完备信息提供了一种更符合人类认知的知识理论.此外,文中还提出了该理论的应用方法及步骤,列举了一个在配镜决策方面的实际应用例子.     

基于粗糙集理论的仿人控制器设计

针对如何模拟人的控制行为以及提取控制行为特性问题,提出了基于粗糙集理论的仿人控制器的规则提取方法和仿人控制器的设计方法,包括用人控制行为的样本集建立初始决策信息表、信息表离散化、属性约简、规则提取和决策表完备化等。实验结果表明:将所设计的仿人控制器应用到原有的实际系统中,能顺利实现规则校验,提出的仿人控制器的设计方法是可行的。     

粗糙群定义的缺陷与修正

自Pawlak Z提出粗糙集理论以来,众多学者进行了广泛深入的研究,并将该理论拓展至粗糙代数领域.Biswas R和Nanda S首次提出了粗糙群(B-N粗糙群)的概念并给出了若干性质,但这一概念本身存在着一定缺陷.已有一些研究者指出了B-N粗糙群的定义和结论存在的一些问题,并给出了B-N粗糙群的修正定义,但B-N粗糙...