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.     

基于可分辨矩阵的属性集依赖度计算方法

在决策表中,为了评价某条件属性的重要性,不但要考虑这个属性(单一属性)相对于决策属性的重要性,还要考虑该条件属性与其他条件属性构成的属性集的重要性.在属性集依赖度比单一属性依赖度更加可信的事实基础上,提出了一个基于可分辨矩阵的属性集依赖度计算方法.该方法能够较快地获得可分辨矩阵,并直接求出属性集的依赖度,从而大大降低了算法的时间复杂度.实例验证了该方法具有较好的有效性和较低的时间复杂度.     

具有负系数的解析函数的新子类及其性质

利用解析函数邻域的概念,并应用卷积、超几何函数构造了算子L(a,c),讨论了与算子L(a,c)相关的性质,主要证明了(n,δ)邻域以及解析函数新子类的包含关系.     

加权变精度直觉模糊序信息决策表的近似约简

以直觉模糊信息表为背景，利用粗糙集和模糊集，旨在筛除信息表中冗余的属性，提出获取决策规则的近似约简方法 .首先，通过在直觉模糊集中引入带权重评分函数来定义加权直觉模糊序关系；进一步，为了提高模型分类的容错率，结合变精度粗糙集模型构建加权变精度直觉模糊序决策信息表；接着，在该决策表中提出上、下近似约简的判定定理和可辨识矩阵，进而生成两种求解上、下近似约简的方法；最后，通过具体案例和数值实验分析验证了该方法的有效性.     

基于RS与LS-SVR的储层参数预测

该文提出结合粗糙集(RS)和最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的方法.该方法利用RS对原始数据进行约简,更好地减少了支持向量的维数;同时采用LS-SVR解决了常规SVM计算速度慢、抗噪能力差的缺点.实例证明该方法应用在复杂地层储层参数预测中具有优越性.     

粗糙集计算方法及应用研究

研究总结了粗糙集计算方法新进展,同时对它们的计算复杂性进行了分析,并给出了这些计算方法之间的逻辑关系结构图,然后讨论了粗糙集在模型方面的扩展,最后对粗糙集计算方法的应用进行了论述.     

应用粗糙集理论的航电系统电子对抗权重确定方法

针对现代航电系统评价中参数的权重系数难于确定问题,提出应用粗糙集理论对航电系统数据进行挖掘,求得各项参评航电系统性能因素的属性重要度,并进行权值化处理,将其结果作为其权重系数.在此基础上,结合主观赋权方法,提出综合权重的确定方法.对第三代战斗机航电系统电子对抗的权重确定结果表明,该方法有效地克服了传统定权方法的缺点,使评价结果更具客观性,提高了综合评判的准确性、有效性.     

基于粗糙集和MRF的彩色图像分割方法

提出了基于粗糙集和马尔科夫随机场(MRF)的彩色图像分割方法.将图像分割分为两个阶段:粗分割阶段和细分割阶段.基于粗糙集分割方法不仅仅考虑了每个像素点的颜色特征,也考虑了像素点邻域的颜色信息,这提高了粗分割的分割精度.在基于粗糙集分割的基础上,采用颜色特征和纹理特征,建立多特征的自适应可变权重马尔科夫随机场分割模型,再利用禁忌搜索算法逐步更新像素点标记,实现图像的最大后验概率估计.传统的MRF分割模型中需要人工设定图像分割数目以及随机给定初始分割,文中的算法,初始分割和初始类别数都将由粗分割获得.实验表明,文中算法可以有效地实现彩色图像分割.     

基于粗糙集的转炉炼钢知识发现模型

针对转炉炼钢知识发现的特点,采用粗糙集理论进行分析,应用数据清洗、标准化及离散等方式对转炉炼钢生产数据进行预处理,以炼钢生产的主要影响因素作为知识发现的条件属性,以转炉冶炼终点控制目标作为知识发现的决策属性,建立了基于粗糙集方法的转炉炼钢知识发现模型,实现转炉炼钢生产知识的自动发现、获取和规则提取。以转炉冶炼终点钢水温度的变化规律做为知识发现的决策属性,采用210 t转炉炼钢实际生产数据进行模型的应用测试,结果表明提取出的铁水硅含量、铁矿石质量、氧气消耗量等影响因素对转炉冶炼钢水终点温度存在重要影响,且模型提取出的转炉炼钢终点钢水温度知识规则与现行转炉炼钢现场的变化规律一致,证明基于粗糙集方法的转炉炼钢知识发现模型的有效性。     

结合空间信息的FCM脑图像分割

针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)在图像分割时没有利用图像的空间信息而对噪声敏感、分割结果不够准确的问题,提出一种结合空间信息的FCM改进算法.该算法利用邻域像素间的灰度差异计算出邻域加权系数,并利用该系数对中心像素的隶属度进行更新,控制邻域像素对中心像素的不同影响;该算法还利用了快速FCM算法对图像进行初始分割.对MRI脑图像分割的实验结果表明FCM改进算法简单有效,具有较强的抗噪能力,能取得较好的图像分割结果.