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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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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组合核支持向量机的模式分析新方法

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计算机工程与应用 2013年第24期49卷 112-115页

作者：徐立祥李旭吕皖丽罗斌安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽省工业图像处理与分析重点实验室合肥230601 合肥学院数学与物理系合肥230601

基于支持向量机核函数的条件,将Sobolev Hilbert空间的再生核函数和多项式核函数进行有效的线性组合,给出一种新的支持向量机的组合核函数,提出一种基于再生核的组合核函数支持向量机的模式分析方法,该方法兼具了全局核函数与局部核函... 详细信息

基于支持向量机核函数的条件,将Sobolev Hilbert空间的再生核函数和多项式核函数进行有效的线性组合,给出一种新的支持向量机的组合核函数,提出一种基于再生核的组合核函数支持向量机的模式分析方法,该方法兼具了全局核函数与局部核函数的优点,且算法的复杂度被降低。仿真实验结果表明:支持向量机的核函数采用基于再生核的组合核函数是可行的,且此核函数不仅具有核函数的非线性映射特征,而且也继承了核函数对非线性逐级精细逼近的特征,模式分析的效果比单核函数可以更加细腻。

关键词：支持向量机再生核组合核函数模式分析

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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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基于线结构光和足底扫描的足部参数测量研究

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计算机工程与应用 2013年第18期49卷 260-264页

作者：李新华程涛军马春孙南王俊青安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 中国科学院合肥智能机械研究所自动化系合肥230031

针对现有足部轮廓三维重构方法精度低,鲁棒性差,成本昂贵且不符合实际足部生物力学研究要求等问题,设计了一种利用光学测量技术实现无接触式足部参数测量的系统。该系统一方面通过对足底扫描图像处理,构建足底轮廓点云,分割足底压力区域... 详细信息

针对现有足部轮廓三维重构方法精度低,鲁棒性差,成本昂贵且不符合实际足部生物力学研究要求等问题,设计了一种利用光学测量技术实现无接触式足部参数测量的系统。该系统一方面通过对足底扫描图像处理,构建足底轮廓点云,分割足底压力区域,计算足底相关参数;另一方面利用线结构光技术,重构足面轮廓,将足底轮廓点云与足面轮廓点云在系统规定世界坐标系内融合,形成完整足部轮廓点云,根据定义计算足部围度等足部系列参数。通过搭建相应硬件平台对多组人体足部进行测量,实验结果表明系统能够快速、精确地完成足部三维重构,具有很好的鲁棒性。

关键词：足部参数测量足面三维重构线结构光扫描足底扫描

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浅析W模型教学法

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中国电力教育 2013年第17期 34-35页

作者：吕钊卫兵安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥师范学院计算机科学与技术系

为进一步提升计算机专业学生的创新精神和实践能力,提出了W模型教学法。详细分析了起、承、转、结四个具体实施步骤,总结了该教学法的特点。教学实践表明,该方法可以有效拓展学生知识结构的广度和深度,提升了学生的创新能力。

关键词： W模型知识树教学法创新

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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LDA的中文文本相似度计算

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计算机技术与发展 2013年第1期23卷 217-220页

作者：孙昌年郑诚夏青松安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230039 教育部计算智能与信号处理重点实验室安徽合肥230039

传统基于TF-IDF的向量空间模型的文本相似度计算存在高维、数据稀疏、缺乏语义和维度未归一等问题,基于其上的语义扩展的TF-IDF向量空间模型中部分解决了语义问题,但是其基于词典的词语相似度计算限制了其应用范围。提出了一种基于潜在... 详细信息

传统基于TF-IDF的向量空间模型的文本相似度计算存在高维、数据稀疏、缺乏语义和维度未归一等问题,基于其上的语义扩展的TF-IDF向量空间模型中部分解决了语义问题,但是其基于词典的词语相似度计算限制了其应用范围。提出了一种基于潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)的文本相似度计算方法,LDA模型可以在没有词典的情况下解决上述所有问题,通过吉比斯抽样方法将文本建模到主题空间,然后使用JS(Jensen-Shannon)距离来计算文本相似度。通过聚类实验表明该方法取得了较高的F值。

关键词：向量空间模型文本相似度自然语言处理潜在狄里克雷分配主题模型

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