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粒计算在图像分类中的云计算驱动研究与应用
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更新于2024-07-02
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云计算-粒计算及其在图像分类中的应用研究是一篇深度探讨现代信息技术融合的重要论文。该研究聚焦于云计算技术与粒计算的结合,尤其是在图像分类领域的创新应用。随着计算机技术和互联网的飞速发展,图像数据量呈爆炸式增长,传统的图像分类方法,特别是基于内容的方法,虽然能够利用图像的低层物理特征,但在处理大规模和复杂图像时,往往面临效果欠佳的问题。 粒计算作为粗糙集理论的一种扩展,强调问题的分解和管理,通过将复杂问题拆分成更小、更易于管理的部分,降低了整体计算的复杂度,并提供了对问题本质更深刻的理解。这种方法特别适用于处理包含不确定性、模糊性和不完备信息的问题,如图像的层次结构特性。 论文作者提出,通过深入研究粒计算的基本概念和方法,并将其应用于图像特征分析,可以构建出图像特征信息粒,形成粒计算框架下的图像特征粒格。这有助于提升图像自动分类的准确性,为数字图书馆、多媒体检索、医疗诊断等领域提供更精确、高效的图像检索和分类手段。当前的研究还关注如何从不同来源和背景知识中提取更合理的粒结构模式,以实现基于粒计算的快速推理和近似计算,从而推动了模式分类方法的革新。 该研究不仅具有理论价值,因为它结合了云计算的分布式处理能力和粒计算的智能分析技术;而且具有实际应用价值,因为它旨在解决现实世界中大规模图像处理的实际挑战。国内外近年来对粒计算的研究已经取得显著进展,涉及领域广泛,包括区间分析、数据推理、整体分解等,这表明粒计算在图像分类中的应用潜力巨大。 云计算-粒计算在图像分类中的研究旨在填补现有技术的空白,通过创新的信息处理和计算方式,提升图像处理的效率和精度,为相关行业的实际问题提供强有力的工具支持。
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第2章 信息粒及粒计算
① 粒层映射:不同粒层之间的联系可以由映射来表示。在不同粒层上对同一
问题以不同的粒度表示,粒层之间的映射就建立了对同一问题不同细节描述之间
的关系。
② 粒的转换:粒计算的根本任务是在不同粒度上观察、分析、求解问题并且
实现在不同粒度间的自由转换。粒度的转换是由粒层之间的映射产生的,把不同
粒化分级间的粒进行映射转换,可能使粒变粗糙,也可能使粒变具体。
③ 操作:粒上的操作可以定义为不同层次的粒度的转换。至少需要定义两种
转换操作:一种操作使粗的粒度能转换到细的粒度;另一种转换则需能将细的粒
度转换到粗的粒度上。
④ 性质保持性:粒化允许同一问题在不同的细节上表示,一个自然的要求就
是该问题的某些性质必须能在不同粒度上体现出来,这也是衡量粒化准则好坏的
一个标准。
2.3现有的几种主要粒计算模型
当前存在很多粒计算模型方法:集合论和区间分析、模糊集、粗糙集、集对
分析及其相互关联、可拓集、灰度集、证据理论、神经网络、决策树、语义网络、
AID转换、约束规划、聚类分析等。这些模型大多都是独立发展起来的,各个模
型中的粒计算方法还没有统一起来,因为粒计算从正式提出发展至今还只有短短
的几年,还只是刚刚起步,但粒计算作为一种基础的问题求解方法,最终必将从
这些模型中独立出来。基于上述模型,学术界进行了广泛的研究。
下面介绍其中主要的三种模型:
2.3.1基于词计算理论的模型
在传统意义上,计算机采取的计算方法主要涉及到数字和符号的计算。相比
之下,人类的思维通常利用词语来进行计算与推理,从前提推导出结论,其中前
提表示为自然语言形式,而结论表示为词语。因此,为了模仿人类的智能,LA.Zadeh
提出新一代的智能计算机系统应该以词语计算1坷(Cw‘。山put吨 Withwords)为
基础。顾名思义,词语计算就是用词语取代数来进行计算及推理的方法。LA.2泊deb
指出之所以要进行词语计算的原因有两点:第一,当可获取的信息太不够精确时,
使用数学计算就失之偏颇,词语计算就成为必然:第二,若我们允许利用不精确
第2章 信息粒及粒计算
性以便使问题易于处理、获得鲁棒性扭。busincss)、降低求解费用并更好地与现实
一致时,词语计算也是必不可少的。
在词语计算中,模糊信息粒化的概念是它的理论出发点。从本质上看,信息
粒是一些点的模糊集合,而信息粒中的这些点是由于相似性而结合在一起的一些
元素。一个词语 W 被视为是一个信息粒G的标签,反过来,信息粒 0又是词 W
的外延。在词语计算中,作为一个词的外延的信息粒可以看作是对一个变量的模
糊约束。例如,考虑命题:“玛丽是年轻的”。在该命题中,词“年轻”可以被视为粒
“年轻”的标签(为简便起见,用同一符号表示词和信息粒),模糊集或信息粒“年轻”
对玛丽的年龄这个变量起到模糊约束作用.
进一步,考虑下列命题 :
p卜 汤姆住在玛丽的附近.
PZ=玛丽住在杰克的附近。
在该例中,PI 及 PZ 中的信息粒 “住在附近”分别对汤姆和玛丽、玛丽和杰
克的住所之间的距离这个变量起模糊约束作用。如果现在要问 “汤姆离杰克有多
远?”,则必须借助词语计算中的另一个重要概念:模糊约束繁殖,通过约束繁
殖可以得到命题 “户=汤姆住得离杰克不远”。
由上述可知,从前提到结论间的模糊约束繁殖在词语计算中起着至关重要的
作用。
模糊约束繁殖就是将隐含在前提中的模糊约束,通过模糊逻辑中的推理规则
去繁殖出那些从前提导出结论过程中要使用到的约束。
词语计算中控制模糊约束繁殖的主要规则与模糊逻辑中主要推断规则基本上
是一致的,但模糊逻辑中仍有许多特殊的规则不适合控制模糊约束繁殖。此外,
这些能控制模糊约束繁殖的规则中的大部分只适合于基约束和析取类型的约束。
为了进一步建立控制模糊约束繁殖的规则,需要将一些推断规则扩充到广义模糊
约束上去。
总之,在词语计算中,信息粒是最基本的概念,信息粒用模糊集表示或用自
然语言中的词来标识,至于信息粒之间的关系则用模糊图或者模糊If-Then规则来
表示。
词语计算中一个最重要的假设是:信息是通过约束变量的取值来进行传递的。
此外,还假设信息是由一系列命题构成,命题则通过自然语言或合成的语言来表
述。
在词语计算中,问题的提法通常如下:
第2章 信息粒及粒计算
己知一系列命题,通过自然语言进行表述,这些 自然语言即构成初始数据集
(田5一俪tiaiData set).
通过IDS,我们希望对一个以自然语言所表述的问题作出回答,答案也将以自
然语言来表述,这些自然语言将被称为终端数据集(TDS.介n.众.IDataset)。所以,
简单的说:问题即为从IDs导出劝5。通常,输入界面用于从一种自然语言扭时ural
L切即age)到另一种广义约束语言(G门。ral云泌dc匀nstraintL切即age)的转换,而输出
界面用于从广义约束语言到自然语言的转换。
词语计算的重要性在于它能达到高档机器智商 M以Mac创恤e玩telli罗nce
叼帅。tleno的目标,也就是通过重新标记人的能力以实现不用任何测量和任何复杂计
算就能达到的目标国.
2.3.2基干Rough集理论的模型
在2冶deh的研究成果基础上,致力于ROugh集研究的学者将信息粒理论拓广
到Rough集领域.Po玫owski和Sko,八劝n等基于Rough集的分类理论,分别从逻
辑、代数 (集合)两方面给出了信息粒的形式化描述,定义的信息粒都是由颗粒
组成的二元组m。
T.丫Un和丫丫Y台。用邻域系统来解释信息粒网,领域系统的定义如下:
定义2.1设u是一个非空的个体全域,v是一个数据集,假设BgUxv是
一个二元关系。vp任v,N印)·(u:uBP}被称作U的一个子集,它是U中与p有B
关系的所有元素组成的集合.称N的为p的基本领域.
例如,一个信息系统5=(U,A,从 0,其中U是非空的个体全域,A是描
述对象的属性集合, V二U自Va 是属性值的集合,珑 是属性a任A的值范围,f:
UxA,v是一个信息函数,va任A,a:u.v.,因此a一:v.丫被看成一个二元关
系B,对于所有p任v,都有N(p)二{“已‘:u。,p}·
定义2.2设v是数据集,u是个体全域,称映射Ns:pEv叶N印)E妙或邻
域族{N印”为一个领域系统。
这里的定义说明数据集v中每个元素p都对应着一个块,这个块是一个清晰
或模糊的子集,它可以为空、有限或无限的。这种块N的被称为基本的领域,在
Rough集系统中的一个基本领域被称作等价类llq。V也称属性值空间,u也称个体
空间,所有块名的集合被称作概念空间。实际上基本领域就是一个特定的信息粒,
一个领域系统就是由若千个基本领域 (块、信息粒)组成。如果一个领域系统的
所有块都是非空的,则这个领域系统是一个覆盖。如果这个领域系统的所有块形
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