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模糊σ-代数上的模糊数值测度及应用(Ⅰ) 总被引:2,自引:0,他引:2
张忠旺 《中国民航学院学报》2004,22(5):55-60
设(Χ,A,μ)是一个全有限测度空间,H为由A生成的模糊σ-代数。通过计算H中模糊子集的截集的测度,运用一维模糊数的嵌入定理,构造了一种定义在H上取值于一维模糊数空间的测度,这种测度限制在A上就是测度μ,并且具有可列可加性、下连续性、上连续性、自连续性等性质。这种测度取值一维模糊数,保留了模糊子集较多的信息,所以它可以更为细致地刻划模糊子集。作为在模糊聚类理论方面的应用,把(Χ,A,μ)上用于度量普通集合间不相似性的度量推广到了H上的模糊子集间,得到了一种基本的H上不相似度量。 相似文献
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将链接技术引入归并排序 ,提出了一种以链接技术和归并算法为基础的新排序算法—链接归并排序算法 (以下简称为“链接归并排序”) ,给出了该排序算法的描述、时间复杂度分析及用C语言编写程序进行算法比较的实验结果 .算法分析和实验结果都表明 :链接归并排序方法和待排序数据分布无关 ,其时间复杂度仅为O(N ) ;而且在处理大规模“汇总”一类排序问题时 ,链接归并排序速度明显优于FlashSort、ProportionSplitSort、2 -路重复的K路归并排序和直接K路归并排序等算法。 相似文献
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基于ACMPE、ISSL-Isomap和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出了一种基于自适应复合多尺度排列熵(ACMPE)、改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)和灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。利用ACMPE从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用ISSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出低维、敏感故障特征;应用GWO -SVM分类器对低维故障特征进行模式识别,判断故障类型。行星齿轮箱故障诊断实验结果分析表明:与多尺度排列熵(MPE)、复合多尺度排列熵(CMPE)等特征提取方法相比,ACMPE方法在分类效果和识别精度上更具优势;与局部切空间排列(LTSA)、等度规映射(Isomap)、加权Isomap(W-Isomap)、监督Isomap(S-Isomap)和监督型自组织增量学习神经网络界标点Isomap(SSL-Isomap)等降维方法进行比较,ISSL-Isomap方法降维效果最佳;所提方法的故障识别率达到100%,具有一定优越性。 相似文献
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介绍了基于弹道目标识别的三维snapshot散射中心成像方法。结合弹道导弹弹头的运动规律,建立了3D snapshot成像的数学模型。分析了影响成像质量的因素,并提出了解决散射中心匹配和映射矩阵选择的方法。最后,利用计算机仿真验证了该方法的可行性。 相似文献
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针对遥感图像中大型目标的直线特征提取问题,设计了一种基于类直线提取的改进霍夫(Hough)变换算法。类直线的提取相当于Hough变换的预处理,既约束了Hough变换所使用的直线上的特征点,改进了直接进行Hough变换时不同直线的特征点互相干扰的缺点,又降低了计算量。对图像空间的每条类直线分别进行Hough变换,改进投票过程的映射方式,寻找类直线中最多特征点所在的那条直线,只取一个投票峰值,在减小了计算复杂度的同时又去掉了虚假峰值的影响。实验结果表明,改进Hough变换直线特征提取算法性能好、效率高,可用于遥感图像处理领域。 相似文献