灰色系统建模方法的理论困难及其克服

本文表明灰色系统建模方法理论上不严格,这种不足可能导致明显的误差;指出GM(n,m)模型是线性时不变控制系统的特例,可采用一般的系统辨识方法处理。另一方面,本文表明在某些条件下,灰色系统建模方法有一定的可行性,并提出了扩大这种可行集合的一种算法。总之,灰色系统建模预测,应该被谨慎地应用。     

基于正交基函数的广义FIR模型辨识方法

为了解决高阶脉冲响应模型带来的分析和计算上的困难,利用系统的部分已知信息构造正交基函数,并将其引入到传统脉冲响应建模中,提出了一种广义脉冲响应模型辨识方法。该方法通过正交基函数对输入数据进行滤波,使得滤波后的数据蕴涵着系统的部分动态特性,但也使滤波后的数据不再满足时移特性,因而无法直接使用梯度算法对模型参数进行辨识。结合递推最小二乘原理,给出了模型参数的计算公式。最后给出了仿真算例,结果表明,给出的方法具有优良的性能,完全能够满足系统建模要求。     

机动目标运动轨迹的灰色建模与预测

目标机动是一个灰色系统。机动目标运动规律的确定是影响射击精度的重要因素，本文基于灰色系统理论，提出一种残商辨识修正的灰色建模方法，这种方法精度高，算法简单，利用该建模方法，给出了地面运动目标轨迹的灰色自适应预测模型。     

Sugeno模糊模型的辨识

提出了一种新的Sugeno模糊模型辨识算法.在Sugeno模糊模型辨识中,应用模糊聚类方法可将其前提结构和结论参数的辨识分开进行,减少了计算量;通过Box-Jinkins数据建模说明了本文算法的有效性.     

基于在线聚类的机器人自适应模糊建模

针对机器人这种具有时变、强耦合和不确定性的复杂非线性被控对象,提出一种基于在线聚类的模糊自适应方法用于机器人系统建模。建模过程中采用在线聚类算法辨识机器人T-S模型的前提参数,采用递推最小二乘算法(RLSE)辨识结论参数,根据过程中新的数据信息,模糊规则可以自动增加、修改和删除,实现了模型结构和参数的在线辨识和更新,而且该方法具有模型结构简单、建模速度快、精度高等优点。最后通过二自由度机器人仿真研究证明了该方法的有效性和优越性。     

局部自回归模糊模型及其在小样本数据系统建模中的应用

提出一种基于Takagi-Sugeno模型（TS模型）结构的局部自回归模型糊型（LARF模型），将其用于小样本数据情况下的系统建模。深入分析LARF模型的结构特征，前件的选取、后件参数的辨识及其评价指标等，并提出了完整的模型辨识算法。该建模方法从一维的角度来考虑输入输出空间，减少待辨识参数的个数，同时采用一种具有两个调节参数的隶属函数，在求隶属度的同时完成了数据处理，从而可以省略数据预处理的工作。实例研究表明LARF模型是一种适合用来描述小样本数据系统的模型，相应的建模方法与辨识算法也是很实用的。     

基于FKCM的球磨机系统T-S模糊建模方法

针对传统的描述热工过程动态数学模型的方法难以建立非线性模型的缺点,提出了一种基于模糊核聚类的球磨机系统T-S模糊建模算法.该算法首先通过灰色关系法确定模型输入变量,利用FKCM聚类算法对输入空间进行模糊划分,确定T-S模型的前件结构和前件参数;进而利用最小二乘算法确定模糊规则的后件参数.最后,利用数字仿真数据对球磨机系统进行模糊建模,建模结果表明该算法简单、实用,模型能够精确地描述过程的非线性.     

基于神经网络辨识的质子交换膜燃料电池建模

针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统过于复杂，难以建模，而已建立的模型难以满足PEMFC控制系统设计和应用的要求。本文利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力，将神经网络辨识方法应用到PEMFC强非线性系统的建模中，避开了PEMFC系统内部的复杂性。模型以电池工作温度为神经网络辨识模型的输入量，电池电压、电流密度为输出量，利用500组实验数据作为训练样本，采用改进型BP算法，建立了不同温度下电池电压—电流密度动态响应模型。仿真结果表明，方法可行，建立的模型精度较高，从而为设计PEMFC实时控制系统奠定了基础。     

基于复合微粒群算法的非线性系统模型参数估计

在系统辨识理论的实际应用中根据不同的对象和建模的不同目的去选择合适的辨识算法是一件不容易的事。针对非线性系统模型的多样性,提出了适应于多种不同模型的基于复合微粒群优化算法(HPSO)的系统参数估计方法,并对多种模型实例进行了仿真研究。实验结果表明,该算法是一种有效的系统模型参数估计方法。     

监护信息重构方法研究

监护信息系统中通常采用系统建模的方法对监护数据进行分析处理、并识别异常状况.通常这些模型是在模型结构确定的条件下,应用监护数据辨识获得.实际检测获得的监护数据通常包含大量异常值,这会严重降低模型辨识的准确性.提出了一种监护信息系统中异常值分析处理方法.应用Hampel辨识器算法,识别监护数据中异常值出现的位置;并采用kalman滤波器算法的方法对于出现异常值的数据点进行数据重构,实现监护信息系统中出现异常值分析处理.通过应用PhysioNet生物医学信号研究资源中的两组数据集,包括心率和中心静脉压,进行实验研究,结果表明此方法对监护数据异常值分析和处理中取得很好的效果.     

基于灰色系统理论的数据挖掘技术

利用灰色系统理论是研究贫信息系统分析、建模、预测、决策、控制的有效工具的特性,针对系统样本数据量不大或有残缺,样本数据更新变换快,整体数据规律相当复杂,而在某一时间或空间的数据却有很强的规律性之类的贫信息灰色系统中的数据挖掘课题,探讨了灰色系统理论与技术在数据挖掘中的应用问题,提出了贫信息灰色数据挖掘的灰色关联算法、灰色统计算法、灰色聚类算法、灰色统计聚类算法,并提出了灰色系统数据挖掘的体系结构。     

目标识别的灰色工程方法研究

灰色系统理论是研究贫信息系统分析、建模、预测、决策、控制的有效工具,在工程技术、社会、经济等领域应用广泛.探讨了灰色系统理论在目标识别中的应用问题,提出了目标识别的灰色关联算法、灰色统计算法、灰色聚类算法及灰色统计聚类算法.     

基于遗传算法的改进的GM(1,1)模型IGM(1,1)直接建模

CM（1,1）模型一般以模型还原值与实际值平均相对误差检验模型的模拟精度。本文以模型还原值与实际值平均相对误差最小化为目标函数将CM（1,1）模型转化成一个不用进行灰微分方程参数辨识的优化模型，称之为改进的GM（1,1）模型，简称IGM（1,1）。IGM（1,1）避开了灰微分方程参数辨识时传统的优化无法求解，本文针对IGM（1,1）模型的直接建模。由于IGM（1,1）目标函数非连续，不可导，用传统的优化无法求解，本文针对IGM（1,1）模型的模拟特性设计了求解该优化模型的遗传算法并进行了算例验证，秋解结果表明了IGM（1,1）模型IGM（1,1）模型。     

Grey-theory based intrusion detection model

1.INTRODUCTIONThe development of network technology has dual in-fluence to people,onthe one handit brings efficiencyandconvenienceintheir dailylife;onthe other hand,it also contains hiding threats in some areas.Modernnetwork security mainly concerns with authenticationand authorization,data encrypt,access control,secu-rity audit.Intrusion detection techniques with activedefense strategy are the kernel part of security audit,and are also crucial for the realization of network se-curity.Ani…     

Grey Markov chain and its application in drift prediction model of FOGs

1.INTRODUCTION Sincetheinterferometricfiberopticalgyroscope(FOG)wasfirstproposedbyAmericanUtahUniver sityin1976,ithasbeenattractingalotofscientific andtechnicalinterestsinsteadofthespinningwheel mechanicalgyroforitcanprovideuniqueadvantages.Withtheextensionofresearch,peoplehavebecome acquaintedwithnoisesandbiasdrifts,whichinduce non negligibleerrorsintheoutputofFOGs.The hugeeffortsontechnique,whichweredevotedtothe developmentoflow noiseandlow driftFOGsmainly basedonmaterials,machining…     

基于灰建模的OFDM窄带慢衰落慢时变信道估计算法

针对OFDM窄带信道在移动传输环境下的慢时变特性, 提出了一种基于灰建模的信道估计算法. 该算法利用前一时刻的已知信道信息, 建立灰色数学模型, 预测估计下一时刻的未知信道信息, 实现信道的动态跟踪. 理论分析和仿真结果验证了灰建模在以二维时频变量描述的信道估计领域中的可行性. 与传统方法相比, 该算法不仅对窄带慢衰落慢时变信道有良好的估计性能, 而且具有运算低、频谱利用率高等优点.     

基于驱动控制的多变量离散灰色模型

针对多变量灰色模型存在驱动项作用机制不明确和模型精度不高的问题，通过引入矩形函数控制驱动项，构造一种新的多变量离散灰色模型，并探讨模型参数求解方法.从系统行为信息完备性角度，探索两种驱动控制项识别方法，并给出模型建模预测步骤；最后，采用构建的模型解 决我国无线通信用户预测问题，实例结果表明该模型不仅精度较高，而且模型含义更明确.     

一种新型的灰色RBF神经网络建模方法及其应用

针对神经网络建模预测时,其建模精度往往受到数据随机性的影响,以及灰色累加生成操作(AGO)具有减小数据随机性,使数据变得有规则的特点,提出了一种新型的建模预测模型———灰色径向基(RBF)神经网络模型。此模型能够减小数据中的随机性,加快网络的建模收敛速度,使神经网络的建模精度得以提高。将此灰色RBF神经网络应用到动调陀螺仪漂移数据建模中,并将其建模验证结果和单纯使用RBF网络的建模结果进行比较,结果证明此方法是可行而有效的。     

基于EGA算法的小样本非线性残差灰色Verhulst计量组合预测模型

针对复杂经济系统下时间序列所呈现出的小样本非线性残差特征,采用非线性残差灰色Verhuilst模型进行研究,修正传统计量模型对于残差信息挖掘不够,预测精度不高的问题,在此基础上,选择带有精英策略的EGA算法来建立灰色Verhulst计量组合预测模型,设计了算法实现的逻辑流程和非线性残差灰色Verhulst计量组合预测模型的整体建模思路,提出了改进多准则目标优化NP完全问题的新方法,对模型的预测效果进行比较分析.实证研究表明:基于EGA算法的小样本非线性残差灰色Verhulst计量组合预测模型算法收敛速度快,拟合效果好,预测结果更精确.     

精英遗传改进的非线性灰色神经网络算子与军费开支多目标组合预测应用

军费开支属于复杂经济系统下具有宏观经济特征的一类非线性时间序列。在多目标组合下的军费开支预测问题研究背景下,提出了一种基于精英遗传算法(elite genetic algorithm,EGA)改进的非线性灰色神经网络计量组合预测模型,给出了总体建模思路与非线性灰色神经网络算子分系统和EGA分系统设计方法,解决了多准则目标优化的NP完全问题,并对模型的预测效果进行比较分析。采集美国27年间(1990-2016年)军费开支时间序列进行实证检验,分析结论认为非线性灰色神经网络算子能够有效提高模型精度,EGA算法在收敛速度与精度上优于标准遗传算法,采用所建立的预测模型进行军费开支预测精度更高,效果更好。