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基于云模型的智能驾驶车辆变粒度测评研究
云模型 变粒度 智能驾驶车辆 测评研究
2014/12/17
如何通过直观、简单和有效的测评方法,建立一个定性与定量的不确定性测评转换模型,实现智能驾驶车辆的测评研究,已成为智能驾驶车辆研究领域急需面对和解决的一个基本问题,也是一个难题.为了解决这个问题,本文提出一种基于云模型与变粒度的测评方法.首先,提出一套4S变粒度测评体系与三级智商变粒度测评体系;其次,通过云模型将智能驾驶车辆的定性测评转化为直观、形象的定量测评,利用云模型的期望、熵与超熵对智能驾驶车...
针对传统的基于局部信息搜索的分割方法很少考虑图像的全局信息,而且容易忽略影像分割中的随机性和不确定性,本文提出了一种基于云模型、图论和互信息的影像分割方法.使用云模型来反映像素聚类成区域时的不确定性和随机性,将图论方法引入基于互信息的最优割集的生成从而得到全局最优分割,利用云模型区域概念所呈现出的多维特征,通过云综合异质性度量来改进边界权重的计算,从而实现对区域相异性的区分能力.从实验结果来看,本...
用户评分的模糊性、随机性表现出服务质量(QoS)的不确定性是软件即服务(SaaS)最优服务选择研究的难题之一.提出一种基于云模型的SaaS服务决策方法(SDM_CM)以解决上述难题.该方法首先使用逆向QoS云发生器将评分描述的QoS指标转换为云模型描述的QoS指标;接着借鉴多属性决策分析中常用、有效的多属性决策算法-优劣解距离法(TOPSIS),提出基于云模型的SaaS最优服务决策算法.最后,在真...
针对传统推荐系统数据稀疏、相似性计算方法导致共同评分用户少的问题，提出利用云模型定性概念与定量数值转换的优势，研究云模型、用户聚类的个性化推荐改进算法。用户对项目属性评价的偏好，转换为用户对加权综合云模型表示的数字特征的偏好。利用改进的聚类算法，对评分数据、原始用户属性标准化后的信息进行聚类；同时考虑用户兴趣的变化，结合用户之间项目属性评价的综合云模型的相似度、用户对项目评分的聚类、用户属性聚类这...
针对量子进化算法易陷入局部最优和求解精度不高的缺点,利用云模型具有随机性和稳定倾向性的特点,提出了一种基于云模型的实数编码量子进化算法。该算法利用单维云变异进行全局快速搜索,利用多维云进化增强算法局部搜索能力,探索全局最优解。依据算法的进化过程动态调整搜索范围并复位染色体,可以加提高敛速度,并防止陷入局部最优。仿真结果表明,该算法搜索精度和效率得到提高,适合求解复杂函数优化问题。
针对目前数字图像置乱算法在双重置乱方面的欠缺问题,提出一种新的云模型图像置乱算法。该算法利用三维云模型生成的函数值来改变图像像素位置和像素值,实现了双重置乱。经实验验证以及定量定性分析,置乱图像呈现白噪声,真正实现了图像置乱,并不存在周期性恢复的安全问题,该算法能较快达到理想的置乱效果,且能抵抗一定的剪切、加噪、滤波以及缩放攻击；证明了该算法的有效性和合理性,可以较好地应用于图像置乱。
针对传统大数据典型相关分析（CCA, canonical correlation analysis）方法的高复杂度在面临大数据PB级数据规模时不再适应的现状，提出了一种基于云模型的大数据CCA方法。该方法在云计算架构的基础上，通过云运算将各端点云合并为中心云，并据此产生中心云滴，以中心云滴作为大数据的不确定性复原小样本，在其上施以CCA运算，中心云滴的较小数据量提高了运算效率。在真实数据集上的实验...
基于多元图形特征与云模型理论的质量评价方法研究
质量评价 复用雷达图 云模型
2010/8/1
针对综合质量评价中评价结果不能充分反映主、客观因素共同作用的问题，提出了一种基于多元图表示原理与云模型理论相结合的综合质量评价方法。该方法基于多元图表示原理，应用雷达图表示方法的图形面积融合多指标参数，结合云模型理论定性定量转换强大功能，实现综合质量评价，得到符合人类思维方式的定性定量综合评价结果。以成都市土壤为研究对象，实验结果表明，该方法得到的定性定量相结合的综合评价结果符合实际数据的分布和人...
一种定性定量信息转换的不确定性模型——云模型
云模型 定性定量信息转换 不确定性 复杂系统
2010/6/1
目前，许多领域的研究进入到复杂系统阶段。从复杂系统描述与评价的角度来讲，严格、精确的数学描述几乎是不可能做到的,只有将定性定量的知识加以变换与集成才能获得关于系统的定性定量相结合的完整描述。因此，建立一个定性定量的不确定性转换模型，实现语言值与数值的互换，是复杂系统研究迫切需要解决的问题，也是其他领域研究需要解决的问题。从定性定量转换研究现状出发，综述了由李德毅院士提出的定性定量转换的不确定性模型...
人工免疫系统和云模型用于图像分割
图像分割 聚类 人工免疫模型 云模型
2009/12/30
针对传统基于聚类的图像分割算法易于陷入局部最优解的问题，将人工免疫模型引入到了寻找聚类中心的过程中。鉴于抗体具有双价的免疫特性，以及将不被识别器识别也不属于自我抗原的抗原统一划为自我抗原或非自我抗原而产生的高误判率，在抗体识别抗原过程中引入云决策机制，增加了抗原划分的随机性和模糊性，提高了图像分割的质量。
基于云模型的肿瘤标志物联合检测
云模型 肿瘤标志物 联合检测
2009/7/30
医学发现，将具有相关性的肿瘤指标进行联合检测能提高癌症的阳性检出率。基于云模型的关联规则挖掘通过将属性的定义域模糊化，从而达到更好的挖掘效果。该文提出一种基于云模型的检测组合发现方法，在大量的体检报告中进行关联挖掘，找出与癌症相关性最大的肿瘤指标。实验表明，挖掘出的前10个检测组合中，有80%符合目前的医学常识。
中国北极航线问题协调地位的云模型模糊识别
协调 云理论 模糊模式识别
2009/7/3
北极航线问题属于很难获得定量信息，真正需要咨询专家解决的问题。针对在处理北极航线问题中遇到的复杂和异常的现象，运用正态隶属云代替传统模糊识别方法中精确的隶属函数，构建了相关正态云模型，对云理论在国际问题研究领域中的应用做了初步探讨。并对中国北极航线问题协调地位进行识别，克服了由于隶属度确定的唯一性所导致的最终失去模糊性的理论缺陷，从而使获得的判识结论更加合理且贴近实际。
基于云模型的规则提取算法研究
云模型 规则提取 云控制器
2009/7/2
提出了尺度云变换的新方法。该方法采用“半正态云”作为基本云，并引入位移因子，使基于数据的规则提取算法中的数据划分能充分反映数据的实际分布，减少提取的规则数量，提高规则的推理精度；通过引入数据关键点及最佳分割点以保证规则库的完备性。还首次提出T-S型云控制器的概念，并将尺度云变换方法应用到T-S型云控制器的设计中。仿真结果表明，该方法简单有效，由该方法提取的规则构建的T-S型云控制器能较好地复现原数...
基于云模型的手机轮廓创新进化设计方法研究与实现
创新设计 遗传算法 云模型
2009/7/2
随着信息技术的发展,产品的创新性愈显重要。遗传算法已广泛应用于创新设计当中,论文将一种定性概念与定量表示之间的不确定性转换模型——云模型应用于遗传算法的变异操作中,并将该算法用于手机轮廓创新进化设计中。实验证明该算法能克服原有遗传算法的缺点,加快设计速度,拓宽设计思路,能够增强构件概念设计的创新性。
二维云模型及其在预测中的应用
2007/12/26
本文在一维正态云的基础上,进一步提出了二维正态云的思想,给出了描述二维云的数字特征和二维云的数学模型,探讨了二维云发生器的构成方法和应用前景.尤其是在基于数据库的知识发现方面,在定性和定量相结合的基础上,为进行多种预测,融随机性与模糊性为一体,表达不确定性,提供了更系统、更高层的工具.