广义初等变换及矩阵乘法的简化

为了简化矩阵乘法的运算,本文对初等变换的概念进行了推广,提出了广义初等变换的概念,给出了用广义初等变换完成矩阵乘法运算的方法。彻底解决了矩阵乘法计算的简化问题。     

基于主成分分析的特征简化

特征评选与简化是模式识别研究中至关重要的任务。本文介绍了降维映射的主成分分析特征评选与简化方法,提出了以神经网络实现主成分分析的结构和算法,为模式识别特征简化提供了一条有效途径。     

求解简化Q矩阵的扩张算法

认知诊断研究中常使用属性与项目的关联矩阵(Q矩阵),其中规则空间模型与属性层次方法涉及简化Q矩阵并给出求解简化Q矩阵的方法.从属性层次结构出发,给出了属性层次结构的可达矩阵与有效项目之间的关系及理论证明.基于向前回归的思想提出了求解简化Q矩阵的扩张算法,在考虑属性层次结构的有效项目数的基础上,与Tatsuoka方法进行了实验比较,并对属性个数为10的情况采用一元线性回归方法为两种方法建立了数学模型,模型中有效项目数为自变量,算法的运行时间为随机变量.经检验,回归效果显著.     

轮式移动机械手的优化构形

为了揭示移动平台和机械手间的本质关系,可将移动机械手加以简化,采用等质量矩阵方法研究了轮式移动机械手的优化构形,得到了最大操作度方向与移动机械手构形间的关系,此关系为进一步研究移动机械手的协调方法打了一定基础。     

基于布尔矩阵的保持二元关系不变的概念约简

通过布尔矩阵运算,研究保持二元关系不变的概念特征和概念约简问题。首先,用布尔矩阵表示形式背景,用关系矩阵生成对象\属性关系矩阵,并研究其相关性质。其次,通过矩阵运算获取概念约简中三种不同概念的概念特征。最后,用矩阵运算实现概念区间集的极小运算,简化辨识矩阵,给出概念约简的求解方法,与已有的形式背景的概念约简方法进行比较,该矩阵算法简单且时间复杂度更低。     

用初等变换法改进矩阵密码的建立和破译

用初等变换简化矩阵密码的建立和破译的方法。     

基于Skowron分明矩阵的有效属性约简算法

为降低基于Skowron分明矩阵属性约简算法的复杂度,提出了简化分明矩阵及其相应属性约简的定义,并证明了基于简化分明矩阵的属性约简与基于原分明矩阵的属性约简等价.在简化决策表的基础上,定义了一个函数,该函数能度量条件属性在简化分明矩阵中出现的频率,并给出了计算该函数的快速算法,其时间和空间复杂度均为O(|U/C|).用该函数设计了一个有效的基于原分明矩阵属性约简算法,算法的时间复杂度降为O(|C||U|)+O(|C|2|U/C|),空间复杂度降为O(|U|);并用实例证明了算法的有效性.     

几种典型特征抽取方法比较及其在人脸识别中的应用

针对人脑识别技术中特征抽取的几种经典方法在应用上的特点以及存在的问题,提出了从代数学的角度对其进行比较分析。结果表明：主成分分析、奇异值分解是基于矩阵变换的特征抽取方法;独立主元分析、非负矩阵分解是基于矩阵分解的特征抽取方法。在实际应用中,基于矩阵分解的算法与基于矩阵变换的方法相比,虽然需要更多的特征抽取时间,但具有更好的识别性能。通过基于ORL和YALE人脸库上的数值实验,证明了所得结论。     

分类算法中基于差别矩阵的属性约简方法

差别矩阵中会出现大量的重复元素占用大量内存,当数据太稠密时,构成的差别矩阵太大不容易操作且计算代价较高。本文提出了一种基于简化差别矩阵的属性约简算法(SDMAR),在属性约简之前,通过计算属性相似度,对属性进行了合并操作,得到简化决策表。根据简化决策表构造差别矩阵,计算差别矩阵中出现次数最多的属性并删除包含该属性的元素,当差别矩阵为空时终止操作,以达到对决策表属性约简的目的。通过算法及实例分析得到属性约简过程的时间复杂度有所减小。     

求解离子光学系统高阶轨迹方程的新方法

本文讨论求解离子光学系统高阶轨迹方程的逐次积分方法。计算轨迹方程齐次解的积分,可以直接建立轨迹方程非齐次项的G矩阵与该非齐次方程的特解轨迹S矩阵的转换关系。把这个关系归结为特解生成矩阵。按照这种改进的理论方法,高阶轨迹的求解简化成为G矩阵与L矩阵的相乘,S矩阵各元素间的某些相互关系亦同时被清晰显示。     

基于回溯的移动对象时序轨迹在线化简方法

针对从移动端采集到的移动对象原始轨迹序列的化简,定义了一种回溯化简框架,通过线性预测来控制化简的时机,对当前时刻到回溯的历史轨迹的起始时刻之间的原始轨迹进行离线化简,化简采用时态距离作为误差度量方法.在回溯化简框架下,首先利用每次离线化简后新产生的化简点构建多个向量,通过向量计算出预测速度方向,旨在缩小预测方向与未来真实速度方向的差异;然后利用点集合存储有向无环图中必需访问边来降低最优线化简算法的时间复杂度.第1组实验表明,相对于直接使用最近两个位置点计算速度方向,抖动较为剧烈的原始轨迹在新的预测速度方向下的化简率更高,说明预测速度方向比切线速度方向更接近移动对象的未来运动方向;第2组实验表明,优化后离线化简算法的时间性能有所提高,说明减少边的访问量确实能够降低算法的时间开销.     

网格简化的分类研究

从网格模型简化的发展过程出发,对网格简化进行了分类研究。将网格简化的方法归纳为静态、动态、依赖于视点的简化方法,并对各种简化方法进行了详细的分类,同时对各种方法的优缺点进行了分析。最后对网格简化技术未来发展进行了展望,对网格简化技术在计算机图形学中的重要地位进行了肯定,并强调网格简化技术更需进一步完善的必要性。     

城市给水管网的优化布置

管网规划与布置是管道系统规划的关键部分，对工程投资、运行状况和管理维护有很大影响。针对目前城市给水管网布置中存在的一些问题，分析了管网简化对优化设计的影响，并提出了管网图形简化的方法。     

一个面向对象的实体-联系-时间模型

讨论了一种应用于时态数据库的数据模型———面向对象的实体 联系 时间 (ERT)模型 .将时态概念作为模型组成部件 ,重点描述了其模型结构和重要的时态概念 ,简要介绍了相应的时态关系代数操作 ,及在此基础上的约束     

文本阅读中时间信息加工的二阶段模型——来自ERP的证据

采用ERP技术,通过2个实验来探究文本阅读中时间信息加工的内在机制. 实验一通过控制文本阅读中事件场景持续时间,以时间词和回指词的N400波幅为指标,探讨时间信息转换后关键句阅读时间延长的原因;为了消除加工时间词本身对回指词加工的影响,实验二将重名回指词放在事件句句尾,进一步验证二阶段模型. 2个实验的结果表明:文本中时间转换信息引起关键句阅读时间延长的原因包括加工时间词与更新情境模型、通达先前信息与整合;文本阅读中时间信息加工符合二阶段模型,加工时间词和情境模型的更新为第一阶段,通达与整合先前信息为第二阶段. 研究结果为文本阅读中时间加工的二阶段模型进一步提供了神经生理方面的证据.     

随机数学在计算机随机Petri网模型变迁化简技术中的应用

用随机数学方法，推导出计算机随机Petri网中时间变迁的串联、并联及选择结构模型的性能等价公式，为随机Petri网模型的化简提供了一个有效的手段。     

企业安全评价分析方法及应用

依据某机车车辆厂的特点，建立了安全性评价指标体系，并用主成分分析法对数据进行分析处理，求出指标综合表达式和排序结果，通过对数据进行简化处理，能够找出指标间的相互关系，从而得到指标的客观权重，能更客观地反映企业的安全生产状况，并指出了主成分法应用于安全评价中的特点。实例分析表明，该方法是一种切实可行的方法。     

水玻璃的基本组成及定量测定

利用三甲基硅烷化反应和气相色谱联用法测定了水玻璃中各个聚硅酸的含量。通过适当简化，使＾２９Ｓｉ核磁共振谱能够识读。实验证明，立方八硅酸是水玻璃中硅酸聚合的最终产物，也是生成胶粒的起始，它在聚硅酸中含量超过聚硅酸总量的５０％，立方八硅酸可以视作水玻璃最基本的成分。     

新的ICA算法实现成组fMRI信号盲分离

独立成分分析(ICA)方法已被成功地用于处理功能磁共振成像(fMRI)信号,但主要是用于处理单个被试的fMRI信号,对于多个被试的情况却很少考虑.为此利用一种扩展的ICA方法--Group ICA来处理多个被试的fMRI信号,结果表明这种方法在保证结果准确性的前提下,可以大大减少计算量,快速获得统计结果.计算中应用的是NewFP算法,统计结果表明这种算法在估计激活的时间动力学准确性上优于FastICA算法.     

基于Brovey融合的卫星影像土地覆盖变化检测

随着高空间分辨率卫星影像的发展,如ETM ,QuickBird,IKONOSE等高空间分辨率卫星,近20年来已相继开发了许多影像融合的方法,如HIS,PC,HPF,SFIM,SVR,Wavekt和Brovey等融合法．传统的影像融合是将时相相同或相近的影像进行融合,以提高影像的空间分辨率和光谱分辨率,提高影像的目视可解度和分类精度等．而本文却是对不同时相的影像进行融合,用Brovey融合法将不同时相的TM(1986年7月26日)和ETM (2000年5月4日)的Pan波段影像进行融合,再对融合后的影像采用无监督分类和PC2分析两种方法将两时相的土地覆盖变化区域提取出来．研究证明融合法能快速、简便、准确的检测出土地覆盖变化的区域。