检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2013年第2期39卷 202-206页

作者：付亚男毛军军徐丹青安徽大学数学科学学院合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

针对属性值为区间直觉梯形模糊数(IITFN),且属性权重为区间值的多属性决策问题,提出一种基于离差最大化的IITFN多属性决策模型。计算各方案与正、负理想解的距离,定义各方案的不同属性到相应正、负理想解分量的离差,基于离差最大化原则... 详细信息

针对属性值为区间直觉梯形模糊数(IITFN),且属性权重为区间值的多属性决策问题,提出一种基于离差最大化的IITFN多属性决策模型。计算各方案与正、负理想解的距离,定义各方案的不同属性到相应正、负理想解分量的离差,基于离差最大化原则给出最优化模型,应用Lingo工具给出权重的值,依据IITFN的加权算数平均算子给出各方案的总离差,根据总离差的大小对各方案进行排序。实例结果表明,该模型的运算步骤少,更易于实现。

关键词：区间直觉梯形模糊数多属性决策离差最大化理想解权重距离

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直觉模糊集新的熵公式及应用

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计算机工程与应用 2013年第23期49卷 48-51页

作者：吴涛白礼虎刘二宝孙小慧安徽大学数学科学学院合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

针对直觉模糊集的熵的公理化定义中存在的问题,修正了直觉模糊熵的公理化定义,给出了一个新的直觉模糊集的熵的计算公式,证明了其正确性。给出了一个基于直觉模糊数的熵的多属性决策算法,应用实例表明其合理性和有效性。

关键词：公理化定义模糊性不确定性直觉模糊集熵

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基于集成算子的改进IITFN多属性群决策方法

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计算机工程与应用 2013年第12期49卷 53-56页

作者：徐丹青毛军军付亚男安徽大学数学科学学院合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

对区间直觉梯形模糊数决策方法进行研究。定义了区间直觉梯形模糊数期望值、得分函数和精确函数,进而给出了区间直觉梯形模糊数的一种新的排序方法。另一方面,给出了有序加权平均算子和混合集成算子。建立了基于区间直觉梯形模糊数的多... 详细信息

对区间直觉梯形模糊数决策方法进行研究。定义了区间直觉梯形模糊数期望值、得分函数和精确函数,进而给出了区间直觉梯形模糊数的一种新的排序方法。另一方面,给出了有序加权平均算子和混合集成算子。建立了基于区间直觉梯形模糊数的多属性群决策方法,给出了相应的群决策方法。实例分析验证了所提出方法的有效性。

关键词：区间直觉梯形模糊数得分函数有序加权平均算子混合集成算子多属性群决策

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直觉模糊熵的几何构造方法及其应用

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计算机工程 2013年第11期39卷 218-222页

作者：毛军军姚登宝刘二宝王翠翠安徽大学数学科学学院合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

针对直觉模糊集中模糊性和直觉性对不确定信息的综合影响以及直觉模糊熵连续变化等问题,提出2种直觉模糊熵的几何构造方法,完善传统直觉模糊熵的构造准则。利用几何方法,分别通过建立等熵平面和等熵圆弧,结合距离构造2种新的直觉模糊熵... 详细信息

针对直觉模糊集中模糊性和直觉性对不确定信息的综合影响以及直觉模糊熵连续变化等问题,提出2种直觉模糊熵的几何构造方法,完善传统直觉模糊熵的构造准则。利用几何方法,分别通过建立等熵平面和等熵圆弧,结合距离构造2种新的直觉模糊熵,并证明其相关性质。论述直觉模糊熵的一般构造方法,对算例与现存的一些熵公式进行比较分析。将直觉模糊熵应用到多属性决策中,验证该方法的正确性和合理性。

关键词：直觉模糊熵几何准则等熵平面等熵圆弧多属性决策

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一种基于区间直觉模糊集的多属性决策方法

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河南科技大学学报（自然科学版） 2013年第5期34卷 87-90,9页

作者：孙小慧吴涛孙恒白礼虎安徽大学数学科学学院安徽合肥230039 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 北京林业大学水土保持学院北京100083

对已有区间直觉模糊集的得分函数和精确函数进行了研究,在此基础上定义了一种新的得分函数,弥补了已有得分函数和精确函数的不足和缺陷,并讨论了得分函数的一些性质。通过区间直觉模糊集的加权平均算子和加权几何集成算子对多属性进行集... 详细信息

对已有区间直觉模糊集的得分函数和精确函数进行了研究,在此基础上定义了一种新的得分函数,弥补了已有得分函数和精确函数的不足和缺陷,并讨论了得分函数的一些性质。通过区间直觉模糊集的加权平均算子和加权几何集成算子对多属性进行集成,应用新的得分函数,给出了基于区间直觉模糊集的多属性决策方法。实例表明该方法具有良好的实用性。

关键词：区间直觉模糊集集成算子得分函数精确函数决策

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基于离散曲率熵的徘徊行为检测

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计算机工程与应用 2013年第18期49卷 164-166,216页

作者：刘强罗斌翟素兰涂铮铮安徽省工业图像处理与分析重点实验室合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230039 安徽大学数学科学学院合肥230039 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

针对公共重点区域的智能监视问题,提出了一种新的徘徊行为异常检测方法。该方法利用视频目标跟踪算法得到可疑行人的运动轨迹,通过曲线拟合对运动目标的离散点轨迹进行平滑,计算离散点的离散曲率,计算感兴趣区域内运动目标轨迹点的离散... 详细信息

针对公共重点区域的智能监视问题,提出了一种新的徘徊行为异常检测方法。该方法利用视频目标跟踪算法得到可疑行人的运动轨迹,通过曲线拟合对运动目标的离散点轨迹进行平滑,计算离散点的离散曲率,计算感兴趣区域内运动目标轨迹点的离散曲率的熵及方差,通过离散熵阈值比较进行徘徊行为判断,该方法只需计算运动目标的轨迹,无需建立样本库,实验证明了该方法的有效性、实时性。

关键词：徘徊行为异常检测曲线拟合离散熵

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基于关联图划分的Kmeans算法

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计算机工程与应用 2013年第21期49卷 141-144,151页

作者：李正兵罗斌翟素兰涂铮铮安徽大学计算机科学与技术学院合肥230039 安徽省工业图像处理与分析重点实验室合肥230039 安徽大学数学科学学院合肥230039 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

Kmeans是最典型的聚类算法,因其简洁、快速而被广泛使用。针对传统Kmeans算法对初始聚类中心敏感和聚类参数k难以确定的问题,提出了一种基于关联图划分的Kmeans算法。该算法能够有效地根据数据的分布特性选取初始聚类中心,能够在指定的... 详细信息

Kmeans是最典型的聚类算法,因其简洁、快速而被广泛使用。针对传统Kmeans算法对初始聚类中心敏感和聚类参数k难以确定的问题,提出了一种基于关联图划分的Kmeans算法。该算法能够有效地根据数据的分布特性选取初始聚类中心,能够在指定的数据密集程度下自适应确定聚类数目。有效性实验表明上述改进的Kmeans算法具有较高的准确率和稳定性。

关键词： K均值关联图初始聚类中心相似度矩阵

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基于GOWA算子的IITFN群决策方法

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合肥学院学报（自然科学版） 2013年第2期23卷 18-23页

作者：徐丹青毛军军付亚男安徽大学数学科学学院合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

对区间直觉梯形模糊数(IITFN)决策方法进行了研究.通过定义区间直觉梯形模糊数的期望值和预期得分,进而给出区间直觉梯形模糊数的一种新的排序方法;同时,给出了广义有序加权平均算子及其性质.为了求广义有序加权平均(GOWA)算子的权重,... 详细信息

对区间直觉梯形模糊数(IITFN)决策方法进行了研究.通过定义区间直觉梯形模糊数的期望值和预期得分,进而给出区间直觉梯形模糊数的一种新的排序方法;同时,给出了广义有序加权平均算子及其性质.为了求广义有序加权平均(GOWA)算子的权重,提出了广义最小二乘法,进而建立了基于区间直觉梯形模糊数的属性权重完全未知的多属性群决策方法,并给出了相应的群决策方法.实例分析验证了所提出方法的有效性.

关键词：区间直觉梯形模糊数期望值预期得分广义有序加权平均算子广义最小二乘法多属性群决策

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基于IFSM改进水平软集的群决策方法

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合肥学院学报（自然科学版） 2013年第4期23卷 18-23页

作者：赵妍吴涛钱庆庆赵蓝天安徽大学数学科学学院合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

研究了在直觉模糊软矩阵环境下改进水平软集的群决策方法.首先利用直觉模糊软矩阵给出了在专家权重未知情况下的集成算法,并对λmid(E)-水平软集进行改进,提出了λnew(E)-水平软集;同时对λmed(E)-水平软集进行改进,提出了三均值水平软... 详细信息

研究了在直觉模糊软矩阵环境下改进水平软集的群决策方法.首先利用直觉模糊软矩阵给出了在专家权重未知情况下的集成算法,并对λmid(E)-水平软集进行改进,提出了λnew(E)-水平软集;同时对λmed(E)-水平软集进行改进,提出了三均值水平软集.然后利用水平软集计算各对象的选择值,得出最优决策.最后,通过实例验证了决策方法的可行性和合理性.

关键词：直觉模糊软矩阵 λnew(E)-水平软集三均值水平软集集成方法群决策

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基于局部信息的图像增强方法研究

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安庆师范学院学报（自然科学版） 2013年第4期19卷 59-61,65页

作者：赵蓝天吴涛钱庆庆赵妍安徽大学数学科学学院安徽合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

在图像处理过程中,使用直方图均衡化、全局对比度拉伸等基于图像全局信息的图像增强算法,难以实现图像局部细节对比度的增强,即不能实现物体轮廓的增强。为此,本文主要对基于局部直方图均衡化、Lee算法的图像局部增强算法和MSR算法进行... 详细信息

在图像处理过程中,使用直方图均衡化、全局对比度拉伸等基于图像全局信息的图像增强算法,难以实现图像局部细节对比度的增强,即不能实现物体轮廓的增强。为此,本文主要对基于局部直方图均衡化、Lee算法的图像局部增强算法和MSR算法进行研究,通过算法的改进来实现图像局部增强的效果。

关键词：图像增强高斯滤波对数图像处理

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