鲁东大学 信息与电气工程学院，山东烟台264000
由于高光谱图像分类中现有的无监督波段选择方法无法计算出波段之间的相似性，以及在选择过程中存在的高维度特性，本文提出了一种基于变精度粗糙集的贪婪无监督高光谱波段选择方法。首先利用变精度粗糙集定义了一种新的依赖度量，使得它对变精度粗糙集中误分类参数变得不敏感，从而充分利用波段之间的相似性。其次，提出了一种新的判别准则，找出未选择和已选择波段子集中具有较高和较低的相似性值的波段。然后，采用一阶增量搜索法，逐条选择出所需的信息波段，从而避免大量信息的产生，减少计算复杂度。最后通过使用三个高光谱数据集将所提出的波段选择技术与五种最新技术进行比较。结果显示提出的方法对所有数据集均具有较好的分类精度，且在50%标记像素条件下平均分类精度相对于所有像素点平均分类精度分别仅下降了1.9%，3.1%以及4.1%。所提方法能够保证良好的分类性能与数据集泛化能力，并且对参数具有鲁棒性。
高光谱图像 波段选择 变精度粗糙集 图像分类 Hyperspectral image Band selection Variable precision rough set Image classification
重庆邮电大学先进制造工程学院先进制造与机器人技术研究中心, 重庆 400065
提出了一种基于模糊粗糙集的非结构化路径识别与机器人引导方法。通过自适应面阵列电荷耦合传感器的图像清晰度控制方法,获取了最佳信息量图像。构建了模糊粗糙集的非结构化路径识别模型,借助粗糙集理论预定义图像目标、背景和不确定区域,融合相对模糊连接度竞争机制对不确定区域的像素进行了模糊重分类,精确描绘了机器人的导航路径。该模型可实现未知非结构化路径区域的自动识别,亦可引入灰度先验特征识别指定路径区域。结果表明,该方法对提高机器人在非结构化环境中的自主探索能力具有实际意义。
机器视觉 图像处理 移动机器人 非结构化路径 视觉导航 模糊粗糙集
浙江大学光电科学与工程学院现代光学仪器国家重点实验室, 浙江 杭州 310027
双通道数据拼接技术能有效地增大激光雷达系统的动态探测范围, 改善大气回波信号的信噪比。提出了一种基于非支配排序遗传算法II(NSGA-II)与邻域粗糙集(NRS)的大气遥感激光雷达数据拼接智能算法, 即NRSWNSGA-II, 提高了数据拼接的准确性和稳定性。该算法以三个判断双通道数据拟合优度的评价函数为优化目标, 通过NSGA-II获得评价函数的Pareto最优解集, 进而利用NRS训练数据样本得到的权重进行线性规划, 实现了最优拟合范围内的全局随机搜索。实验结果表明, 所提算法拼接效果良好并在全天性数据拼接工作中有较好的稳定性。
大气光学 激光雷达 数据拼接 非支配排序遗传算法II 邻域粗糙集 评价函数
针对在恶劣环境下运行的随动稳定平台伺服系统,采用故障树分析法确定其故障类别和逻辑关系，基于粗糙集理论建立原始决策表，使用可辨识矩阵与遗传算法相结合的方法对其进行约简，以约简后的决策表作为学习样本，训练Elman神经网络后生成故障诊断模型，使用测试样本进行校验，故障诊断正确率达98%，表明了该诊断方法的可行性，对故障模型较为复杂的稳定平台伺服系统的诊断应用具有实践意义。
机载稳定平台 伺服系统 故障树分析 粗糙集约简 Elman神经网络 airborne stabilized platform servo system fault tree analysis rough set reduction Elman neural network
1 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室，河南 洛阳 471003
2 军械工程学院信息工程系，河北 石家庄 050003
针对无核信息系统的特点，基于互信息提出了一种新的启发式属性约简算法，该算法以增加属性后的互信息增量和属性自身的信息熵 2项指标作为评价属性重要度的依据。实验结果表明，该算法避免了对于没有核属性的无核信息系统因随机选择初始属性造成计算复杂度增大的问题，并且属性约简效率提高，属性约简后的个数也相对较少。
粗糙集 属性约简 互信息 无核信息系统 rough set attribute reduction mutual information non -core information system 太赫兹科学与电子信息学报
2016, 14(4): 625
1 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所，河南洛阳471000
2 陆航驻洛阳地区军事代表机构，河南洛阳471000
3 北京航空航天大学，北京100191
针对空战环境的复杂多变和不确定性，首先研究了基于模糊Petri网的推理算法，建立了基于模糊推理Petri网的智能战术决策方法，将定性的决策推理过程变成了定量的矩阵运算; 然后针对规则的冗余性和可能的冲突性，利用粗糙集理论对战术决策规则库进行了精炼，简化了模糊推理Petri网结构，提高了战术决策推理的效率，实现了无人机攻击和防御的智能决策。仿真结果表明该方法具有可行性和有效性。
智能决策 战术决策 规则精炼 模糊Petri网 粗糙集 intelligent decision-making tactical decision making rules refining fuzzy reasoning Petri net rough set
1 国防科技大学电子科学与工程学院，湖南 长沙 410073
2 66165部队，河北 保定 071000
对空间目标进行形态结构分析, 对于航天器空间操作和空间攻防等空间任务具有重要意义。探索了一种空间目标结构分析方法。首先利用最小曲率准则和最短分割线准则，并结合目标骨架，构建了一种新的形状分解的方法；在此基础上，将小波矩特征引入到卫星部件形状分析中，并利用粗糙集约简算法选择有效的小波矩特征；最后利用支持向量机构造了多尺度形状识别器，结合目标先验信息实现对空间目标结构的分析。仿真实验结果表明了所提方法的有效性。
空间目标 形状分解 小波矩 粗糙集 多尺度特征 space target shape decomposition wavelet-moment rough set multi-scale feature 红外与激光工程
2015, 44(11): 3317
黄淮学院 信息工程学院, 河南 驻马店 463000
为了提高图像拼接的质量, 采用小波粗糙集算法。首先, 基于自适应小波变换对图像分解, 通过小波方向的对比度设定阈值来平衡图像内各个对象的差异。接着, 分解图像特征点的粗糙决策属性来划分重叠区域, 通过空间的划分, 把上近似在属性子集的划分区域划分到对象集合中, 下近似有可能划分到其他对象集合中, 比较计算参考图像与输入图像特征向量因数集的欧氏距离约简规则选择特征点, 并把输入图像中欧氏距离最小的点作为参考图像中特征点的匹配点。然后, 通过平均值法消除拼接缝隙, 实现图像的上下、左右以及斜方向的无缝拼接。最后, 给出了算法流程和评价指标。实验仿真表明, 本文算法拼接缝隙区域过渡光滑, 视觉效果连续, 没有出现重叠鬼影, 本文算法的信息熵为33872 1 bit,处理时间为2436 8 s。满足拼接结果中对执行时间少、信息含量大等要求。
小波变换 粗糙集 特征点 拼接 wavelet transform rough set feature points mosaic
1 中国科学院 微系统与信息技术研究所, 上海, 200050
2 中国科学院大学, 北京 100039
3 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130022
提出了一种从XDL文件中提取现场可编程门阵列(FPGA)底层逻辑和布线资源的方法。预处理阶段通过正则表达式将原有底层逻辑文件转换为待分析的有层次属性的关系型数据库。数据挖掘阶段则根据各个层次数据内部的特性不同, 采用不同的算法进行聚类来得到初步知识。通过粗糙集分析初步知识间的关系和约简属性, 得出初步知识间的联系同时进一步提取出决策规则和产生式规则的知识。最后, 通过规则验证器和泛化器对提取出的规则进行验证和泛化。实验结果表明, 对于大型的FPGA器件, wire的逻辑最高压缩比可以达到2.88×10-4。该方法相对于底层器件有较好的通用性和交互性, 适用于对不同器件族FPGA底层信息的知识提取,对深入研究FPGA的拓扑架构,提高对FPGA进行动态重配置的可控性和实现更灵活的重配置很有意义。
现场可编程门阵列 数据挖掘 粗糙集 聚类 Field Programming Gate Array(FPGA) data mining rough set cluster
分析了数据融合系统的内在特点，建立了数据融合系统性能评估的综合评估指标体系，提出了一种基于粗糙集和修正熵权的多层次综合评估模型。采用粗糙集理论对指标数据进行属性约减，消除冗余指标，计算属性权重，并对二级指标熵权进行修正；利用层次分析法计算主观权重对一级指标熵权进行修正。实例验证表明，该方法有效可行，提高了评估结果的客观性与可信性，为数据融合系统的开发、论证和实际使用提供了科学的理论决策依据。
数据融合系统 粗糙集 熵权 层次分析法 data fusion system rough set entropy weight AHP
