基于粗集理论的最小化决策模型

随着Internet的出现，信息过程量已经成为电子商务经营决策人员必须面对的问题。如何才能在大量的可用信息资源中及时发现有用的知识，已经引起了广泛关注。粗集理论在数据挖掘节中的应用，提供了应用处理模糊和不确定知识的数学工具，获取知识、精炼知识和实现知识增值的方法。在粗集基本概念的基础上，探讨了根据粗集理论分析处理信息、提取有用特征的方法，以及通过分析、推理产生最小决策规则的方法。     

改进的粗集属性约简的启发式算法

提出了一种改进的粗集属性约简的启发式算法。寻找粗集理论的最小属性约简已经被证明是NP难题,一般采用启发式算法来寻找近似最优解,但求得的约简有冗余属性存在的问题。针对一般启发式算法的不完备性,利用粗集理论中的属性依赖度和属性重要度,构造启发式信息,并在算法中增加了消除冗余的二次约简过程,得到一种改进的启发式算法。最后通过实际算例分析,验证了该改进算法的有效性。     

一种基于粗集理论的图像分割方法

提出了一种基于粗集理论的图像分割方法．在图像聚类过程中的对象往往是具有相似关系而不是等价关系的对象．在本文中将相似关系应用到粗集理论中来解决图像中的聚类问题．由于噪声的干扰,往往会影响到图像分割的效果．本方法提出了边界点的最大隶属原则并进而提出了边界点的粗糙度以及边界点的最大隶属原则,从而大大减小了噪声的干扰．在此基础上给出了聚类质量的评价函数．该方法为进行图像分割提供了一个崭新的视角．     

基于粗集理论的雷达目标类型识别

将粗糙集决策算法用于常规雷达目标多特征融合分类,并进行雷达目标类型识别,可提高目标的识别率,增强系统的稳健性.通过建立目标特征知识系统与分类决策表,提出了决策规则的应用和系数的确定,并提出了目标融合分类的步骤与方法.当雷达从不同姿态角照射目标时,从回波序列提取的目标径向投影特征属性取值将分布在一个与目标结构尺寸有关的区间之内,加之雷达测量误差使目标属性测量值呈平稳正态分布,所以,对决策表的条件属性取值进行区间划分将有助于增加条件属性矢量的容差能力,提高分类决策的稳健性.以一个包含6类30种目标的知识系统为例的分类实验达到了不低于90%的识别率.     

基于邻域统计的图像消噪方法

中值滤波是一种在去除噪声的同时能较好保护图像边缘细节的非线性滤波技术。介绍了中值滤波及其改进算法、分析了中值滤波的属性、提出了一种基于邻域统计和奇异点检测的中值滤波器的改进算法。计算机模拟实验结果表明:该改进算法能在有效地去除噪声的同时,较好地保护图像细节,较标准中值滤波器和维纳滤波器具有更优良的滤波性能。     

基于改进的双水平集的MRI图像快速分割方法

针对MRI图像具有高噪声与灰度不均的特点,提出了结合小波变换与中值滤波的去噪预处理的双水平集的快速分割方法。对于MRI图像存在的多种噪声问题,利用小波变换去除高斯噪声,采用中值滤波去除椒盐噪声,对原始图像进行预处理。在传统的双水平集模型中增加一个自适应的加速因子,对去噪图像进行快速分割得到分割效果图。实验结果表明,改进的算法显著加快了图像分割速度,既有较强的抗噪性,又保留了图像的细节信息,且无需重新初始化,取得了良好的分割效果。     

一种基于粗集理论的视频流派分类方法

视频分类提供了一种管理和利用视频数据的有效手段.现有的视频流派分类方法倾向于使用尽量多的特征,借此更有效地表示视频内容,以保证分类的效果,但提取这些视频特征的代价通常都很高,因此有必要考虑流派分类中的特征选择问题.提出了一种基于粗集理论的方法实现视频特征的选择和流派的分类:通过分析相关文献中所使用的各种特征.提取了多种有效特征构成分类的基础;基于启发式搜索的方法用于发现最优约简,从而实现特征选择;通过约简导出的分类规则实现流派标识的确定.与已有方法分类效果的比较以及与决策树方法的实验对比表明了文中方法的有效性.     

基于粗集理论的信息熵属性约简算法

本文针对粗集属性约简存在的问题，提出了一种信息熵的属性约简算法，算法中引入了信息熵的概念代替粗集约简γ准则作为属性选择的标准，克服了粗集约简γ准则对数据噪声的敏感性和不能表达属性间概率因果关系的缺点，本文通过两个实例表明，当属性间存在确定性关系性算法能够象粗集约简γ准则一样找到表达这些关系的属性集，当属性间是概率因果关系，或确定性关系被数据噪声所掩盖，因而粗集约简γ准则无法使用时，算法能够找到具有确定性关系的属性集，或是具有最小不确定性概率因果关系的属性集。     

基于粗集理论的中文关键词短语构成规则挖掘

短语比词信息量更加丰富,更能够体现原文的主题,通常所说的关键词实际上多数为短语形式.然而目前的问题是关键词短语的自动标引缺乏统一的规则指导.本文利用粗集理论在数据泛化和知识约简方面的优势,对人工标注的人民日报关键词短语语料进行了挖掘,从而得到了中文关键词短语的若干构成规则.规则可以用于自动关键词抽取,也可以对手工关键词标引进行指导.实验结果表明获取的规则使关键词自动抽取的性能有较大改善.     

基于粗集理论的模糊交通控制器的设计与实现

本文提出了一种基于粗集理论的模糊交通控制器的设计方法。首先利用相位切换模糊控制器根据所有相位的车流饱和度来确定下一相位，在此基础上，用基于粗集理论的模糊控制器控制当前相位的绿灯绿灯延时时长，仿真结果证明能使车辆平均延误较小。     

基于数学形态滤波算子的医学图像边缘检测

利用数学形态学中开、闭滤波算子构造了一种边缘检测器，并将其用于医学图象的边缘检测。仿真结果表明，该边缘检测器可以较好的去除噪声并同时进行边缘检测。     

基于粗糙集理论色情信息过滤研究与实现

把粗糙集理论运用到互联网上色情信息的监控,通过对特征项的属性约简和值约简,大大降低了信息的冗余度,提高了分类的效率和准确率。最后应用简单向量距离分类算法和贝叶斯算法实现对色情文本信息的过滤,并进行试验。     

倒数粗糙熵图像阈值化分割算法

基于粗糙集理论的粗糙熵阈值法不需要图像之外的先验信息。粗糙熵阈值法需要解决两个问题,一是图像信息不完整性的度量,二是图像的粒化。该文基于倒数信息熵,提出一种倒数粗糙熵用来度量图像中信息的不完整性。为了更好地对图像进行粒化,采用一种基于均匀性直方图的粒子选取方式。该文提出的倒数粗糙熵表述简洁,计算简单。实验验证了该文方法的有效性。

     

NSCT域红外图像改进非局部均值滤波算法

结合非下采样轮廓波变换(NSCT),提出了一种红外图像改进非局部均值滤波算法(Improved Non-local Means Filtering,INLMF).该算法首先对红外噪声图像进行多尺度NSCT变换,其次分别从相似图像块自适应划分方法以及滤波权重计算方法2个方面对经典非局部均值滤波算法进行适当改进,将改进后的非局部均值滤波算法(INLMF)应用于处理高频分解系数,然后将滤波后的高频分解系数与低频分解系数进行重构,得到去噪后的图像,最后对去噪后图像采用非负支撑域有限递归逆滤波(Non-negativity and Support Constraints Recursive Inverse Filtering,NAS-RIF)算法进行图像复原,以尽可能消除因滤波造成的图像失真.测试结果表明,本文算法滤波效果优于NLMF及其已有的改进算法.     

一种基于粗糙集理论的双向选择属性约简算法

文章首先对粗糙集的基本理论进行了简要介绍,然后重点讨论粗糙集理论中的属性约简问题,在总结分析现有属性约简算法的基础上,提出了一种双向选择属性约简算法--BSARA,并用一个例子与其它算法进行了对比分析,结果表明该算法是可行和有效的.     

一种基于粗糙集理论的灰度图像增强方法

介绍了粗糙集的基本理论,探讨并提出一种基于粗糙集理论的灰度图像增强方法。根据像素的灰度值属性和噪声属性,将像素划分成明暗区域和噪声区域,利用上下近似原理,求得无噪声区的粗糙集表示方式,并对较亮无噪声子图,采用直方图均衡变换,对较暗无噪声子图,采用指数变换,最后重叠,从而达到增强非边缘区域,减弱噪声的目的。实验证明:提出的算法对低灰度级别有丰富细节的图像具有明显增强作用。     

Attribute Reduction with Rough Set in Context-Aware Collaborative Filtering

The problem of different contextual information to influence the user-item-context interactions at varying degrees in context-aware recommender systems is addressed.To improve the performance accuracy,we develop a novel attribute reduction algorithm in order to effectively extract the core contextual information using rough set.We combine collaborative filtering with contextual information significance to generate more accurate predictions.We experimentally evaluate our approach on UCI machine learning repository and two real world data sets.Experimental results demonstrate that our proposed approach outperforms existing state-of-theart context-aware recommendation methods.     

一种基于块局部最优维纳滤波的图像重构算法

基于块的图像处理方法将欧氏距离作为相似块的评判标准,无法很好地反映块之间的结构性,导致重构图像存在不同程度的块效应。该文根据基于块的维纳滤波器能够充分利用图像块冗余度的特点,结合块效应的空间分布特征,提出一种改进的基于块局部最优维纳滤波的图像重构算法。首先,该算法通过对图像高频部分稀疏采样,将块效应限定在块与块的交界处,然后将图像分成块边界区域和块中心区域,利用几何结构相似和亮度相似的图像块确定滤波参数,进而平滑块效应。实验结果表明,该算法可以有效抑制重构过程中的块效应,且对于细节丰富的图像,重构效果的提升更加明显。     

一种改进的模糊边缘检测快速算法

比较全面的分析了Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法.该算法不仅克服了Pal.King模糊检测算法定义的不足,简化了复杂的变换和逆变换运算,而且针对Pal.King算法中对隶属度阈值设置为固定值的不足,提出了确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值的自动算法;并在此基础上实现模糊增强函数中增强阈值的自动获取.仿真结果证明,该算法效率高、提取边缘精细、适用面广,是一种很有实用价值的图像处理算法.     

粗糙集文本过滤系统研究及硬件实现

互联网的广泛使用使得用户可以获取丰富的网络资源,但诸如反动、色情等不良信息也得以广泛的传播,极大地危害了人们的正常生活。文章围绕不良文本过滤这个主题,分析了现有文本过滤系统的优缺点,并通过研究粗糙集条件属性约简理论,设计了一个网络不良文本过滤系统,同时在硬件上予以实现。