检索结果-内蒙古大学图书馆

合肥工业大学学报（自然科学版） 2004年第9期27卷 1066-1069页

作者：乔宗敏朱夜明顾荣宝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 安徽大学学报编辑部安徽合肥230039 南京财经大学数学系江苏南京210003

specification性质是一种重要的动力性质,对连续的区间映射和树映射,该性质与拓扑混合等价。对紧致度量空间,满足POTP性质的拓扑混合映射具有specification性质。文章对紧致度量空间上连续自映射,研究了弱specification性质与各种混沌... 详细信息

specification性质是一种重要的动力性质,对连续的区间映射和树映射,该性质与拓扑混合等价。对紧致度量空间,满足POTP性质的拓扑混合映射具有specification性质。文章对紧致度量空间上连续自映射,研究了弱specification性质与各种混沌之间的关系,证明了具有弱specification性质的系统是Li-Yorke意义下混沌的,是Ruelle-Takens意义下混沌的,是处处混沌的,并且具有性质P。

关键词：连续自映射弱specification 混沌

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基于独立分量分析的脑电噪声消除

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生物医学工程学杂志 2003年第3期20卷 479-483页

作者：龙飞吴小培范羚安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

作为一种新的多元统计处理方法 ,独立分量分析 (ICA)是解决盲源分离 (BSS)问题的一个有效手段。在简要分析 ICA理论及其算法的基础上 ,提出将其应用到脑电中的眼电伪迹的去除任务。实际采集的生理信号大多由相互独立的成分线性迭加而成 ... 详细信息

作为一种新的多元统计处理方法 ,独立分量分析 (ICA)是解决盲源分离 (BSS)问题的一个有效手段。在简要分析 ICA理论及其算法的基础上 ,提出将其应用到脑电中的眼电伪迹的去除任务。实际采集的生理信号大多由相互独立的成分线性迭加而成 ,符合 ICA要求源信号统计独立的基本假设。与传统方法相比 ,ICA这种空间滤波器不受信号频谱混迭的限制 ,消噪的同时能对有用信号的细节成分做到很好的保留 ,很大程度上弥补了时频域方法的不足。此外解混矩阵的逆可以用来反映独立源的空间分布模式 ,具有重要的生理意义。

关键词：独立分量分析脑电噪声消除空间滤波神经网络

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多模板优化算法在基于图像的交通肇事现场测距系统中的应用

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计算机工程与应用 2003年第5期39卷 209-212页

作者：刘润阮宗才韦穗安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

交通肇事的勘测主要涉及路面两点间距离的测量,因而在路面不平整的情况下,如何确保测量的精度是基于图像的交通肇事现场测距系统所要解决的一个关键技术问题。该文针对这个问题展开了一系列的研究。首先分别给出了单模板算法和多模板优... 详细信息

交通肇事的勘测主要涉及路面两点间距离的测量,因而在路面不平整的情况下,如何确保测量的精度是基于图像的交通肇事现场测距系统所要解决的一个关键技术问题。该文针对这个问题展开了一系列的研究。首先分别给出了单模板算法和多模板优化算法的理论推导;其次对每种算法都做了数值模拟试验,并分析和比较了实验结果。结果表明利用多模板进行优化的算法比单模板算法更加鲁棒。最后还给出了真实图像的实验结果。

关键词：多模板优化算法图像非线性优化平面测量射影几何单应矩阵交通肇事现场测距系统计算机视觉

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基于两幅图像的三维物体分层重构

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计算机工程与应用 2003年第36期39卷 78-80页

作者：赵为民梁栋唐俊安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

文章研究在仅有两幅图像的条件下,如果摄像机内参数保持不变,如何利用场景中的结构信息实现空间物体的分层重构,研究表明,计算出无穷远平面的单应矩阵,可以仿射重构,计算出绝对二次曲线的像,就可以进一步实现欧氏重构。最后给出一个具... 详细信息

文章研究在仅有两幅图像的条件下,如果摄像机内参数保持不变,如何利用场景中的结构信息实现空间物体的分层重构,研究表明,计算出无穷远平面的单应矩阵,可以仿射重构,计算出绝对二次曲线的像,就可以进一步实现欧氏重构。最后给出一个具体的实验,结果表明该算法是可行的。

关键词：计算机视觉图像序列三维物体分层重构仿射重构矩阵三维重构摄像机

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基于独立分量分析的图像特征提取及去噪

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计算机工程与应用 2003年第9期39卷 107-109,126页

作者：范羚吴小培龙飞张道信郭晓静安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

探讨了一种新的多元统计分析方法———独立分量分析在图像特征提取及噪声去除中的应用。利用基于信息传输最大原则的infomax算法对自然图像的基向量进行迭代学习。实验表明,提取的基向量在空间频率上具有方向性和局部性,描述了输入自... 详细信息

探讨了一种新的多元统计分析方法———独立分量分析在图像特征提取及噪声去除中的应用。利用基于信息传输最大原则的infomax算法对自然图像的基向量进行迭代学习。实验表明,提取的基向量在空间频率上具有方向性和局部性,描述了输入自然景物图像的边缘特征。结合软门限算子,实现了图像中高斯噪声的去除。

关键词：独立分量分析特征提取软门限算子稀疏编码

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直线提取中断裂和欠连接问题的研究

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中国图象图形学报A辑 2003年第S1期8卷 381-383页

作者：汤进罗斌安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

准确提取直线在图象处理和分析领域具有重要意义.针对许多直线提取方法提取的直线存在断裂和欠连接的缺陷,本文提出用直线的相似性解决断裂问题,用直线交点和图象角点的位置关系解决欠连接问题.通过对大量各类型的图象进行实验,本方法... 详细信息

准确提取直线在图象处理和分析领域具有重要意义.针对许多直线提取方法提取的直线存在断裂和欠连接的缺陷,本文提出用直线的相似性解决断裂问题,用直线交点和图象角点的位置关系解决欠连接问题.通过对大量各类型的图象进行实验,本方法能较好的解决上述两个问题,能较完整的提取出直线.比起传统方法,具有明显的改善.

关键词：直线提取直线相似图象特征融合图象角点

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范例推理中范例自动获取的数据挖掘技术

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2003年第1期36卷 23-27页

作者：倪志伟蔡庆生贾瑞玉中国科学技术大学计算机科学系合肥230027 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

范例推理作为基于规则推理技术的一个重要补充,已受到人工智能研究人员的普遍关注.在范例推理中,也有许多相应的知识,它主要包括:范例库、修正知识库、索引模式、相似性判断标准等.这些知识的获取也存在一定的瓶颈问题.通过在范例推理... 详细信息

范例推理作为基于规则推理技术的一个重要补充,已受到人工智能研究人员的普遍关注.在范例推理中,也有许多相应的知识,它主要包括:范例库、修正知识库、索引模式、相似性判断标准等.这些知识的获取也存在一定的瓶颈问题.通过在范例推理中引入数据挖掘技术,可望部分解决其知识获取的自动化问题,提高智能系统的整体性能.本文着重讨论了在范例推理中使用数据挖掘技术的必要性,提出了二个自动获取范例库的思想与算法,并应用于一个实际的系统之中.实验结果表明,这种思路大大提高了智能系统的开发周期与系统的运行效率.

关键词：范例自动获取范例推理数据挖掘范例库数据库规则推理人工智能

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启发式属性约简算法完备性和规则发现算法的研究

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计算机工程与应用 2003年第30期39卷 191-194,229页

作者：唐彬李龙澍智能计算与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学计算机科学与工程系合肥230039

寻找最小属性集已经被证明是NP难的问题,一般采用启发式的算法来寻找近似最优解。而一般文献中对启发式算法的完备性都没做深入的讨论,论文从冗余性存在的两种情况和找到的属性集可能不是最小属性约简集两方面对算法完备性问题作了研究... 详细信息

寻找最小属性集已经被证明是NP难的问题,一般采用启发式的算法来寻找近似最优解。而一般文献中对启发式算法的完备性都没做深入的讨论,论文从冗余性存在的两种情况和找到的属性集可能不是最小属性约简集两方面对算法完备性问题作了研究,对几个算法的各种情况都相应地用构造性的方法给出了例子,特别定理1、2对构造例子有重要的指导作用。论文同时考虑了如何根据应用的要求求得一定程度的属性约简集。论文最后改进了规则提取的算法并详细分析了算法的优缺点。

关键词：粗糙集理论近似度差别矩阵属性冗余规则提取最小化规则集

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用遗传算法挖掘范例库中的特征项权重的方法

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计算机工程 2003年第14期29卷 71-73页

作者：贾兆红倪志伟赵鹏安徽大学计算机系合肥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

范例推理的关键步骤在于相似范例的检索，而范例库中的特征项权重起着重要的作用。文章着重讨论了应用于范例库上获取特征项权重的数据挖掘算法，并提出用遗传算法发现范例库上特征项权重的过程与算法，然后进行了实验与讨论。

关键词：基于范例的推理范例库数据挖掘权重遗传算法

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基于相似粗糙集的范例推理技术

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计算机工程 2003年第19期29卷 50-51,116页

作者：卢亦娟倪志伟胡彩平计算智能与信号处理国家教育部重点实验室安徽大学计算机系合肥230039

讨论了经典粗糙集理论在特征项约简过程中,造成的范例相似度测量误差问题,并提出用相似粗糙集约简特征项和获取特征项权重的过程与算法,力求提高约简的精确性和保持约简后范例库的良好性能。

关键词：相似粗糙集范例推理特征项约简差别矩阵特征项权值

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