教育部人文社会科学研究基金(05JA630024)
- 作品数：11 被引量：69H指数：4
- 相关作者：王正友万树平肖文王耀德张俊本更多>>
- 相关机构：江西财经大学江南大学佛山科学技术学院更多>>
- 发文基金：教育部人文社会科学研究基金江西省教育厅科学技术研究项目江西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学矿业工程社会学更多>>
- 对象-关系数据模型的依赖性研究
- 2007年
- 数据依赖的研究是数据库理论研究的前提,给出了对象-关系数据库中数据依赖的通式,定义两种重要的数据依赖,即对象函数依赖和嵌套函数依赖,并给出嵌套函数依赖的推理规则且予以证明。
- 钱忠胜
- 关键词：数据模型对象-关系数据库
- 煤矿地面车场的智能视觉监控被引量：1
- 2006年
- 阐述了地面车场智能化视觉监控系统的组成、功能和具体实现过程。对来自轨道传感器、图像传感器两路传感信息分别进行时域融合,多媒体工作站对时域融合的局部结果进行空域融合,从而给出最终的判决结果,实现了从二维电视图像中识别三维目标。
- 方勤王正友
- 关键词：视觉监控煤矿运输线路现代化矿井运输特点
- 基于蚁群算法的网格任务调度模拟被引量：2
- 2008年
- 针对网格环境下的任务调度,提出了基于蚁群算法的调度策略,在此基础上通过Java编程,采用多线程技术,在Eclipse和GridSim环境下,实现了基于蚁群算法的任务调度策略,编制了算法模拟器。
- 彭艳飞王正友周代利潘刘永刘传林李振兴
- 关键词：蚁群算法网格任务调度
- 基于信任偏好关系的不确定多属性决策方法
- 2010年
- 文章针对以信任函数表示的不精确、不确定的属性信息,引入乐观期望与悲观期望的概念,构造期望区间,通过期望区间的比较获得方案对之间的信任偏好关系。在此基础上利用组合规则对局部偏好关系集结获得方案对的总体偏好,通过计算净流对方案进行排序,最后给出一个算例对该方法进行了说明。
- 肖文王正友王耀德
- 关键词：信任函数证据理论多属性决策
- 基于信噪比的多传感器数据融合方法被引量：22
- 2008年
- 针对多个传感器对某一特性指标进行多次测量实验的数据融合问题,提出了一种基于信噪比的多传感器数据融合方法。该方法首先视各传感器的测量值为模糊集合,利用模糊集合中的最大最小贴近度来度量不同传感器测量值之间的相近程度,其次给出了不同时刻各传感器的一致性测度,然后基于信噪比定义了一致可靠性测度,最后利用一致可靠性测度得到传感器数据的融合公式。应用实例验证了该方法的有效性。同时,通过与平均值法和可靠性融合法的比较分析,表明该方法具有较好的稳健性。
- 万树平
- 关键词：多传感器数据融合信噪比
- 一种区间信度的扩展分配及合成方法被引量：1
- 2009年
- 区间数是表示不精确信息的常用表达方式。在无法获得精确信息的情况下,信度结构需要扩展为区间值信度结构,相应的基本信度分配由区间数表示。文章提出利用证据理论合成区间信度的新方法,通过对区间值信度结构的分析,将区间信度分为"确知信度"和"未知信度"两部分,从而将区间值信度结构转换为识别框架下的扩展信度分配;然后利用Dempster合成规则合成扩展的信度分配,并且证明得到的综合区间值信度结构仍是有效的;最后给出一个对比实例验证了该方法的有效性。
- 肖文王正友王耀德
- 关键词：证据理论
- 蚁群算法的试验分析与参数选择
- 2008年
- 用试验分析方法对蚁群算法使用过程中蚂蚁数目、信息素的相对重要程度、启发式因子的相对重要程度以及信息素蒸发系数等参数选择方法及其取值范围进行了研究,并提出了用于选择蚁群算法最优组合参数"四步走"方法。
- 陈梅兰王正友
- 关键词：蚁群算法参数选择SALESMAN
- 蚁群算法及其聚类应用被引量：5
- 2007年
- 首先介绍了蚁群算法及其改进;然后在聚类分析概念基础上,综合国内外研究与实践,阐述了蚁群算法的聚类应用,重点阐述了蚁群算法用于聚类的原理,蚁群聚类的算法研究、机器人、图像和网站访问客户信息等应用。最后,给出蚁群算法在聚类研究和应用的可能方向。
- 许慧王正友杨欢庆
- 关键词：蚁群算法蚁群优化聚类
- 基于信息熵的多传感器数据的融合方法被引量：7
- 2008年
- 针对多只传感器对某一特性指标进行测量实验的数据融合问题,利用信息理论中的信息熵,提出了一种新的多传感器数据的融合方法。该方法以最小化各传感器测量数据的信息熵之和为目标函数,通过求解极值问题,得到了多传感器数据的融合结果。可以较好地避免受主观因素影响的关系矩阵,充分利用实验数据,防止有效数据的丢失。该算法简洁稳定,可用于提高智能仪表的测量准确度和改善智能仪表的抗干扰能力。
- 万树平潘鹏
- 关键词：多传感器数据融合智能仪表
- 一种多传感器数据的熵权融合方法被引量：4
- 2007年
- 针对多只传感器对多个特性指标进行测量实验的数据融合问题,提出了一种新的多传感器数据的融合算法。该方法采用最大最小法确定各传感器测量数据之间的模糊相似矩阵,定义熵权来确定各传感器的融合权重。可以克服以往方法中关系矩阵的主观影响。实验数据分析表明:该算法简单、数据融合含义清晰,可以避免有效数据的损失。
- 万树平
- 关键词：多传感器数据融合特征指标熵权
