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Exploiting Light Directionality for Image‐Based 3D Reconstruction of Non‐Collaborative Surfaces
The Photogrammetric Record, Volume 37, Issue 177, Page 111-138, March 2022., 2022 The paper investigates the effect of light directionality and the fusion of multiple images to improve the quality of photogrammetric 3D reconstruction of complex surfaces (textureless and shiny). We present an image capturing system that utilizes multiple light sources to highlight roughness which is not visible in traditional diffuse images ...
Ali Karami +3 more
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Fineness and coarseness of an approximation space in the rough set theory(粗糙集理论中近似空间的精细及近似精度)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2007 讨论了近似空间的精细与粗糙的概念及其两个等价描述，研究了给定集合的上下近似集在精细与粗糙近似空间中的性质，即随着近似空间的加细，给定集合X的最佳下近似单调上升、最佳上近似单调下降.还讨论了近似精度问题，指出Pawlak近似精度的一个不合理现象，并且新定义了一种近似精度.
XIAJia-rong(夏佳荣) +1 more
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Study on learning from examples based on rough sets theory(基于粗糙集理论的示例学习研究)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2002 到目前为止,一些启发式算法被提出用于基于扩张矩阵理论的示例学习研究.该文基于粗集理论研究示例学习问题,提出了粗集理论下的几个新概念,如:必要选择子,核选择子集,约简选择子集和所产生复合的评价指标:精确度、覆盖度和简单性,给出了扩张矩阵的粗糙集算法,并提出了基于覆盖度和简单性的遗传算法最优示例学习方法.
HANGXiao-shu(杭小树) +1 more
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Indicator system optimization and evaluation method based on rough set(基于粗糙集的指标体系优化及评价方法研究)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2010 粗糙集方法能客观、有效地对有限指标数据进行挖掘,通过属性约简剔除冗余指标,并根据属性重要度生成指标权重,系统地探讨了利用粗糙集进行指标体系优化和综合评价的全过程思路及方法,并通过同行评议专家科技信用评价实例,验证了方法的实用性.
LIYuan-yuan(李远远), YUNJun(云俊)
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大规模深远海风电送出方式比较及集成设计关键技术研究 [PDF]
全球能源互联网, 2019 海上风电由于具有风能稳定、密度大等优点，在世界范围内已逐渐发展成为风力发电的重要形式。在深远海域，风能资源更丰富，风湍流强度与海面粗糙度较近海更小，因此深远海风电发展将成为未来海上风电发展的主要趋势。首先，阐述了海上风电深远海化发展趋势，总结了3种海上风电的并网方式及相应的拓扑结构、主要运行特点。其次，考虑深远海风电的特殊性，重点分析了集电系统可靠性评估与设计、海上升压站设计与换流站设计等3方面的发展趋势。最后，对亟待开展的研究方向、需求进行说明，为深远海风电发展提出建议。
王秀丽, 赵勃扬, 黄明煌, 叶荣
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Integrative Conservation, Volume 4, Issue 3, Page 476-490, September 2025.The leaf functional traits of angiosperms and gymnosperms in mountain ecosystems significantly influence phyllosphere fungal diversity. These traits are critical for understanding fungal stress resistance and elevational adaptation, which aids in predicting plant responses to climate change.
Xiaocheng Yu +7 more
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四川大学学报. 自然科学版, 2011 为了克服支持向量机方法对于噪声或异常样本敏感的问题,本文研究基于粗糙集理论的粗糙单类支持向量机,提出一种改进的模糊支持向量机隶属度确定方法.该算法首先利用粗糙集思想构造一个最小粗糙球,分别得到对应粗糙球的上近似、下近似与边界区域,然后依据样本在超球中的位置对分布在下近似、边界域和粗糙球以外的样本,分别采用三种不同的方式计算其各自的隶属度.最后通过对比实验表明,与传统支持向量机方法相比,本文提出的改进方法使模糊支持向量机具有更好的抗噪性能及分类能力.
刘成忠, 韩虎, 黄高宝
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四川大学学报. 自然科学版, 2004 提出了一种基于推广的粗糙集理论直接在不完备信息系统上进行数据挖掘的方法 ,并给出了该方法的算法和实例 .该方法利用粗糙集理论直接对不完备信息系统进行知识约简 ,然后根据获得的约简集建立知识层次树 ,利用规则的支持度阈值s0 和置信度阈值c0 从知识层次树的压缩搜索空间中提取不完备系统的规则集 .该方法保持了原始数据和数据挖掘所获得的知识的真实性 .另外 ,还提出了知识规则的上、下支持度 ,上、下置信度 ,规则粗糙度等概念 ,以便指导用户更好地利用数据挖掘所获得的知识 .
胡旺, 冯伟森, 李志蜀, 韦力凡
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Gaoya dianqi, 2020 变压器故障诊断特征信息繁多,且故障点难以确定,为有效利用故障信息提高故障诊断准确率,以及实现故障定位,提出一种基于粗糙集知识和优化支持向量机的变压器分层故障诊断及定位新方法。首先使用邻域粗糙集评估DGA样本重要度,并约简出优选故障诊断特征量。其次构建基于多分类支持向量机的分层故障诊断模型,采用粒子群算法优化模型参数以提高分类精度,实现了故障性质和故障定位的多层诊断。实例分析表明,新特征量可以提高机器学习的知识挖掘能力,不仅故障分类的精度增加,而且模型可以实现故障点的定位,综合诊断准确率达到88.4%。
周光宇, 马松龄
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