基于粗糙集的最小规则生成算法

讨论了可辩识矩阵的内容的深层次含义，分析了它与属性值约简的关系，并提出了一种利用可辩识矩阵实现属性值约简的方法，分析了利用可辩识矩阵实现属性约简和属性值约简的方法，设计了基于可辩识矩阵的最佳约简的算法，使得属性约简和属性值约简得以一致计算，使知识推理过程变得统一且相对简单．     

基于Rough熵的决策表约简算法研究

知识约简是Rough 集理论研究中的核心内容之一,已证明求决策表的最小约简是NP-hard问题,解决办法一般是采用启发式算法.本文分析了信息熵在Rough集理论中的应用,利用Rough熵定义了决策表中条件属性的相对重要度,讨论了其性质,在此基础上提出了一种用于计算决策表中的相对约简的启发式算法.     

基于粗糙集和遗传算法的道路交通事故分析

通过对道路交通事故的原因分析,确定了造成道路交通事故的影响因素.研究了利用粗糙集理论从交通事故历史数据中提取有效信息的方法,并给出了基于遗传算法的道路交通事故决策表属性约简算法,得出了道路交通事故决策规则表.计算结果表明:文中所建数学模型科学合理,算法高效可行.为建立道路交通事故智能分析系统提供了一个有效的方法.     

基于粗集理论的交通流丢失数据补齐方法

为了解决交通检测器检测到的数据存在丢失的问题,提出了一种基于粗集理论的丢失数据补齐方法。利用检测到的交通流数据构造信息系统,通过计算扩充可辨识矩阵,并对其进行多次完整化分析,实施丢失数据的补齐,并采用英国南安普敦市的实际检测数据对算法进行了验证。研究结果表明:同一时间段,当仅有一个属性数据丢失时,粗集理论的补齐精度较高,绝对相对误差较小,基本保持在0～5%之间;当不同属性的数据同时丢失时,补齐精度较低,绝对相对误差甚至高达20%;当所有属性数据全部丢失时,补齐精度非常低,可视为无法实现补齐。可见,粗集理论是一种补齐少量丢失数据的有效方法。     

一种基于激光与视频信息时空数据融合的行人检测方法

针对城市交通行人安全问题,本文提出了一种基于激光与视频数据融合的行人检测方法.通过激光与视频数据空间和时间上的融合,将激光数据映射到图像坐标;在激光聚类过程中,采用K-means 聚类算法对激光云点进行聚类分析,然后运用行人宽度模型提取候选行人区域;在基于图像的行人检测过程中,选取头肩、躯干以及腿部人体特征部位,采用Haar-like 特征集和Boosting 算法进行训练,得到部位检测器;最后,基于贝叶斯决策的组合策略对候选行人区域进行有效判定.实验结果表明,本文所述算法有较好的检测精度和实时性能.     

Feature subset selection based on mahalanobis distance： a statistical rough set method

In order to select effective feature subsets for pattern classification, a novel statistics rough set method is presented based on generalized attribute reduction. Unlike classical reduction approaches, the objects in universe of discourse are signs of training sample sets and values of attributes are taken as statistical parameters. The binary relation and discernibility matrix for the reduction are induced by distance function. Furthermore, based on the monotony of the distance function defined by Mahalanobis distance, the effective feature subsets are obtained as generalized attribute reducts. Experiment result shows that the classification performance can be improved by using the selected feature subsets.     

基于人头颜色空间和轮廓信息的行人检测方法研究

为提高智能视频监控中行人统计的实时性,提出了一种基于人头颜色空间和轮廓特征的行人检测方法.该方法首先根据人脸肤色、发色在YCbCr和RGB颜色空间的聚类情况,建立人头颜色模型,分割人头候选区域,并针对行人运动的特征,采用多帧差法提取运动信息,剔除背景噪声,修正候选区域的精度;然后根据改进的Canny 算子提取候选区域的轮廓,融合形态学对边缘进行修正,提取候选区域轮廓信息;最后根据人头轮廓的几何特征,剔除“伪候选”区域,并进行连通域信息标记,检测人头图像,从而对行人进行检测和统计信息.结果表明,该方法能快速有效地检测出人头,在动态场景下的行人检测取得了较好的效果.     

改进的Skowron可辨识矩阵及其属性核求解方法

针对可辨识矩阵求核方法无法兼顾正确性与高效性的问题,首先从理论上证明了可辨识矩阵中单个元素与核的关系,在此基础上,设计了一种Skowron可辨识矩阵的改进方法以及基于这种改进的Skowron可辨识矩阵的属性核求解方法,该方法不仅适用于任何决策表信息系统,而且有效降低了计算代价．     

基于双向维度抽取的协同进化存档算法

为改进协同进化算法的可靠性和有效性,本文结合问题域内固有的维度结构特性,提出了一个基于双向维度抽取的存档算法．该算法简化了DECA中的维度抽取方法,并提出从测试个体和候选个体两端分别实施维度抽取（仅选取每个维度上代表当前进展的测试个体和带有维度信息特征的高性能候选个体保留存档）,用于维持进化在各维度上的全局进展．实验表明,与同类算法相比,本算法使用的两个档案在进化中均保持了较小的存档量,性能高于其他同类算法．     

一种改进的最小属性约简算法

最小属性约简是粗糙集理论中的一个重要内容,通过对属性约简算法的研究,指出基于U/{a}划分的最小属性约简算法中的不足,并提出了一种改进的最小属性约简算法.该算法以基于等价类的方法对论域进行压缩,有效地降低了算法的空间复杂度,用基于核的方法求解最小约简,从而保证可获得最小约简.实验结果表明,该算法具有复杂性低、存储空间小和效率高的特点,是一种有效的最小属性约简算法.     

基于云变换和特性关系下粗糙集的决策树构造

为了从不完备信息系统中挖掘分类知识,提出了一种基于云变换和特性关系下粗糙集的决策树构造算法(DTCCRSCR).其核心思想是,利用云变换离散化连续型数据,选择特性关系下加权平均粗糙度最小的属性作为当前的分裂节点.实验表明,由DTCCRSCR构造的决策树不仅结构简单,分类准确率较高,而且分类规则也容易理解.     

基于站点实时关联度的短时公交客流预测方法

为探究公交站点之间的关联度并对公交客流进行更精准的实时预测，本文提出基于 Attention的交通预测核心算法(Traffic Forecast Model Based Attention，TFMA)，结合数据预处理和 站点信息编码完成基于站点实时关联度的短时公交客流预测方法。该方法首先创新性地提出了 站点实时关联度，可实现对目标站点客流量更精准的预测；其次，在公交站点的编码信息中融入 线路站点信息、客流变化率、天气、日期等关联因素；接着，该方法依靠Attention机制计算站点实 时关联度；核心算法中使用multi-headed机制、增加通道和残差连接进一步提升预测能力；最后， 以苏州市公交数据进行验证。结果显示：在准确率上，对比多元线性回归的53.8%、GRU(Gated Recurrent Unit)的66.9%和LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)的81.2%，本文提出的基于 站点实时关联度的短时公交客流预测方法的准确率在90%以上，表明该方法具备优秀的短时公 交客流预测能力。     

基于时空等待特征系数的大型活动出行规划研究

高效、合理的综合交通路径规划是成功举办大型活动的前提之一。本文针对观众群体参 与大型活动的出行路径规划问题，引入乘客出行偏好，转换为时空等待优化问题，再根据大型活 动中乘客通过多模式公共交通出行特点，构建多维时间-空间-交通方式网络，以乘客出行时间总 成本最小为目标建立整数线性规划模型。为提高模型的求解效率与质量，提出一种基于拉格朗 日松弛和次梯度优化的算法进行求解，并在求解中提出基于逆向推断的搜索空间约减方法，提高 了算法求解速度。本文以观众从北京市城区前往延庆区高山滑雪中心观赛为案例验证模型与算 法。结果表明，引入时空等待特征系数后，提升了大型活动综合交通出行路径规划方案的合理 性，改善了乘客的出行体验，并有效缓解举办大型活动时的道路拥堵状况。     

Feature Selection for SVM Classifiers Based on Discretization

The rough sets and Boolean reasoning based discretization approach （RSBRA） is not suitable for feature selection for machine learning algorithms such as neural network or SVM because the information loss due to discretization is large. A modified RSBRA for feature selection was proposed and evaluated with SVM classifiers. In the presented algorithm, the level of consistency, coined from the rough sets theory, is introduced to substitute the stop criterion of circulation of the RSBRA, which maintains the fidelity of the training set after discretization. The experimental results show the modified algorithm has better predictive accuracy and less training time than the original RSBRA.     

用于数据分析的变精度模糊粗糙模型

利用模糊集理论扩展Ziarko的变精度粗糙集模型,得到变精度模糊粗糙数据模型(VPFRDM).以属性重要性为启发式信息,提出了模糊信息系统中的属性约简方法.通过计算各模糊模式类相对于决策类的分类能力,生成相应的模糊规则.仿真实验表明,与Ziarko的变精度粗糙集方法相比,VPFRDM具有更好的数据概括能力.     

随机粗糙面上电磁散射的高效迭代IEM计算

在复合目标电磁散射计算中,目标与粗糙面间的耦合近场计算问题是制约算法的主要瓶颈。该文提出一种适用于二维随机粗糙面上电磁散射场计算的迭代积分方程法(IEM)。与传统IEM法不同,迭代IEM法基于近场格林函数建立,考虑了粗糙面面元间的多次电磁互耦作用,散射场不能简化为积分形式的近似解。数值实验表明,与传统MoM法相比,迭代IEM法的内存需求节省了9倍,计算速度比矩量法(MoM)法提升了4.5倍以上,更能有效地计算粗糙面上的散射场。     

基于视觉显著性的视频差错掩盖算法

为了避免在差错掩盖过程中由于不当的替代块选择而引入新的可察觉失真,将视觉显著性与差错掩盖算法相结合,提出了一种基于视觉显著性的视频差错掩盖算法. 首先使用显著图检测算法将原始视频的每帧图像分为感兴趣区域和非感兴趣区域,接下来在解码端利用视频序列的显著性分布信息进行差错掩盖,保证候选替代块的选择范围被限制在与原始单元具有相似视觉显著性分布水平的区域内;其次在非感兴趣区域受损单元的掩盖算法中引入显著性降低操作算子,通过算子循环迭代来降低其替代块的强度和颜色对比度,使得掩盖后的图像区域既能保持较好的匹配性又具有低显著性;最后利用快速非局部均值去噪算法,对完成差错掩盖操作的视频序列进行去噪处理,以提高视频序列的整体视觉质量. 实验结果表明:在3%、5%、10%丢包率下,相对于传统的边界匹配算法,该算法掩盖后的序列的客观质量具有0.79～1.66 dB的提升;相对于解码端运动估计算法,该算法掩盖后的序列的客观质量具有0.39～1.55 dB的提升;在掩盖完成后使用非局部均值去噪算法,视频序列的客观质量有0.05～0.51 dB的提升.      

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轨道交通线路净空安全是确保列车平稳、不间断运行的基础.由于轨间异物对行车安全产生严重影响,所以基于非轨道电路的轨道异物入侵检测系统在铁路系统中具有十分广泛的应用前景.本文提出了一种基于移动车载摄像机检测轨间异物的方法.首先,通过钢轨识别算法自动定位钢轨位置,并确定列车前方轨道是否有其它列车或公路车辆等大型异物,若有则进行报警;之后,基于边缘检测的异物检测算法自动检测轨间可疑小异物,同时提取可疑异物的尺度信息和颜色索引参数等相关特征;最后,用支持向量机（SVM）来对可疑小异物区域进行分类和辨识.车载实验结果表明,该方法可以有效地检测出轨间异物.     

基于卡口车牌识别数据的车辆出行分析

车辆出行是城市道路交通的基本组成单元,掌握城市道路网车辆的出行信息,深入挖掘车辆出行特征与规律,能为城市交通管理提供决策信息.本文基于卡口车牌识别数据,提出了一套车辆出行分析框架.首先对全路网运行的所有车辆的个体出行进行辨识,提取所有车辆出行的路径和行程信息,并从个体和集计层面获取车辆出行的规律特征;利用车辆的多日出行信息和统计特征,提出了车辆职住地识别方法;基于外地车的出行特征,利用 K-means++ 算法对外地车进行分类.在实例分析中,以广州市道路网运行车辆作为研究对象,开展了车辆出行分析,实验结果验证了本文方法的有效性.通过本文方法挖掘的信息对城市道路交通管理具有重要意义.     

道路交通事故黑点整治策略选择的粗集算法

粗集算法比较适合于不完全信息条件下的推理分析。在简要介绍粗集理论的基础上,设计了该理论应用于道路交通事故黑点整治的基本步骤与实施要点,并给出了一个计算示例。结果表明,粗集算法具有较强的实用性与合理性,有助于道路交通管理部门合理选择黑点的整治策略。