导读:本文包含了粗糙熵论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:粗糙,图像,精度,粒子,算法,河网,模糊。
粗糙熵论文文献综述
佘志用,段超,张雷[1]（2019）在《变精度最小平方粗糙熵的图像分割算法》一文中研究指出图像处理是获取信息的重要途径且被广泛地应用到军事、医学和交通等重要领域,图像分割在图像处理中占有重要地位。针对图像处理分割过程中的不确定性,为获取更加精确的图像分割效果,提出变精度最小平方粗糙熵和粒子群的图像单阈值分割算法。该单阈值分割算法用变精度粗糙集表示图像,以变精度最小平方粗糙熵求解最佳分割阈值,借助粒子群优化算法提高分割效率。实验表明,该单阈值分割算法明显优于最大平均信息熵法,且说明了变精度粗糙熵能够处理图像分割过程出现的不确定性。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2019年04期）
刘丽华,周涛,周乾智[2]（2018）在《基于VPRS粗糙熵的图像分割》一文中研究指出变精度粗糙集是解决模糊决策问题的重要工具,图像边缘信息本身就具有一定的不确定性和模糊性,而图像分割的效果直接依赖于对图像边缘像素的判断精度,因此变精度粗糙集可以更精确地表达图像边缘。将经典图像粗糙集模型扩展到图像变精度粗糙集模型,并将其应用于灰度图像边缘判定问题,利用变精度粗糙集的上下近似定义,构造了变精度灰色形态学算子,依据灰度图像粗糙熵的定义,提出一种基于VPRS粗糙熵的图像分割算法。针对噪声图像,该方法用变精度粗糙集模型判断目标、背景和边界像素集,在不同参数下判断近似集时容忍部分噪声点的存在,从而可获得较好的灰色边缘图像。实验结果说明,由于变精度灰度形态学算子避免了复杂参数优化过程,算法时间执行效率高;同时由于粗糙形态学算子对噪声的优良处理能力,新算法具有较好的噪声鲁棒性。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2018年20期）
吴尚智,佘志用,张霞,赵慧琴[3]（2018）在《利用变精度粗糙熵的图像分割算法》一文中研究指出图像分割是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程,其结果将直接影响到目标物特征提取和描述,以及更进一步的目标物识别、分类和图像理解。因图像信息的复杂性和相关性,图像分割会出现不确定性和模糊性。图像用变精度粗糙集表示,结合粗糙熵和粒子群优化算法,提出变精度粗糙熵的图像分割算法,求出最大粗糙熵对应的最佳分割阈值,再用二值分割法对图像进行分割。实验结果表明,所提算法优于传统的单阈值分割法,且具有一定实用性和灵活性。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2018年10期）
李美争,李磊军,米据生,解滨[4]（2018）在《概念格中基于粗糙熵的属性约简方法》一文中研究指出属性约简是概念格理论的研究重点内容之一。通过将粗糙熵引入概念格理论中,定义了一种粗糙熵约简。首先,基于所有概念外延定义了形式背景的粗糙熵,并分析了它的性质;其次,定义了形式背景的粗糙熵约简,并揭示了粗糙熵约简与概念格约简之间的关系;在此基础上,基于属性重要度设计了计算粗糙熵的启发式算法,并通过实验验证了该算法的有效性。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年01期）
杨鹏,杨高升,顾浩威[5]（2015）在《基于粗糙熵理论的平原河网防洪规划方案评估模型》一文中研究指出平原河网地区城市防洪规划方案的评估是模糊多目标多准则决策问题,其影响因素众多,情况复杂多变,针对目前防洪规划方案评估方法存在的不足,分析了城市防洪规划方案影响因素,建立了评估指标体系,将粗糙集和信息熵理论相结合,构建了基于粗糙熵理论的平原河网防洪规划方案评估模型,并将其应用于苏州市防洪规划方案评估中。结果表明,基于粗糙熵的防洪规划方案评估模型在保证了稳定性的同时也具有较高的精度,能为城市防洪规划方案的评估提供指导。(本文来源于《水电能源科学》期刊2015年09期）
姚龙洋,张清华,胡帅鹏,张强[6]（2016）在《基于近似集与粒子群的粗糙熵图像分割方法》一文中研究指出基于经典粗糙集理论的图像分割方法缺少对目标图像不确定性边界域的精确划分,其根据先验粒度构建的图像粗糙集信息系统,并没有客观准确地反映出不同粒度之间的粗糙性信息。基于粗糙集近似集理论模型,首先采用自适应粒化方法得到图像的最优粒度,接着基于该粒度划分构建图像的目标和背景的上下近似集,再根据近似集思想对目标集合的边界域进行精确刻画,同时结合粒子群算法提高求解粗糙集近似集最大粗糙熵的效率,最终得到图像分割的最优分割阈值,并通过仿真实验表明该方法具有可行性和有效性。(本文来源于《计算机科学与探索》期刊2016年05期）
靳海伟,彭力,卢晓龙[7]（2015）在《基于帧间差分和粗糙熵的运动目标检测算法》一文中研究指出帧间差分法只把相邻帧间存在较大差异的部分提取出来,检测出的运动目标内部往往存在"空隙"。利用粗糙熵可以精确地分割图像区域。引入粗糙熵作为帧间差分法的补充,通过颜色灰度信息完成图像形态学重构,并进行形态学滤波和连通性检测,由此克服了检测出运动目标内部的空洞现象,满足实时性,检测效果显着提高。(本文来源于《江南大学学报(自然科学版)》期刊2015年01期）
石素玮,李进金,谭安辉[8]（2014）在《一类覆盖粗糙直觉模糊集模型的模糊粗糙度和粗糙熵》一文中研究指出在覆盖粗糙直觉模糊集模型的基础上,将粗糙度和粗糙熵的概念引入到该模型中,研究直觉模糊集的不确定程度,讨论了该度量的相关性质,并通过两个例子证明了直觉模糊集的模糊粗糙度和粗糙熵随着该模型覆盖变细而单调减少。(本文来源于《山东大学学报(理学版)》期刊2014年08期）
竞霞,魏曼,王纪华,宋晓宇,胡荣明[9]（2014）在《基于边界域修正粗糙熵模型的遥感影像分类不确定性评价》一文中研究指出【目的】遥感影像分类是获取地表覆盖信息的有效技术手段,客观合理地评价遥感影像分类的不确定性对农业资源调查、作物估产等方面的遥感应用具有重要的意义。论文针对修正粗糙熵模型在评价遥感影像分类不确定性时存在的问题,构建基于边界域修正粗糙熵模型的遥感影像分类不确定性评价指标,以期更好地度量地物类别尺度上的遥感影像分类的不确定性。【方法】考虑边界域对遥感影像分类结果不确定性的影响,对修正粗糙熵模型进行改进,以类别的边界域被分类知识划分的结果取代所有像元被分类知识划分的结果作为衡量分类知识不确定性的依据,建立基于边界域的修正粗糙熵模型。首先依据粗集理论对所建模型的合理性进行数学推导,然后以北京市的Landsat TM影像和新疆石河子地区的IKONOS影像为例,分别应用修正粗糙熵模型和基于边界域的修正粗糙熵模型对分类结果在地物类别尺度上的不确定性进行评价,用不同空间分辨率和不同研究区域的试验数据的不确定性评价结果印证理论推导结论。【结果】与修正粗糙熵模型相比,基于边界域的修正粗糙熵模型在评价遥感影像分类的不确定性时能够更好地刻画分类知识所引起的不确定性,使遥感影像分类结果的评价更加客观和合理。通过对两种模型下试验数据的分析表明,当所研究的地表覆盖类型在研究区域内的分布比较零碎,成片区域不多,类别与类别之间的边界部分所占比重较大,混合像元现象比较严重的时候,采用修正粗糙熵模型计算遥感影像分类结果的不合理性还不是非常明显,还能够比较客观地反映遥感影像分类的不确定性问题。但是如果评价分布比较集中,面积比较大的地物类型的分类精度时,修正粗糙熵模型则难以客观地反映遥感影像分类的不确定性问题,其评价结果的不合理性也更为明显。【结论】采用修正粗糙熵模型进行遥感影像分类的不确定性评价时,放大了由于边界域存在所产生的不确定性,而基于边界域的修正粗糙熵模型则可以较好地避免这一情况的发生,更合理地度量地物类别尺度上的遥感影像分类的不确定性。(本文来源于《中国农业科学》期刊2014年11期）
区伟健,房鑫炎,胡子珩,黄媚[10]（2014）在《基于粗糙熵理论的孤网黑启动方案评估》一文中研究指出含孤网的电力系统黑启动方案评估是一个模糊多准则决策问题。提出并建立了孤网黑启动评价指标体系,把粗糙熵技术用于黑启动方案评估。先用叁角模糊数量化定性指标,并对连续属性进行离散化处理;再利用粗糙集理论对冗余或不重要属性进行约简。给出了利用粗糙熵求取黑启动评价指标权重的方法,最后利用理想点法得出方案优劣排序。此方法合理融合定量和定性指标,考虑了指标间的关联及冗余,实际算例证明了此方法的有效性和可行性。(本文来源于《中国电力》期刊2014年05期）
粗糙熵论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
变精度粗糙集是解决模糊决策问题的重要工具,图像边缘信息本身就具有一定的不确定性和模糊性,而图像分割的效果直接依赖于对图像边缘像素的判断精度,因此变精度粗糙集可以更精确地表达图像边缘。将经典图像粗糙集模型扩展到图像变精度粗糙集模型,并将其应用于灰度图像边缘判定问题,利用变精度粗糙集的上下近似定义,构造了变精度灰色形态学算子,依据灰度图像粗糙熵的定义,提出一种基于VPRS粗糙熵的图像分割算法。针对噪声图像,该方法用变精度粗糙集模型判断目标、背景和边界像素集,在不同参数下判断近似集时容忍部分噪声点的存在,从而可获得较好的灰色边缘图像。实验结果说明,由于变精度灰度形态学算子避免了复杂参数优化过程,算法时间执行效率高;同时由于粗糙形态学算子对噪声的优良处理能力,新算法具有较好的噪声鲁棒性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
粗糙熵论文参考文献
[1].佘志用,段超,张雷.变精度最小平方粗糙熵的图像分割算法[J].计算机工程与科学.2019
[2].刘丽华,周涛,周乾智.基于VPRS粗糙熵的图像分割[J].计算机工程与应用.2018
[3].吴尚智,佘志用,张霞,赵慧琴.利用变精度粗糙熵的图像分割算法[J].计算机工程与科学.2018
[4].李美争,李磊军,米据生,解滨.概念格中基于粗糙熵的属性约简方法[J].计算机科学.2018
[5].杨鹏,杨高升,顾浩威.基于粗糙熵理论的平原河网防洪规划方案评估模型[J].水电能源科学.2015
[6].姚龙洋,张清华,胡帅鹏,张强.基于近似集与粒子群的粗糙熵图像分割方法[J].计算机科学与探索.2016
[7].靳海伟,彭力,卢晓龙.基于帧间差分和粗糙熵的运动目标检测算法[J].江南大学学报(自然科学版).2015
[8].石素玮,李进金,谭安辉.一类覆盖粗糙直觉模糊集模型的模糊粗糙度和粗糙熵[J].山东大学学报(理学版).2014
[9].竞霞,魏曼,王纪华,宋晓宇,胡荣明.基于边界域修正粗糙熵模型的遥感影像分类不确定性评价[J].中国农业科学.2014
[10].区伟健,房鑫炎,胡子珩,黄媚.基于粗糙熵理论的孤网黑启动方案评估[J].中国电力.2014
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