一种新的基于组合赋权的区间型多属性决策方法

针对区间型多属性决策问题，为了获取更合理的属性权值向量。本文综合了主观赋权和客观赋权的优势，提出了一种新的组合赋权方法。并给出了相应的最优化数学模型。最后，利用TOPSIS法来对区间型多属性决策问题进行优劣排序。实验证明。本文提出的决策方法是切实有效可行的。     

相似关系下变精度粗糙集的阈值选取分析

针对相似关系下的变精度粗糙集模型,讨论了该模型下的阈值选取问题。阈值选取包括相似阈值和分类阈值的选取。通过粗糙熵的计算,给出了最优相似阈值的选取方法。对于分类阈值的选取,提出先将模型的边界域进行细划分,分析各边界域与分类阈值之间的影响关系;之后确立基于边界域的近似分类的准则,通过基于近似分类准则的优化计算,达到对分类阈值区间的合理选取。文末的仿真实例验证了该阈值选取方法的可行性和优越性。     

利用决策树发掘分类规则的算法研究

主要介绍决策树方法,回顾利用决策树发掘分类规则的各种方法,并对算法进行评价,最后提出了一个利用决策树分类技术进行月降雨预报的算法。     

再生制造系统的问题、体系及方法

再生制造在国际上受到了学术界的普遍关注,相关工业应用也得到广泛支持。国内再生制造的研究还处于起步阶段,相关文献也较为有限。该文总结了现有的再生制造研究成果,归纳了研究中的新问题,比较了相关研究在方法上的异同。特别地,总结了再生制造与环保的交叉。立足于中国实情,分析了对再生制造进行系统研究的必要性,以及如何将研究工作与国情相结合的问题,并对可能研究方向作出了展望。     

浅谈生猪养殖

生猪饲养在农村由来已久，在经济市场化的今天，大多数的村民开始扩大养殖规模，用来出售以取得经济收入。本论文就农村的养猪的具体过程来谈如何养猪。     

增量式ihash算法的改进研究

针对增量式的ihash算法在应用中的不足,提出了一种计算校验值的复杂度与文件变动的数据量成正比并能标明修改位置的完整性校验Ihash算法,并论证Ihash算法在抗碰撞问题上是安全的,且具有传统hash算法和ihash算法所不具备的数据块完整性验证等优势,能满足计算机证据保全等领域的特殊应用。     

改进分辨矩阵下的增量式条件属性约简算法

通过分析现有分辨矩阵的不足,给出了基于条件熵的分辨矩阵定义,以得到不一致决策信息系统下的合理条件属性约简结果.基于改进分辨矩阵的定义,提出了相应的条件属性约简算法,并证明了其约简为不同于代数观点下的约简,而与信息观点下的约简相同.进一步,对该改进分辨矩阵做进一步修正,提出了一个增量式条件属性约简算法.实验结果表明:所提出的改进分辨矩阵下的条件约简算法总体上优于同类求解算法,而其增量条件约简算法能够获得稳定可靠的约简结果,同时约简效率得到较大的提高.     

一种基于GACIOWGA算子的群体决策新方法

为了进一步研究在决策问题中出现的不理性行为,基于时间序列出发,定义积型互反判断矩阵的全局满意一致性,提出区间积型互反判断矩阵的不一致新指标,为研究在决策问题中出现的不理性行为提供了新思路和方法,数值实例表明了方法的有效性,具有一定的创新性和实用价值.     

融合域自适应和弱监督策略的遥感影像建筑物提取算法

常见的建筑物提取算法主要采用全监督的方式实现,得到的模型通常在训练数据集上表现良好,而在跨区域使用时效果不佳。基于生成对抗网络的域自适应方法虽然在一定程度上能够增强网络的迁移能力,但由于缺乏目标域关键信息,效果难以保证。设计了一种全新的端到端弱监督建筑物提取网络。首先,采用像素关联模块来提升生成网络的性能;然后,在此基础上综合运用域自适应和图像级弱标签两种策略来优化训练过程,从而大幅提升了网络模型的泛化扩展性能。采用3组数据对所提方法的有效性进行了验证,通过大量实验证明了所提方法可以有效提升建筑物提取的性能。同时,通过消融实验验证了网络中各个模块的有效性。     

针对动态场景的快速视差图像预测方法

要在机器人导航、视频监控和人机交互等领域,从立体图像序列中计算动态场景的三维结构时,大多数空-时立体方法和场景流方法,没有充分利用前一帧视差图像的信息计算下一帧视差图像,导致在计算每一帧视差图像时,对应点的搜索空间降低了视差计算的速度。针对这一问题,提出了一种有效的视差图像预测方法,利用稳定的基于角不变量特征的三维配准算法,估计立体装置在相邻两帧之间的自主运动参数;并建立了相邻两帧视差图像之间的变换关系。所提法能够快速计算具有时间一致性的视差图像序列,仿真和真实实验证明了其有效性。