基于拉普拉斯矩阵的DNA序列集相似性分析

研究两个序列集合之间相似性度量,提出基于拉普拉斯矩阵特征值的分离度概念和公式表示．基于人工序列和真实DNA序列上的实验结果,证实了分离度能够度量序列间的相似程度．     

一种基于模糊量相似度测量的模糊数据关联方法

介绍了一种用于汽车雷达多目标跟踪的模糊数据关联方法，这种基于模糊量相似度测量的方法简单，便于实现，首先将传感器的量测值与目标的估计值模糊化，然后计算两个模糊量之间的相似度，得到相似度矩阵，最后根据相似度的大小确定量测与目标之间的关系，蒙特卡洛仿真验证了这种方法的有效性。     

模糊粗糙集的表示定理

通过对偶方式定义了模糊集的上、下近似算子，给出了模糊粗糙集在相应的模糊关系及模糊集的截集下的表示定理，证明了这种模糊粗糙集关于模糊近似空间的上近似恰为其在二元模糊相似关系下导出的广义扩张原理之下的像。证明了Zadeh模糊推理合成规则(CRI)与特定的广义扩张原理具有相同的形式。推理结果也可由此获得，这样可借助广义扩张原理的性质及粗糙集理论研究模糊推理．     

改进概念相似度的本体迁移学习

提出了一种改进候选相似概念集选取方法,滤除了没有计算意义的概念.进而根据本体中概念的特点和信息内容提出了一种改进概念相似度计算方法,最后使优化本体能够迁移学习.实验结果证明了该方法对概念相似度的计算有效,本体能够成功迁移学习.     

改进概念相似度的本体迁移学习

提出了一种改进候选相似概念集选取方法,滤除了没有计算意义的概念.进而根据本体中概念的特点和信息内容提出了一种改进概念相似度计算方法,最后使优化本体能够迁移学习.实验结果证明了该方法对概念相似度的计算有效,本体能够成功迁移学习.     

斜拉桥施工阶段初张索力计算方法研究

提出了用差值法确定一次张拉斜拉桥施工阶段拉索初张力的实用计算方法,该方法只需按施工步骤进行正装迭代计算。通过消除成桥阶段最优目标索力与正装迭代所得成桥索力之间的差值,可获得施工阶段拉索初张力。该方法避免了传统倒拆法无法考虑混凝土收缩、徐变和几何非线性等问题,同时给出了差值法加速收敛的近似方法,并对差值法和影响矩阵法进行了比较。通过一座实际桥梁的计算分析,证明了本方法的可行性,具有一定的应用价值。     

斜拉桥施工阶段初张索力计算方法研究

提出了用差值法确定一次张拉斜拉桥施工阶段拉索初张力的实用计算方法,该方法只需按施工步骤进行正装迭代计算。通过消除成桥阶段最优目标索力与正装迭代所得成桥索力之间的差值,可获得施工阶段拉索初张力。该方法避免了传统倒拆法无法考虑混凝土收缩、徐变和几何非线性等问题,同时给出了差值法加速收敛的近似方法,并对差值法和影响矩阵法进行了比较。通过一座实际桥梁的计算分析,证明了本方法的可行性,具有一定的应用价值。     

基于Vague集贴近度的工程项目投资快速估算方法

根据Vague集理论和贴近度计算方法,构建了一种工程造价的快速估算模型。首先从历史资料中选出与拟建工程项目类似的既有项目,然后选取了影响项目造价的主要特征元素并全部赋权,建立起相应的特征值矩阵。利用区间数综合单价建立了既有项目对拟建项目的Vague集隶属矩阵,再按照Vague集贴近度计算方法计算出既有项目与拟建项目的相似程度。借助于造价指数和贴近度最大的项目快速估出了拟建项目的单价。最后以某工程项目为实例,计算结果表明该模型准确、有效。     

Vague集之间相似度量的分析与研究

分析了现有的5种Vague集(值)之间相似度量的方法，指出这些度量方法不能准确刻画Vague集(值)之间相似度量的本质，导致了错误的推论．通过确定2个Vague值之间精确相似度存在的最小区间，得到一种新的度量方法——最小区间法．该方法不仅具有较好的特征和度量效果，而且为匹配算法的改进提供了数学基础．     

基于矩阵的多段支持度关联规则挖掘算法

为有效提高关联规则挖掘算法效率,提出了一种基于矩阵的多段支持度关联规则挖掘算法,该算法通过一次数据库扫描将事务数据存放在矩阵中,利用矩阵进行支持度的计算和频繁集的寻找,同时将项集支持度分段计算的思想应用其中,减少候选集生成,实验表明,算法效率得到了较大提高。     

基于评价指数的属性约简算法

从粗糙集理论出发,提出可分辨关系和对象差异矩阵的概念,并以此为基础构造出基于评价指数的属性约简算法.算法采用自底向上的方法,利用属性的评价指数作为启发式信息,求得属性集合的约简.在多个UC I数据集上进行试验,理论分析和实验数据表明,文中提出的属性约简算法是有效、可行的,具有较高的效率.     

基于评价指数的属性约简算法

从粗糙集理论出发,提出可分辨关系和对象差异矩阵的概念,并以此为基础构造出基于评价指数的属性约简算法.算法采用自底向上的方法,利用属性的评价指数作为启发式信息,求得属性集合的约简.在多个UCI数据集上进行试验,理论分析和实验数据表明,文中提出的属性约简算法是有效、可行的,具有较高的效率.     

基于蚁群搜索的三维CAD模型相似性计算

模型相似性计算是三维CAD模型检索中的关键技术.为了更准确地区分模型之间的差异,提出了一种基于蚁群搜索的模型相似性计算方法.首先,根据边数的差异度量源模型面与目标模型面之间的形状相似程度,并引入面邻接对应关系矩阵衡量两个模型之间的结构相似性;其次,使用蚁群算法搜索源模型与目标模型之间的最优面匹配序列,以最优面匹配序列为基础来计算两个模型之间的相似性;最后,使用贪心算法和本文所提出的方法分别计算源模型与目标模型之间的相似性,并进行对比实验.实验结果表明:在计算关键模型的相似性时,本文所提出方法的计算结果比贪心算法提高了8.33%;与贪心算法相比,本文方法能够有效区分实验中的10个模型.     

高速公路养护机械合理配置方案的多属性决策模型

以经济性、技术性、协调性、适应性为主要元素,构成表征养护机械配置方案的属性集合;利用三角模糊数的相似度和可能度理论,构建高速公路养护机械合理配置方案的多属性决策模型,模型中通过单目标优化模型确定属性的最优权重向量.以某高速公路机械化养护中心的养护机械配置为例,证明该方法切实可行.     

基于包含度的事务数据库关联规则挖掘

通过包含度刻画了关联规则信任度概念及讨论了它与Rough set精度的关系,特别地通过包含度的性质推导了信任度的增量计算。     

基于集对分析的危险品道路运输安全水平评价

利用集对分析原理,以危险品道路运输安全水平评价指标体系和安全水平分级标准这两个集合构成集对,计算各评价指标的联系度和集对总联系度.进而对集对的特性进行同一性、差异性和对立性分析,建立集对联系度函数评价模型来确定综合评价等级.实例研究表明,所建立的基于集对分析的危险品道路运输安全水平评价模型在考虑等级标准边界模糊性的前提下,简化了联系度中的差异不确定系数的繁琐计算.该评价模型不仅可以明确地反映危险品道路运输安全水平各评价指标所属的等级及相关特征,还具有概念清晰、计算简洁和易操作的特点.     

基于相似度的图像变形效果的客观度量方法

给出了评价图像变形效果的新方法.首先,计算中间帧之间的相似度,由这些相似度值生成一条曲线;然后,在图像计算机动画领域首次提出图像变形真实感度的概念.它通过计算曲线与坐标轴,曲线插值点处的曲率和其他一些衡量标准得到.试验表明,它是一有效的度量图像变形效果的客观方法.     

基于自适应尺度LE的轮廓编组算法

在图嵌入框架下，以编组线索的聚类来实现轮廓编组的方法，不仅可以有效地将局部特征和全局特征结合起来，而且更加符合人类视觉感知以流形存在的特点．本文在分析相似度矩阵对样本结构表示意义的基础上，提出了一种基于自适应尺度LaplacianEigenmap的轮廓编组算法．该算法能够根据编组线索多维特征的不同局部统计特性，自适应地改变相似度计算模型中的尺度因子，使相似度矩阵更准确地反映编组线索数据集的结构特性．在此基础上通过降维实现编组元的聚类，从而得到轮廓编组的结果．实验证明，该算法对于局部统计特性差异较大的编组线索有着良好的适应性，尤其对于有遮挡的感知目标，表现出比图分割方法更为优越的性能．     

基于偏序结构相似度的多准则决策

针对决策者只能提供决策方案的序数偏好信息的多准则决策问题,提出了基于偏序之间相似度的多准则决策方法.该方法运用模糊相似关系确定相似度,通过计算控制指标和被控指标,分别得出方案集的两个预序排列,然后将这两个全预序排列合并成方案集的最后排列.该排列具有更符合现实决策行为的偏序结构.举例说明了该方法的可行性.     

几种笛卡尔积图的集合边染色

图G的一个集合边染色是边集E(G)到集合X中的非空子集的一个映射f,并且满足对图G中任意两条相邻的边e_1,e_2,有f(e_1)≠f(e_2)且f(e_1)∩f(e_2)≠?,将集合X中的最小长度称为图G的集合边色数.通过引进集合矩阵,并利用构造染色矩阵的方法,得到了圈与路、路与路、圈与圈的笛卡尔积图的集合边色数.