基于量子粒子群的广义模糊熵阈值法参数选取

针对广义模糊熵阈值分割法中参数m的选择问题,提出了一种结合优化算法的自适应参数选取算法.该算法依据一种图像分割质量评价指标建立目标函数,再基于量子粒子群优化搜索算法在参数的变化空间自适应地搜索最佳参数,同时依据模糊熵最大准则对S型隶属度函数中的三个参数(a,b,d)进行了全局组合寻优,从而建立了一个嵌套的优化搜索过程,实现了广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取.实验表明,该方法对光照不均匀图像有更好的分割效果.     

理想点法和模糊优选法的等价性

陈述理想点(TOPSIS)和模糊优选这两种常用的决策分析方法,分析TOPSIS法和模糊优选法的异同,发现虽然TOPSIS法和模糊优选法的决策矩阵的标准化处理技术不同,但从对对象排序的角度看,所获排序是一样的,并从数学结构的角度说明这两种方法属于同类型的决策方法,为更好的应用这两种方法奠定了基础。     

Extended Logistic Chaotic Sequence and Its Performance Analysis

In order to improve performance and security of image encryption algorithm effectively based on chaotic sequences, an extended chaotic sequence generating method is presented based on logistic chaotic system using Bernstein form Bézier curve generating algorithm. In order to test the pseudorandom performance of the extended chaotic sequence, we also analyze random performance, autocorrelation performance, and balance performance of the extended chaotic sequence. Simulation results show that the extended chaotic sequence generated using our method is pseudorandom and its correlation performance and balance performance are good. As an application, we apply the extended chaotic sequence in image encryption algorithm, the simulation results show that the performance of the encrypted image using our method is better than that using logistic chaotic sequence.     

基于类内差和改进划分系数的聚类有效性函数

针对改进划分系数对模糊聚类有效性的判决并不十分理想,提出了将类内差和改进划分系数相结合的两个聚类有效性函数。该聚类有效性函数从数据聚类效果要求类内样本越相似而类间样本相差越大的观点出发,通过将反映数据聚类类内紧致性程度的类内差和类间分离性程度的改进划分系数相结合,并考虑到模糊C 均值聚类算法的适用条件作为构造聚类有效性函数的约束因子,得到新的聚类有效性标准。给出应用该函数进行模糊C 均值聚类有效性判决的具体步骤,通过仿真实验证明该有效性函数具有良好的分类性能。     

LF完备映射的一个注记

本文针对LF完备映射的特性引入强闭映射,讨论了闭映射和强闭映射的关系,给出了Lindelof空间的二个反例。     

一种基于Ridgelet变换和抑制式FCM聚类的数字水印算法

利用人类视觉系统的掩蔽效应和脊波变换(ridgelet transform,RT),提出了一种新颖的自适应乘性数字水印算法。由于脊波具有方向敏感性和各向异性的特点,具有自然纹理和曲线边缘的图像首先进行分块脊波变换,使脊波变换系数能够分段线状表示图像中的边缘奇异性。然后根据不同纹理程度的图像块提取脊波方向能量特征,结合人眼接受信号具有近似对数的特性对此特征进行非线性调整;并将其作为抑制式模糊聚类(suppressed fuzzy C-means algorithm,s-FCM)的特征向量,将图像块分成两类:较平坦区域、强纹理和边缘区域。最后将数字水印自适应嵌入到属于第二类的图像块的能量最大方向的中频脊波系数,并由该图像块的脊波方向能量特征控制嵌入强度。水印通过相关检测器判断存在与否。实验结果表明水印算法具有较高的不可见性和稳健性。     

基于分离性测度的数据分类效果评价

针对模糊C-均值聚类算法对初始化分类参数(包括起始聚类中心位置和初始化分类隶属度矩阵)的选择比较敏感而导致分类结果差异性较大,以及错误分类会给解决实际问题带来难以预料的后果的情况,从数据的类内紧致性的对偶面即分离性入手,提出了基于分离性测度的分类效果好坏的评价准则。实验结果表明,定义的分类效果评价准则函数是可行的。     

Vague 值与Vague 集上的贴近度

基于“投票模型”,给出一个一般的贴近度表达式,该表达式把Chen的公式、Hong和Kim的公式、李和徐的公式作为特例.基于这个一般表达式,定义了一些新的贴近度公式并讨论了这些公式具有的性质,为更好的应用这些公式奠定了必要的基础.     

最大模糊能量图像阈值分割法

最小模糊熵阈值法是一个常用的图像分割方法。依据模糊熵的对偶概念：模糊能量,提出了对应的最大模糊能量阈值法。考虑到最大模糊能量阈值法在有些情况下不能有效找到直方图的谷点,通过融入阈值点的概率信息,提出了一种改进的加权最大模糊能量阈值法,改进方法能够使得分割阈值点更接近图像直方图的谷底。实验结果表明,改进的最大模糊能量阈值法对单峰直方图和小目标图像有更好的分割效果。