基于属性质量度的变精度邻域粗糙集属性约简

变精度邻域粗糙集相比于邻域粗糙集具有抗噪容错的能力,但由于重新定义了下近似,正域的划分不再严格,使得属性重要度的可信度降低,在精度改变的情况下无法优先选取最优的属性.针对这一问题,分析变精度邻域粗糙集的下近似,引入邻域内的正确分类率,定义属性质量度,提出一种基于正域的增量和平均正确分类率的增率相结合的属性度量方法.通过和现有的基于属性重要度的属性约简算法做比较,实验结果表明,改进后的属性度量方法对变精度有更好的适应性,在不同变精度阈值下能得到更优的约简结果.     

基于直方图对无损数据隐藏的立体图像编码

将基于直方图对的无损数据隐藏用于立体图像编码,把数据隐藏和3D电视两个前沿研究结合起来.立体图像对中的一幅压缩后,无损嵌入另一幅中,使得3D电视的传输和存储容量减少一半,同时提供3D与2D电视兼容的可能.利用左右图的相关性进行4个参数的最优搜索,取得新的压缩极限.采用多循环方法的直方图对无损数据隐藏,得到较大容量以及较好的图像质量的无损嵌入.     

用于管涵探查的无线遥控小型机器人

设计了一款无线遥控的四轮驱动小型管涵探察机器人STIR(smart tunnel inspection robot).采用并行处理的双CPU体系,实现了STIR的遥测、遥控及运行姿态调整;融合多个传感器群的信息,实现了管涵内部和STIR本身的信息、数据采集和远程运动控制,通过操作站的上位机监控软件,完成管涵内探察画面的回传和参数监测.STIR所配备的动态电源监控及里程量度机构,能确保其能源充足并安全进出管涵及对所发现的管涵内异常点进行有效定位.实验证明:STIR设计合理,机械结构紧凑,功能完备,四轮驱动动力强劲,跨障碍能力强,遥控操作及监控方式灵活、透明.其转弯半径小,仅20cm,最大行走速度为10m/min,可探查管涵的直径为30~100cm,可克服的垂直障碍高度7cm,吃水深度30cm,探测时间120min,无线遥控半径在400m以内.STIR可以实现水利输水涵管、输油管道、地下电缆管道等内部状态的清晰、立体勘测,完成管涵的隐患和质量评估工作,运行稳定可靠,为小型管涵的高效探查提供了有力手段.     

基于差值灰色RBF网络模型股票价格预测研究

针对RBF神经网络的预测精度受样本数据随机性影响较大,而灰色理论能弱化数据随机性的特点,提出了差值结合法将灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络模型有效地结合起来,构建了差值灰色RBF网络预测模型。并利用此模型进行股票价格预测,实证结果表明:该模型预测稳定性较好,预测精度高,平均预测误差为0.68%,与BP神经网络和RBF神经网络相比具有更好的泛化能力和更高的预测精度,在股票预测中具有一定的实用价值。     

利用TM系列影像监测盐碱化土地变化——以民勤绿洲为例

选择盐碱化灾害严重的民勤绿洲地区,结合植被指数和地面温度以及目视解译的土地利用图,对4个不同年份的TM遥感影像进行信息压缩与提取,完成土地利用与覆盖的自动分类,获得不同时期、不同程度的盐碱化土地面积,进行对比分析.选择两个典型地区,结合气象、经济、地下水等观测和统计资料,研究盐碱化土地面积变化的成因.结果发现民勤绿洲地区的盐碱化土地面积一直处于下降趋势,地下水是影响土地盐碱化变化最主要的因素.     

基于荒漠化差值指数的荒漠绿洲过渡带土地沙化研究

沙化过程对土地质量影响很大,沙化过程动态监测是了解沙化过程的有效途径之一。以1991年、2001年和2011年LandSat TM遥感影像为数据来源,通过荒漠化差值指数法对腾格里沙漠东南缘格林滩绿洲20年间沙化土地进行动态监测及分析。结果表明:Albedo-NDVI特征空间荒漠化监测模型对于沙化土地分级便捷可行; 1991年至2011年间格林滩绿洲重度沙化土地和中度沙化土地面积呈减少趋势,轻度沙化土地和非沙化土地有所增加;中度沙化土地和重度沙化土地之间相互转化,且与其他类型土地之间也存在相互转移,主要转出为轻度沙化土地。研究区东部林地面积明显增加,南部和北部中度沙化土地逐渐转为轻度沙化土地,研究结果对当地生态恢复具有一定的实践指导意义。