模糊决策粗糙集模型及其属性约简

决策粗糙集基于严格的不可分辨等价关系,只能适用于离散型数据,文中研究了一种新的模糊决策粗糙集模型及相应的属性约简算法.该模型将不可分辨等价关系放松为高斯核模糊T-等价关系,从模糊隶属度角度定义了条件概率,能够直接对数值型数据进行属性约简.利用UCI标准数据集,将该模型与Pawlak经典粗糙集、决策粗糙集在属性约简能力上进行比较,仿真实验结果表明,该模型具有较好的性能.     

浅淡西藏"密芒"围棋的发现和相关传统藏棋种类

本从西藏考古发现中的石制棋盘，就西藏围棋(密芒)的起源与发展进行了探讨，并就西藏“密芒”(围棋)兴盛与衰落的原因进行了分析，建议有关部门应对西藏“密芒”(围棋)发生史，发展史进行认真的研究，使这一传统的体育项目得到开发，以弘扬民族传统化。     

粗轧板坯镰刀弯控制模型的研究与应用

针对经常困扰热轧生产的粗轧板坯镰刀弯缺陷,本文结合弹跳方程和解析法,分析了引起板坯镰刀弯的主要因素——轧机两侧纵向刚度偏差、来料楔形及轧件运行走偏,分别计算了其对应的调整量,建立了基于轧机两侧轧制力差的镰刀弯调平控制模型.该模型可反映轧机两侧纵向刚度差、来料楔形及轧件运行走偏等主要因素与镰刀弯的定量关系,进而计算出控制镰刀弯的粗轧机各道次辊缝倾斜调整值.与现场实测值进行离线验证对比,实测值与计算值比值平均为0.977,结果表明镰刀弯调平模型能够预估板坯各道次辊缝倾斜调整值.将模型投入2250 mm热轧机组使用后,板坯镰刀弯弯曲量未达标率从24.88%下降到6.62%,提高了镰刀弯控制效果,使粗轧板坯镰刀弯问题得到了很大缓解.     

基于不同分块多特征优化融合的人脸识别研究

针对光照、姿态、表情等复杂情形下人脸识别率较低的问题,提出基于不同分块多特征优化融合的人脸识别方法.首先考虑了局部二值模式、局部相位量化特征和小波变换特征.进一步,考虑单一分块算法会使分割线周边信息不能完整提取,从而丢失对人脸识别的有用特征,提出了人脸灰度图像多重分块的方法.最后,采用遗传算法对不同分块多特征进行权值寻优,得到最优权值.在大规模人脸数据集FRGC2.0数据库上进行实验四验证,验证率达到95.31%(FAR0.1%),首选识别率为99.06%,相比于前期文献,该算法能多方位提取人脸特征信息,提高人脸识别率,且所用特征较少.     

热连轧宽度自适应模型优化

为提高热连轧粗轧宽度控制精度,提出了一种宽展模型参数自适应方法.该方法将宽展模型中自然宽展系数和狗骨宽展系数作为待优化参数向量,以此为基础对自适应目标函数进行构建,并使用Nelder-Mead算法进行目标函数的最优化求解,得到了满足条件的最优化参数向量,进而完成了宽展系数的优化,提高了轧件的宽度控制精度.本方法已应用于某850 mm热轧粗轧控制系统中,并与传统自适应模型精度进行比较,采用所提出的参数自适应方法后,宽度模型预测值与实测值的偏差由3.05 mm降至1.28 mm,有效地提高了宽度质量.     

基于分形和粗集理论的云杂波背景下序列图像弱目标检测

提出了云杂波背景下序列图像中弱目标检测新方法.基于粗糙集理论建立了云杂波背景下弱目标检测模型,使之符合两种不同图像边缘的局部分形维的奇异值改变,根据目标和背景的时域特征完成目标检测.实验及仿真结果表明,该算法能够抑制空间和时间相关性强的云杂波背景,且算法简单.     

近松散含水层溃砂机理及判据研究

深厚松散层下煤碳滞压量巨大,提高开采上限是近松散层下安全采煤的重要研究课题。基于海孜煤矿西部井松散层下浅部采区压煤问题,通过相似材料模拟试验及理论分析,从覆岩裂隙破坏发展规律及松散层砂土颗粒性质入手,研究工作面溃砂机理,试验结果和理论分析基本吻合,同时提出工作面溃砂判据,研究结果对合理留设浅部工作面安全保护煤(岩)柱,最大限度提高开采上限具有现实指导意义。     

基于k等价度容差关系的变精度粗糙集模型及其约简算法

针对k等价度容差关系,提出了一种基于k等价度容差关系的变精度粗糙集模型,该模型是变精度粗糙集模型在不完备信息系统中的拓展．在此基础上,定义了变精度粗糙集模型约简的概念,讨论了一种刻画属性重要性的新指标,提出了一种启发式约简算法．该算法能从搜索空间中不断地添加重要的属性,并且删除不重要的属性,从而降低了约简的时间复杂度．最后,通过实例说明该算法的有效性．     

一种多粒度覆盖粗糙集模型

多粒度粗糙集是粗糙集模型在多粒度及分布式环境中的一种重要的拓展形式,其主要思想是采用一族而非一个粒空间中的知识来对目标进行粗糙逼近。将多粒度的思想引人覆盖粗糙集模型中,采用一族而非单个的覆盖,提出了一种多粒度覆盖粗糙集模型。     

基于极大相容块的粗糙性度量及其属性约简

由于相似关系或相容关系不具有传递性或对称性,从而相容类或相似类之间存在误判,因此研究不完备信息系统中合适粒度下的粗糙性度量和属性约简算法很有必要。在不改变相关模型的基础上,文章通过极大相容块的思想,研究了非等价关系的基本知识粒度构造,进一步讨论了合适粒度下的粗糙性度量方法,提出了基于极大相容块的知识粗糙性更精确的定义和极大相容块的条件信息熵及其属性重要性定义,并证明了相关性质;给出了合适粒度下属性约简的启发式算法,结果表明,极大相容块的重要性度量避免了通常意义下粒度过粗问题,知识粗糙性更为准确。