国家自然科学基金(60775036)
- 作品数：24 被引量：102H指数：6
- 相关作者：马垣张学东苗夺谦邵富群赵骥更多>>
- 相关机构：辽宁科技大学同济大学东北大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金辽宁省教育厅资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术建筑科学理学石油与天然气工程更多>>
- 紧致依赖与内涵亏值被引量：13
- 2011年
- 提出了"内涵亏值"与"紧致依赖"的概念,证明了由"紧致依赖"组成的依赖基对于"左部加属性、右部减属性"这一规则的公理系统是无冗余而完整的.由此发现了除Guigues-Duquenne基以外还有其他无冗余完整依赖基,改变了只有唯一的一个无冗余完整依赖基的传统观念,揭开了寻找多种无冗余完整依赖基以满足多样化需求的序幕.
- 马垣张学东迟呈英
- 关键词：数据库
- 基于二进制粒与粒计算的属性约简被引量：8
- 2008年
- 目前有关粒计算的理论与方法主要有商空间理论、词计算理论和粗糙集理论。以粗糙集理论发展的粒计算理论为基础,定义了幂图、粒度幂图及二进制粒等概念,提出基于二进制粒计算与粒度幂图的两种属性约简算法,把属性约简问题转化为在粒度幂图中的搜索问题,为属性约简开辟了新的途径。理论分析表明,所提出的算法是有效可行的。
- 陈玉明苗夺谦焦娜
- 关键词：粗糙集粒计算属性约简
- 基于主曲线的脱机手写英文字母结构特征分析及选取被引量：4
- 2009年
- 要提高脱机手写英文字母识别的识别率,关键是特征的提取与有效鉴别特征的抽取。主曲线是主成分分析的非线性推广,它是通过数据分布"中间"并满足"自相合"的光滑曲线。它较好地反映了数据分布的结构特征。首先将主曲线用于训练数据的特征提取;其次在详细分析字母主曲线的结构特点的基础上,选择出用于字母识别的粗分类、细分类特征;最后在对手写字母进行识别时,先用这些特征进行一级分类;对个别不能很好区分的相似字母用模糊数学方法进行二级模糊分类。所提方法在CEDAR手写体小写字母数据库上的实验结果表明:利用这些特征能有效区分相似字母,提高手写小写英文字母的识别率,不但能为脱机手写小写英文字母识别的研究提供一条新途径,而且能为手写单词识别提供有用信息。
- 张豪杰张红云苗夺谦
- 关键词：主曲线结构特征特征选取
- 基于改进的变分GAC模型矢量图像分割被引量：2
- 2011年
- 在分析矢量图像颜色信息和动态曲线演化规律的基础上,将归一化传导率的非线性热方程约束项引入变分侧地活动轮廓矢量模型中,使水平集函数不用重新初始化即可快速稳定地保持符号距离函数的特性.改进算法减少了迭代次数和运行时间,改进了图像二维梯度和散度算子传统离散化方式,使梯度和散度算子保持空间旋转不变性,提高了分割算法的鲁棒性.实验表明该方法是有效的,对弱边缘具有较好的辨别能力.
- 赵骥邵富群张学东
- 关键词：图像分割符号距离函数矢量图像
- 一种快速的手写体汉字细化算法被引量：7
- 2009年
- 快速并行算法是一种经典的细化算法,但其细化不全,可能产生斜线信息丢失。提出一种改进的快速并行细化算法,对手写体汉字进行细化可以得到很好的细化结果。实验结果表明,该算法细化全、速度快,解决了斜线信息丢失,交叉点不变形。
- 张学东张仁秋关云虎王亭
- 关键词：手写体汉字
- 融合边缘和区域信息的水平集矢量图像分割被引量：1
- 2011年
- 在充分利用矢量图像各通道区域和边缘信息的基础上,变分IAC(集成活动轮廓)模型引入了非线性热方程的符号距离函数约束项,使水平集不用耗时的重新初始化而始终保持符号距离函数的特性。对非线性热方程传导率的均衡化,使水平集的演化分割过程快速稳定。另外,算法改进了曲线2维梯度和散度算子传统离散化方式,使梯度和散度算子保持空间旋转不变性。实验结果表明,该方法是有效的,提高了分割的准确性和鲁棒性。
- 赵骥邵富群朱宁张学东
- 关键词：图像分割矢量图像
- 知识的划分粒度表示法被引量：14
- 2009年
- 对知识的分类能力给予量化,提出一种知识表示法——划分粒度表示法,利用划分粒度可定量表示知识的分类能力.首先给出粗糙集理论中主要概念的代数表示,其次定义知识的划分粒度并研究它的性质,最后证明知识的代数表示与划分粒度表示是等价的.
- 冯琴荣苗夺谦程昳徐菲菲
- 关键词：粗糙集信息系统知识约简
- 一种新的粗糙Leader聚类算法被引量：6
- 2009年
- 聚类是数据挖掘领域重要的研究方向。在众多的聚类算法中,Leader算法运用很广泛,但Leader算法没有考虑到聚类分析中内在的不确定性。对Leader算法做了相应改进,加入了粗糙集和粒计算的思想,使其能够处理聚类中固有的不确定性,得到更合理的聚类结果。最后,通过实验证明了该算法的优越性。
- 殷钢苗夺谦段其国
- 关键词：聚类粗糙集粒计算
- 基于非线性扩散率归一化的GAC模型图像分割被引量：3
- 2011年
- 为了消除主动轮廓模型耗时的重新初始化过程,在分析了主动轮廓曲线演化特性的基础上,引入改进的符号距离函数的约束项到变分GAC模型中,该约束项是一个非线性热方程,通过对非线性热方程扩散率的归一化,使水平集函数始终快速稳定的保持符号距离函数的特性,新算法减少了迭代次数和运行时间。另外,新算法采用灵活的初始化方法和保持曲线二维梯度和散度算子旋转不变性的离散化数值方案,提高了分割算法对模糊边缘的辨别能力。实验表明该方法是有效的,对噪声有很强的鲁棒性。
- 赵骥邵富群张学东田莹
- 关键词：图像分割GAC模型水平集
- 再论关系数据流中增减型及循环型知识的发现
- 2009年
- 继续研究在以关系为单位的数据流中发现"增加"、"减少"等增减型知识以及"良性循环"、"恶性循环"等循环型知识的方法。这些方法可以发现事物间发展的联系及发展的趋势,为决策者提供更强有力的支持。特别是发现各种循环,将为决策者加强"良性循环",增加效益与成功,摆脱"恶性循环",避免亏损与失败,提供了重要的依据。
- 马垣
