模糊Petri网(fuzzyPetrinets,FPN)是基于模糊产生式规则的知识库系统的有力建模工具,但其缺乏较强的自学习能力。在FPN的基础上引入神经网络技术,给出了一种自适应模糊Petri网(a
一种模糊自适应船舶航向控制方法的研究,张松涛,任光,针对诺宾(Norbin)非线性船舶模型,基于反馈线性化方法和由径向基函数(RBF)神经网络构建的模糊系统的逼近能力,提出了一种新的模糊自�
提出一种新的基于无限冲激响应( IIR) 低通滤波的Retinex 图像增强算法, 该算法具有边缘保留功能, 不会产生光晕效应, 而且计算量较小. 并将该算法与实数编码遗传算法相结合, 使其具有针对不
基于XML树的匹配已被广泛应用于数据挖掘、自然语言自处理、图像检索等领域。通过分析现有的基于XML树的匹配度计算方法,发现存在对计算的前期要求(如权值分割)太过严格、匹配度结果存在误差等问题,影响了匹
提出了一种改进的MeanShift自然图像分割方法。首先从数据分析的角度出发,由数据本身估计用于聚类的颜色带宽。然后根据上层的视觉任务调整颜色带宽,调整后的颜色带宽可以看作是分割分辨率。根据调整后的颜
一种蒙特卡罗方法的改进方案,贺骁,刘芸江,用快速高效的方法产生高质量的随机数是蒙特卡罗方法应用的关键并直接影响其时间复杂度。通过建立零驱动估计、单驱动估计两种新模
一种改进的细缝裁减方法,曹连超,毋立芳,从理论上分析了细缝裁减方法的思路,找到细缝裁减过后出现图像降质的原因,并提出了改进方案。主要思路是在细缝被裁减掉之后,将
向量排序是彩色形态学应用中的关键问题。针对传统词典序中过度优先第一维向量的不足,提出一种基于α模数的一般词典序方法,能任意调整量化函数,降低排列在先的分量作用。将其应用到彩色图像处理中,与传统的词典序
为了克服传统背景差分法所存在的不足,提出了一种基于边缘特征和改进K-均值聚类相结合运动目标检测方法。运用改进的K-均值聚类方法建立背景模型,将其与前景图像相差后得到的二值化图像,通过前景边缘信息的鲁棒
D-S证据理论不能很好地描述证据之间的冲突, 而且证据高度冲突时合成规则会得出反直观的结果。针对这一问题, 提出了一种改进的证据合成方法。首先建立余弦相似度空间, 利用证据向量之间的夹角余弦度量证据相
