基于灰色系统理论的360°绩效考评

文章基于对现行的绩效考评方法的特点和有效性的分析,构建了360°绩效考评层次结构模型,利用层次分析法并结合德尔菲法确定各考评指标的权重,再运用灰色系统理论的原理和方法,提出一种以定量分析为主并与定性分析相结合的360°绩效考评方法;通过实例分析,此方法具有把各层考评者提供的"贫信息"做出系统综合的优点,最终不仅能得到被考评者的总评所属灰类及优劣顺序,而且可以得到各级指标所属灰类和具体的灰色评价权数,使360°绩效考评较好地达到了绩效反馈目的。     

基于粗糙熵和K-均值聚类算法的图像分割

针对基于粗糙熵的图像分割算法不能满足复杂图像的多类目标提取的需要,本文先利用K-均值聚类算法对图像进行区域分割,再利用基于粗糙熵的方法对分割结果进行目标提取,从而达到多阈值分割的目的。通过对遥感图像进行分割处理,证明了改进后算法的有效性。     

基于时变的我国开放式基金选股和择时能力定量分析

金融时间序列数据常常发现有波动聚集的现象即波动随时间变化的现象.选取2003年前发行的15只开放式基金的周数据作为样本,在T-M模型和H-M模型的基础上加入GARCH效应来分析基于时变的我国开放式基金的选股和择时能力,以求对这两种能力更精确的评估.实证结果表明,传统的T-M模型和H-M模型不仅高估了基金经理的选股能力,还高估了基金投资组合的系统风险.因此,为了去除这种高估的偏差,应该在评估基金绩效或基金经理选股、择时能力时在模型中考虑GARCH效应.     

基于支持向量机的小波域自适应水印算法

提出一种小波域中基于小波系数方向树模型的支持向量机自适应水印算法.利用支持向量机在小样本的情况下具有良好的学习和泛化性能的特点,建立小波域内不同尺度上同方向子带内相同空间位置的小波系数间的关系模型;根据关系模型来嵌入和提取水印.为提高图像视觉效果,采用模糊聚类的方法自适应地选取水印的嵌入位置.实验结果表明:该方法对常见的图像攻击具有很好的鲁棒性,而且水印的隐蔽性好、安全性强.     

未知数量稀疏源的盲分离方法

提出了一种新的用于未知数量稀疏源的盲分离的统一方法.为了改善聚类分离的精度,首先选取混合空间中半径给定、中心位于原点的超球面以外的数据点,并将这些数据点映射到中心位于原点的单位超球面上.由此,原来的超平面线性聚类变为致密聚类,各聚类互相重叠的现象消失.然后,通过对这些映射到单位超球面上的数据点进行聚类分离来估计混合矩阵,再利用混合矩阵估计源,其中最佳不相似阈值和相应的聚类数量是自动生成的.仿真实验验证了该方法对实际音频信号包括语音信号的有效性.仿真结果表明该方法精确、简便,稳定性好,且计算量较小.     

基于图象的人体运动追踪系统研究

首先介绍了运动测量的几种主要方法,讨论了基于图象的运动追踪研究中要考虑的时间延迟问题及多摄像机的采集同步问题,最后介绍了一个能较好地完成大尺度空间人体无约束追踪的基于透视四点投影(P4P)问题的单摄像机运动追踪实验系统,包括摄像机标定、图象处理、特征提取、特征匹配、深度估计和姿态估计等等技术。     

组合运输的优化调度

对多车场情况的非满载的小货运量运输问题进行了分析 ,提出采用组合运输方式可以提高车辆的使用效率 ,进而构造了由分组和连接构成的序列优化启发式算法 ,并用实例进行了验证.     

大规模定制模式下的顾客需求管理：获取、识别和聚类分析

为了有效处理不同客户的需求以保证大规模定制生产的规模性和经济性,提出了一种以聚类分析思想为核心的定制需求管理方法。该方法在获取客户需求信息并进行有效化处理的基础上,采取模糊聚类的方法将数量众多的单个客户转化为具有相似需求的客户群体,指导企业产品的标准化、生产的模块化以及产品族的规划设计并提升客户满意度。文章最后,结合笔记本电脑的应用实例说明了该方法的可行性和有效性。     

设计模式指导的软件分簇方法

程序理解是一个从计算机程序中获取知识信息的过程,其主要目的是获取软件的各种有关知识以理解开发者的意图,从而支持针对现有或遗产软件系统进行软件评审、错误定位、反向工程、再工程、迁移、维护和复用等软件工程实践.本文提出一种设计模式指导的分簇方法,该方法采用程序中蕴涵的设计模式信息指导开源软件的分簇,运用"分而治之"的策略辅助程序开发者和维护人员快速、方便地理解代码.首先,采用设计模式检测技术从程序代码中抽取设计模式信息;然后,基于设计模式中角色间的相互关系,利用检测出的设计模式信息指导分簇;最后,对分簇结果可视化,以辅助程序理解.基于以上研究工作,开发了原型工具TasteJ并进行了实例研究,设计并实现了以人工为基准的实验来检验本文提出的软件分簇方法,并通过7个软件分簇度量函数,从统计的角度将其与现有主流软件分簇方法进行分析和比较,实验结果显示出本文所提方法的优势.     

针对东方人黑色虹膜识别的光谱选择

本文以东方人黑色虹膜作为研究对象,进行两方面研究:1)对于单一光谱照明,找到某一个最适合东方人黑色虹膜的光谱段;2)对于多个光谱照明,确定东方人黑色虹膜所需要的光谱段数量.第一部分研究中,采用改进的卷积矩阵与频谱能量相结合的算法,对虹膜纹理质量进行评估;采用改进2-DGabor与1-DLog-Gabor相结合的编码方法,获得虹膜匹配性能的指标.实验显示:针对单一光谱照明,700nm对于东方人的黑色虹膜是最优的光谱段.第二部分研究中,采用改进multi-group(2D)2PCA算法,基于多光谱虹膜图像的最大不相关性进行层次聚类分析.实验显示:针对多个光谱照明,3个主聚类可以最好地描述从545nm到940nm的所有光谱段.以上研究在该领域内具有开拓性,解决了东方人黑色虹膜多光谱采集与识别的基础问题,为东方人黑色虹膜的多光谱融合提供了理论依据.