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经过多年的发展，研究人员设计出大量的免疫算法来解决多目标优化问题。基于三种免疫算子：克隆选择算子、超突变交叉算子和重组存储记忆算子，并通过分析三种算子何时或以何种方式对免疫算法中种群多样性产生影响，从
针对复杂背景下弱小目标识别困难，实时性要求高等难题，提出了弱小目标分割算子；并引入特征匹配，设计了二者相融合的自动图像识别机制。该方案基于H－S分割与图像融合，再结合形态学滤波与特征匹配，解决弱小目标
针对决策属性为区间犹豫模糊数（IVHFN）且属性间相互关联的多属性决策（MADM）问题，提出一种基于区间犹豫模糊加权Heronian平均（IVHFWHM）算子的新型决策方法。同时基于IVHFN运算法则
针对决策信息为区间直觉梯形模糊数（IVITFN）且属性间存在相互关联的多属性群决策（MAGDM）问题，提出了一种区间直觉梯形模糊几何加权Heronian平均算子（IVITFGWHM）的决策方法。基于I
提出了一种基于微粒群算法（PSO）的图像增强方法，把图像增强看作最优化问题。使用此方法可以自动地找出降质图像归一化的非完全β函数的最优参数值，对原始图像降质类型进行正确的推理。不论原始图像是哪种降质类
利用纯语言变量的运算规律，提出了一种信息集成算子：导出的纯语言有序加权算术平均（IPLOWAA）算子，同时对IPLOWAA算子的性质进行了研究。在群体语言偏好关系下，给出了基于IPLOWAA算子和PL
我们不仅可以将时间算子引入量子力学（非相对论），而且可以确定其本征值，其平方与能量的换向关系以及时间算子的某些性质，例如是否是厄米氏，或者它的期望值是实际或复杂的波浪包等。正是我所做的。
基于语言真值格蕴涵代数的分层语义不确定性推理，赖家俊，徐扬，介绍了基于语言真值格蕴涵代数的分层语义推理。阐述了用其结构性质如何实现（基于语言真值格蕴涵代数的）分层语义不确定性推理。
研究了非线性复动力系统生成广义Julia集的空间分形可视化问题。首先,对于复迭代映射族z←F(zw) c(w=α βi)(其中F(zw)为任一复变多项式),定义适当的数据结构存储相关信息；然后,分别基
A Brief History of Uygurs
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