一种改进的任意形状视频对象纹理编码算法

提出了一种改进的基于视频对泉的纹理编码算法．该算法在部分等级树集分割算法的基础上,充分利用视频对象的形状信息,在构建不重要集合列表时,仅仅对对象内部的小波变换系数进行处理,对对象外部的小波变换系数不作处理．通过这种改进,有效地去除了冗余的元素,使得在具有相同压缩比的条件下,该算法恢复图像的质量有了明显提高．仿真实验结果验证了该算法的有效性．     

一种基于用户兴趣的STC改进算法

作为一种常用的在线文档聚类算法,STC算法聚类结果在用户个性化方面存在不足。改进后的算法结合用户兴趣模型,通过增加基类选择因子和改善基类合并规则来进行改进,实现基于用户兴趣特征的个性聚类效果。实验表明,改进后的算法具有较好的准确性和效率。     

多特征关联的入侵事件冗余消除

通过对事件的源地址、宿地址和宿端口3个空间属性进行分析,枚举出事件在空间属性上的所有可能的关联特征;通过对相邻事件的时间间隔进行统计分析,提出了事件的时间关联特征可以用一个相对均方差模型描述．在此基础上给出了一种基于事件类型、空间和时间关联特征的冗余事件消除算法,它能根据冗余消除规则集实时处理入侵事件并进行冗余消除．实验结果表明,该冗余消除算法可以使冗余事件在总的事件中的比例低于1％,其冗余消除的准确性和消除程度均高于CITRA中提出的冗余消除方法．     

激励未知系统模态参数识别研究

研究了输入未知时，根据系统运行实测响应数据识别系统结构，采用迭代逆滤波算法，用高阶ＡＲ模型对输入信号进行估计，以便最终识别系统；在模型识别中采用了正交子空间法，这一方法将正交化引入时间序列，从而实现系统阶次的自动估计及模型识别．针对基本算法的冗余计算提出了改进算法。实验结果表明，本方法对未知输入系统识别良好，具有现实可行性。     

基于对应分析的冗余模糊C均值聚类算法研究

针对模糊C均值聚类（FCM）算法聚类原型最适合于球状类型簇的特点,提出了基于类间分离度和类内紧缩度加权的冗余聚类中心的FCM算法,即先将大簇或者延伸形状的簇（非凸）采用加权FCM算法分割成多个小类（冗余类）,从而规避FCM算法对初始聚类中心敏感的弱点．由于隶属度划分矩阵的元素是每个样本隶属于各冗余类的隶属度值,因此将其作为各冗余类的类特征,通过对应分析得到冗余类的新特征,再次采用加权FCM算法进行冗余类合并,最后达到分类效果．以代表曲线分割和曲面分割分类问题的3个典型数据集为算例,结果表明该方法能够识别不规则的簇,解决了FCM算法对初始聚类中心敏感的缺陷．     

基于用例图呼叫处理场景的不确定性冲突过滤方法

基于用例图建立的呼叫处理模型,针对Nakamura提出的业务冲突过滤方法中基桩配置矩阵合并开销过大和过滤检测结论冗余过多的缺点,从增加排除合并前提条件和增强过滤检测定理两个方面进行了改进,并提出了改进的过滤算法．计算机模拟实验结果证实：该改进算法不仅能够明显提高业务合并的效率,同时还能更加精确地定位冲突,减少不确定性结论,提高过滤检测性能．     

基于小波变换的低通系数差分的图像压缩算法

提出了在SPIHT算法中引入差分处理、对低频域小波系数根据其分布特性进行分析的方法．图像经过小波分解后,对生成的小波系数进行差分处理．对5阶分解后的小波系数最顶层采用分块分组的方法,用小波块的质心代替小波系数实现滤波,每组小波块做差分处理,从而减小低频域小波系数间的冗余．在此基础上,通过统计和推导,改进差分量化的模式,得到其优化算法．实验表明,本算法比标准SPIHT的算法具有更高的压缩比,压缩性能能够提高0．01～0．02dB．     

改进的基于后缀树的Web搜索结果聚类算法

为提高Web 搜索精度和检准率, 在后缀树聚类算法基本模型的基础上, 提出了一种改进的基于后缀树的搜索结果聚类算法。将向量空间模型与后缀树聚类相结合, 改善了基类合并的效果, 综合基类节点对应文本数、短语包含词语长度、短语权重及是否包含查询词作为聚类标签的筛选条件, 改进了聚类标签的合理性和可读性。以搜狗语料库中的文本分类语料库为数据源进行的实验结果表明, 该方法在一定程度上提高了聚类结果的准确率。     

机器人接触状态下作业的技能获取及融合

为使机器人获得人的基于力信息的作业技能，提出了用离散接触状态的变迁来建立作业的技能模型．用元素接触形式(ECF)描述定性接触状态，根据不同ECF的力信息聚类，采用改进的FCM聚类算法对示教所得的力信息进行分类，从而从人的示教中自动获取作业技能．为了对多次示教的作业技能进行融合，用Petri网进行建模，并提出根据技能模型描述状态变迁的矩阵方法．技能最终以面向对象的语言Visual C 描述．     

一种对信道差错鲁棒的多描述编码算法

结合过完备小波变换和凸集投影集(POCS)算法，提出了一种对信道差错鲁棒的多描述编码算法．该算法在编码器端采用过完备小波变换来引入冗余，并通过量化比例因子来调整编码中的冗余度；在解码器端使用POCS算法来重建图像．实验表明，该算法在删除信道中具有非常优良的性能，它不仅能利用冗余的小波变换系数来提高中心解码器的性能，还能利用冗余小波变换系数来克服信道差错．     

基于差别矩阵属性约简算法的改进

利用差别矩阵计算约简的算法,具有直观、易理解和完备性的特点,但也存在一定缺点,差别矩阵中存在大量冗余元素,这类元素的生成和存储将造成时空上的浪费.文章给出的算法在生成差别矩阵时,判断其元素是否冗余,若是冗余立即约去它,从而提高属性的约简效率.实例表明,该算法是正确和有效的。     

机器人相对雅可比矩阵解析求解方法研究

为了简化冗余度机器人雅可比矩阵的求解，本文给出了一种雅可比矩阵解析求解方法，该方法是将基坐标系建立在中间关节上，从而得到机器人的相对雅可比矩阵，使得雅可比矩阵表达简单，利用现有的公式对雅可比矩阵中的元素进行改写，将矢量叉乘变为矢量点乘，通过改写可以将雅可比矩阵中的元素计算用公式解析表达，使得计算过程简单，方便，与微分变换法和矢量叉乘法相比较，该方法概念清晰，计算规范，通过示例验证，该方法是正确的。     

The Algorithm for Rule-base Refinement on Fuzzy Set

In the course of running an artificial intelligent system many redundant rules are often produced. To refine the knowledge base, viz. to remove the redundant rules, can accelerate the reasoning and shrink the rule base. The purpose of the paper is to present the thinking on the topic and design the algorithm to remove the redundant rules from the rule base. The ＂abstraction＂ of ＂state variable＂, redundant rules and the least rule base are discussed in the paper. The algorithm on refining knowledge base is also presented.     

一种新的虚拟均匀线阵的构造方法

基于四阶累积量的DOA估计具有阵列孔径扩展的功能,在基于四阶累积量的均匀线阵基础上,提出一种新的虚拟均匀线阵的构造方法,真实阵元上形成特定的非均匀线阵的排布,使阵列扩展后的四阶累积量矩阵冗余项转化为有用项.仿真结果表明,新算法不但降低了基于四阶累积量的均匀线阵算法的运算量,而且增加了虚拟阵元个数,也带来了阵列孔径扩展的好处.     

石油蒸馏故障诊断专家系统知识获取与管理

提出了一种用于石油蒸馏过程故障诊断专家系统的知识获取方法———基于深层知识学习模型，该模型可使专家系统知识库不断自动地趋于完善。同时研究了如何将获得的知识存入知识库中，即对知识库内的知识进行管理。提出了一种基于结点规则的相关矩阵的构造规则间层级关系的知识管理方法，该方法可使知识库避免冗余和矛盾     

基于MBF的船联网RFID数据流清洗算法

针对船联网RFID数据流因存在冗余数据而影响工作效率的问题,在传统布隆过滤器数据清洗算法的基础上构建了矩阵型布隆过滤器模型,提出了一种改进的布隆过滤器RFID冗余数据清洗算法.实验结果表明,数据流越大,算法的数据清洗效果越明显.     

基于概率阈的冗余多故障诊断策略

针对冗余复杂系统的多故障诊断问题,为减小计算量和期望测试费用,设定一个概率值作为概率阈,忽略发生概率低于这个值的多故障状态,提出了一种基于概率阈的冗余多故障诊断策略。该策略首先对相关矩阵模型进行转化,并舍弃概率低于概率阈故障状态,然后用Rollout算法对基于信息熵的诊断策略进行优化,并给出了计算步骤与方法。实例表明,与文献中方法相比该策略虽然降低了一定的准确度,但减少了更大比例的期望测试费,而且降低了相关性矩阵模型的规模,缩短了计算时间。     

基于构形的冗余度机器人自运动规划方法

研究能够直接通过视觉信息进行实时规划的自运动规划方法．冗余度机器人的自运动受到构形约束．从构形出发就能够采用矢量方法规划机器人的自运动。以YJP-1型7自由度机器人为例，针对一类具有旋转自运动主平面的-冗余度机器人，采用基于线性约束的最小二乘法思想，即把机器人末端的运动速度为零作为线性约束条件，代入求机器人自运动逆解的极小最小二乘方程式中进行处理，得到自运动的解析表达式．数值仿真和实验验证了这种算法的有效性。     

一种基于粗糙集理论的值约简算法

基于粗糙集理论,提出一种无需建立差别矩阵,无需计算分明函数的值约简算法,阐述该算法的设计思想和具体步骤,并用具体算例证明此算法可行,而且获取的规则是完备无冗余的。     

一种基于频次统计的兼类噪声消除方法

分析了自动分类知识库中的文本兼类噪声，提出借助于频次统计特性来减少兼类噪声的新算法，在进行理论分析的基础上，讨论了具体的实现步骤，并通过对新闻语料的分类实验，检验了降噪效果。结果表明，该方法可以减少兼类概念在知识库中的冗余次数，能提高自动分类系统的性能指标。