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由于软件体系复杂度和数量不断增加使得测试用例的设计和选择越来越困难, 为了能够在来自不同信息源的众多测试用例中选择有效的用例集, 提出了一种基于粗糙集与证据理论的测试用例优化方法。粗糙集是一种处理不确

针对以单传感器监测数据作为井下安全性评估依据存在难以获得丰富、全面、准确的环境信息的问题,提出一种基于粗糙集和D-S证据理论的井下风险评估方法,并进行了具体的实例分析。该方法对多传感器采集的参数进行基

设计了一种应用机器学习和DS证据理论来进行Linux病毒检测的方案。主要包括方案的总体框架、样本特征选择方法、分类器选择、检测效果融合以及方案验证与结果分析等。

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基于遗传算法的一种新的约束处理方法,苏勇彦,王攀,本文针对目前的约束处理方法中存在的问题,提出一种新的约束处理方法。该方法通过可行解和不可行解混合交叉的方法对问题的解空间

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为了从PET序列低分辨率图像中重建出优质高分辨率图像,提出了一种基于正则化参数的自适应线性斜率超分辨率算法。该算法通过对正则化线性斜率的自适应,更新动态优化代价函数,以降低对PET图像高频成分的抑制。

概率路径图法（PRM）是最主要的运动规划算法之一，针对概率路径图法在复杂环境中规划效率低下的缺点提出了一种改进的概率路径图法，新方法的采样采用了分阶段混合采样策略。最后通过与传统的PRM方法进行仿真实