运用图像重构误差控制的骨架简化方法

将贝叶斯模型方法运用于基于图像重构误差控制下的骨架简化问题,通过建立平衡算法实现重构精度与骨架简化的平衡统一.在算法的设计中,通过对骨架分支级别的设置,运用重构误差和骨架简洁度两个控制参数以及平衡算法,在骨架主轴的基础上通过添加相关各级别的骨架分支,实现对骨架分支的优选,最终获得图像的最优近似骨架.实验结果表明:本算法对于边界扰动具有较好的鲁棒性,与其它方法相比,本算法复杂度较低,运算速度更快,得到的骨架也更简洁.     

基于模糊化邻域系的粗糙近似算子(Ⅱ)——公理刻画

研究了基于模糊化邻域系的粗糙近似算子的公理刻画问题.特别地,通过一组公理集分别刻画了由串行的、反身的、一元的和传递的模糊化邻域系生成的粗糙近似算子.     

IFS-BN结合的辐射源威胁评估方法

针对辐射源威胁评估实时性、复杂性和信息不确定性的问题,将直觉模糊集与贝叶斯网络相结合,提出一种基于IFS-BN的辐射源威胁评估方法。IFS-BN算法通过直觉模糊集刻画贝叶斯网络的节点信息,充分描述节点信息的确定性,不确定性以及犹豫度。同时,将直觉模糊集求得的各辐射源先验概率代入贝叶斯网络模型之中,得出后验概率进行威胁等级排序,并在此基础上建立了相应的评估指标体系。仿真分析表明,算法具有较好的可行性与有效性。与经典贝叶斯网络评估方法相比,IFS-BN算法的结果更加客观合理。     

结合SVM与Bayesian为不带类别标记的兼类文本分类

针对兼类文本分类的问题,本文提出了一个对不带任何类别标记的文本进行准确分类的方法。首先利用SVM的1-a-1兼类文本分类算法为不带类别标记的文本进行初始分类,不能准确分类的处于类属模糊区的文本让训练好的NBC分类器再分类。实验结果表明,可得到较准确的分类结果。     

粗糙集理论中粗糙函数定义的改进及粗糙导数性质的证明

对二元、n元粗糙函数、k阶粗糙导数的定义进行了改进,给出了一元、二元粗糙导数的性质,并对一元、二元、n元粗糙导数的性质给出了较详细的证明.     

博弈论在银行监管中的应用

金融系统的稳定与繁荣是国家经济兴旺发达的前提和基础，对银行等金融机构的监管是保障金融系统稳定的重要手段．本文运用博弈理论建立了银行监管问题的非合作模型．通过对该模型混合策略分析，从理论上建立了预防银行违规的思路．并阐述了提高监管政策的科学性，改进监管技术手段，加强信息披露制度对我国银行体制建设的意义．     

威布尔分布下未来观测值的预测

在历史样本为Ⅱ型双删失情形下 ,得到了未来观测值的后验预测分布密度     

知识论域、知识拓扑与集合邻域

定义了知识论域和知识拓扑，组建了4种拓扑空间，分析了它们的联系．从拓扑算子与近似算子的复合、近似邻域、拓扑不变性质3个方面研究了各个拓扑空间的性质，提出了集合邻域的概念，研究了它与点邻域的深刻联系和对一般拓扑空间的作用，并以它为手段研究了新组建的拓扑空间．     

基于粗集理论的决策规则提取方法

本文利用一致性规则进行属性的规则泛化。在归类优选问题上,采用样本先与值核属性匹配,而后再与非值核属性匹配,对于无匹配的样本采用相似条件向量的方法对缺损数据进行归类优选。     

Duane模型、分组数据的AMSAA模型和具丢失数据的AMSAA模型——Bayes分析方法

本文将Bayes分析方法应用于Duane可靠性增长模型、分组数据的AMSAA模型和具丢失数据的AMSAA模型,得到了参数以及系统能达到的MTBF的Bayes点估计和Bayes区间估计。