检索结果-内蒙古大学图书馆

光学学报 2004年第3期24卷 304-308页

作者：柴晓冬韦穗安徽大学计算智能与信息处理教育部重点实验室合肥230039

提出一种基于离散衍射光的全息光栅的带宽压缩算法。人眼的视觉分辨率是有限的 ,即空间频率变化在Δfpupil以内时 (两根光线的夹角小于 0 .3°) ,不会察觉光线的跳变。首先对衍射光的频谱进行采样 ,使全息光栅衍射的是空间频率不连... 详细信息

提出一种基于离散衍射光的全息光栅的带宽压缩算法。人眼的视觉分辨率是有限的 ,即空间频率变化在Δfpupil以内时 (两根光线的夹角小于 0 .3°) ,不会察觉光线的跳变。首先对衍射光的频谱进行采样 ,使全息光栅衍射的是空间频率不连续的离散光 ,即在光栅的编码中只包含离散光频谱 ,且满足人眼视觉要求。这样 ,光栅的条纹函数为周期性函数 ,因此 ,在条纹编码中我们只需记录一个周期的函数值 (样本数 ) ,光栅的条纹函数的样本数可得到有效的压缩。然后在解码中通过简单的复制可恢复光栅条纹函数的全部样本值。采用这种方法 ,大大压缩了数据量 ,提高了传输速率。

关键词：信息光学光学信号处理动态全息显示离散衍射光离散光频谱带宽压缩条纹函数全息光栅

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决策树学习在RoboCup仿真球队中的应用研究

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系统仿真学报 2004年第4期16卷 653-656页

作者：杨增光李龙澍安徽大学计算智能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

通过对基于决策树的学习方法的探讨,该文提出了一种用于RoboCup仿真球队中Agent“行为选择能力”的训练算法,使得Agent能够根据当前场上的状态,决定下一步的行动。并以射门为实例,用该方法对Agent进行训练,使Agent学会判断当前状态是否... 详细信息

通过对基于决策树的学习方法的探讨,该文提出了一种用于RoboCup仿真球队中Agent“行为选择能力”的训练算法,使得Agent能够根据当前场上的状态,决定下一步的行动。并以射门为实例,用该方法对Agent进行训练,使Agent学会判断当前状态是否可以射门,在不可射门的情况下选择下一步的行动。

关键词：决策树 ID3 C4.5 行为评测能力行为选择能力

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运动模糊图像的恢复方法研究

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计算机工程 2004年第7期30卷 133-135页

作者：明文华孔晓东屈磊梁栋安徽大学电子系计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

分析了运动模糊图像的退化模型和恢复过程，改进了一种运动模糊图像的恢复方法。先通过图像系统辨识方法求解PSF函数，进而在频域和时域完成运动模糊图像的恢复，并就运动模糊图像进行逆滤波恢复、维纳滤波恢复和时域反卷积恢复进行了... 详细信息

分析了运动模糊图像的退化模型和恢复过程，改进了一种运动模糊图像的恢复方法。先通过图像系统辨识方法求解PSF函数，进而在频域和时域完成运动模糊图像的恢复，并就运动模糊图像进行逆滤波恢复、维纳滤波恢复和时域反卷积恢复进行了理论说明，比较了各自的优缺点。最后给出了几种恢复效果的对比实验结果。

关键词：图像恢复点扩散函数反卷积逆滤波维纳滤波系统辨识

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基于商空间理论的模糊粒度计算方法

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模式识别与人工智能 2004年第4期17卷 424-429页

作者：徐峰张铃王伦文安徽大学人工智能研究所计算智能与信号处理教育部重点实验室

商空间信息粒度模型可以从不同角度、不同层次观察问题,本文首先将商空间理论中论域合成技术进行推广,根据已知的粒度知识给出了粒度搜索范围.在问题求解中,降低了计算复杂度.然后讨论了模糊商空间粒度计算和分层递阶结构的关系,用不同... 详细信息

商空间信息粒度模型可以从不同角度、不同层次观察问题,本文首先将商空间理论中论域合成技术进行推广,根据已知的粒度知识给出了粒度搜索范围.在问题求解中,降低了计算复杂度.然后讨论了模糊商空间粒度计算和分层递阶结构的关系,用不同粒度的商空间模型来表示聚类的结构.据此提出了基于Gaussian型函数的模糊聚类算法(G-FCluster算法).算法用距离表示信息粒度.不需要定义隶属函数和求出相似矩阵,并且不需要讨论参数的选择.将算法应用于中国证券市场,并与FCM算法进行比较,实验说明了算法可以很直观地从不同粒度(距离)观察聚类结果,大大降低了计算复杂度和空间复杂度,适于处理大数据量的样本.

关键词：商空间理论粒度计算分层递阶模糊聚类论域合成 Gaussian型函数

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关于对象排序的研究

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计算机工程与应用 2004年第28期40卷 161-163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

排序和分类是人类的两种基本的知识,一般文献中讨论的都是关于分类规则的挖掘,分类规则是一种刚提出的新思想,文章对犤3犦犤4犦提出的挖掘排序规则的算法作了更为全面深入的探讨和改进,所做的工作包括:比较可用于比较对象优劣的基于支... 详细信息

排序和分类是人类的两种基本的知识,一般文献中讨论的都是关于分类规则的挖掘,分类规则是一种刚提出的新思想,文章对犤3犦犤4犦提出的挖掘排序规则的算法作了更为全面深入的探讨和改进,所做的工作包括:比较可用于比较对象优劣的基于支配关系(dominancerelations)的扩充粗集理论的算法犤1,2犦和直接挖掘有序规则的算法犤3,4犦,分析各自的优缺点;指出犤3犦犤4犦中的算法存在两种情况下的对决策表的过分匹配;用定量翻译决策表的方法和翻译后的决策表的对称性改进犤3犦犤4犦的算法;针对翻译后的决策表基数往往很大和在扩充的粗集理论下是对联合(union)而不是对决策类求规则造成的时间复杂度高的问题,提出了一种启发式的寻找最小规则的算法。

关键词： rough set理论有序决策表支配关系排序规则过分匹配

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关于基于分明矩阵的属性约简算法的探讨