基于灰色关联分析的仿真模型验证及其改进

分析比较了仿真模型可信性验证常用方法的特点，把灰色关联分析方法运用于仿真模型的可信性验证中，给出了具体的操作步骤，然后分析了灰色关联分析模型运用于仿真模型可信性验证中存在的风险，并针对仿真模型可信性验证的特殊需要，对灰色关联分析模型进行了一定的改进，最后通用实例验证了改进的合理性及风险的降低。     

加权阵灰色关联理论及其在仿真模型验证中的应用

常规灰色关联分析应用于仿真模型验证时,仅考虑了时间序列之间的相似性,忽略了时间序列之间的接近性,但这种接近却属于仿真模型的误差范畴,因此使用常规灰色关联分析进行仿真模型验证存在一定的风险,针对这一问题,提出了一种加权阵灰色关联度模型,综合了时间序列之间的相近性和相似性两个方面,因此提高了模型验证的准确性和可靠性.同时该模型可以同时处理具有多个特征行为的关联分析问题.给出了具体的基于加权灰色关联分析的模型验证的操作过程,并证明了改进模型满足灰色关联四定理.通过实例分析验证了改进模型的合理性和有效性.     

基于改进灰色关联分析的航天产品性能样机仿真结果一致性验证方法

灰色关联分析法因其计算简单、不要求大样本容量等诸多优点被广泛应用于仿真模型验证领域，但邓氏关联度模型存在无法判断序列距离的弊端，容易造成仿真验证结果的误判。为了提高使用灰色关联分析法验证仿真结果可靠性的准确度，提出一种用以判断数据序列之间距离的距离分析方法。在验证航天产品性能样机仿真结果一致性时，将距离分析方法与灰色关联分析法相结合，形成考虑序列距离的灰色关联分析法，从曲线的形状与位置两个方面同时判断两组序列的一致性，从而提高了验证结果的准确度与可靠性。     

灰色关联分析及其在导弹系统仿真模型验证中的应用

本文提出了一种具有非统计特性的验证导弹系统仿真模型的方法灰色关联分析法。分析和总结了该法的特点,给出了有关的应用实例。     

基于经验模态分解和灰色关联度分析的仿真模型验证方法

比较分析仿真输出与参考输出之间的差异是仿真模型验证的一种常用手段。为解决系统输出为非平稳快变数据的仿真模型验证问题,提出了基于经验模态分解和灰色关联分析的验证方法。首先采用经验模态分解方法将仿真输出和参考输出均分解为趋势项和平稳项两部分,然后从位置差异和外形差异两方面刻画趋势项之间的差异,用谱密度差异刻画平稳项之间的差异,再者采用熵权法确定各类差异的权重,最后基于灰色关联度分析综合三类差异得到验证结果。通过实例应用,验证了方法的有效性。     

灰色T型关联度的改进

通过对现有灰色关联度及T型关联度模型的分析,提出了灰色T型关联度的改进模型,改进后的关联度模型能够反映序列的正、负相关关系,并且具有对称性、唯一性、可比性和无量纲化后的保序性.通过实例表明了改进的灰色T型关联度能够更真实地反映序列曲线的关联程度,所得关联分析结果较为客观可靠,并且易于在计算机上实现.     

基于灰色相似关联关系的灰色变精度粗糙集模型及应用

针对决策信息系统含有大量的灰信息、噪声数据且属性值为区间灰数,而利用传统的方法对其处理时易造成信息损失,鉴于此,本文利用灰色系统理论的思想方法构建了一种新的灰色变精度粗糙集模型。该方法,首先利用灰色相似关联度定义基于阀值λ的灰色相似关联关系、灰色相似关联类,而后以灰色相似关联关系代替灰色变精度粗糙集模型的等价关系,构建了一种基于灰色相似关联度的灰色变精度粗糙集模型,进而研究了模型的相关性质,并以实例验证了新模型的有效性与适用性。     

基于灰色关联聚类的特征提取算法

针对航空发动机气路部件故障样本特点,提出了一种基于灰色关联聚类的特征提取算法.论述了邓氏、相对变率和斜率三种灰色关联度分析方法,并以利用灰色关联度作为动态聚类欧氏距离的思想,构建灰色关联聚类特征提取模型.以某型涡扇发动机常见气路部件故障为例,利用ESVR算法验证特征提取能满足故障诊断要求. 仿真结果表明:该方法可以提取特征传感器, 使核与约简更精确.     

基于Hilbert-Huang变换的仿真模型排序评估方法

针对输出为非平稳速变数据的仿真模型验证及排序评估问题,提出了一种基于Hilbert-Huang变换的仿真模型排序评估方法。首先采用经验模态分解对仿真和参考输出的非平稳速变数据进行分解得到趋势项和平稳项;然后从距离和形状两方面刻画趋势项误差特征并进行一致性分析,采用基于Hilbert变换的谱密度相容性检验方法对平稳项进行一致性分析,同时为满足相容性检验的条件,证明了基于Hilbert变换的平滑样本谱密度服从χ²分布;最后引入灰色关联分析综合3类一致性分析结果实现仿真模型的排序评估。通过实例应用,验证了方法的有效性。     

自适应灰色预测控制的稳定性与仿真研究

基于灰色预测和在线切换算法的研究,提出一种自适应灰色预测控制方法,该方法根据控制系统不同周期的输出误差值,自适应调整灰色预测控制器的预测步长,提高系统输出非平稳时间序列的光滑度,减少其随机性,以改进系统的暂态和稳态性能.并基于线性时不变对象,推导了该类自适应预测控制系统数学模型,给出其收敛的充分条件.最后,通过实例仿真分析证实了本方法控制精度高,鲁棒性强,具有良好的应用价值.     

区间数多指标决策问题的新灰色关联分析法

针对属性权重和属性值均为区间数的多属性决策问题,提出了一种新的灰色关联分析法。首先定义了区间数正理想方案,由此计算出各方案相对于正理想方案的区间数灰色关联系数。然后运用区间数的数乘运算和加法运算计算出各方案相对于正理想方案的关联度,并利用一种对区间数排序的方法,比较各方案的关联度来确定方案的优劣。给出了一个数例,证明所提方法简单、有效,易于实现。     

Research on evaluations of several grey relational models adapt to grey relational axioms

Grey relational analysis is an important part of the grey systems theory, and it is the basis of the grey clustering analysis, grey decision-making and grey controlling. To research whether grey relational models satisfy the four grey relational theorems, several kinds of grey relational models are commented. Some problems including the properties of normality, pair symmetry and wholeness are discussed. The phenomenon that the lower value of almost each grey relational model is not equal to zero is proved. The contradiction problems between the properties of wholeness and pair symmetry are verified. Finally, several propositions are constructed to explain the above problems.     

基于灰关联分析和时空偏好特征的兴趣点推荐算法

为了提高动态推荐效果, 从时间个性化和连续性的角度出发, 细化了签到用户的时间特征, 利用灰关联分析度量时间向量的相似度, 与矩阵分解算法结合, 给出了一种新的矩阵分解算法。该算法可缓解时间戳细化签到矩阵后带来的数据稀疏的影响。同时为了提高个性化推荐, 采用自适应核密度估计方法捕捉用户的空间偏好, 增强用户的个性化体验, 进而提高推荐质量。在此基础上, 设计了一种新的兴趣点推荐算法。实验结果表明, 该算法能有效地提高推荐准确率和召回率。     

对方案有偏好的模糊多属性决策的GRA方法

针对属性权重信息不完全且属性值和对方案的主观偏好信息均以三角模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于灰色关联分析GRA的决策方法.该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路,给出了解决该问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解一个单目标最优化模型,通过求解该模型得到属性权重信息,从而得到每个方案客观偏好值对主观偏好值的灰色关联系数,进而计算出每个方案客观偏好与主观偏好的关联度,根据关联度对所有方案进行排序.最后给出了一个数值例子,结果表明方法简单,有效和易于计算.     

灰色样条绝对关联度模型

灰色绝对关联度的计算基于用序列对应的折线来近似描述系统的行为特征量.从插值的角度看,折线即分段线性插值,其局限之一在于节点处不具有光滑性而真实轨迹曲线在采样点一般是光滑的;局限之二在于系统轨迹曲线曲率大时折线近似的误差相应增大,由于灰色系统研究对象为少数据贫信息系统,从而折线不能逼近真实轨迹曲线.为此,提出灰色样条绝对关联度模型以改进灰色绝对关联度,先用具有优良光滑性且近似效果好的三次样条插值函数来获得描述系统行为特征量的曲线,然后通过积分计算绝对关联度.讨论了灰色样条绝对关联度的性质和适用范围,灰色样条绝对关联度尤其适用于生长曲线类系统的关联分析,此外其可直接应用于不等时距序列.     

广义灰色关联分析模型的统一表述及性质

系统地研究了初值化、始点零化和初值-始点零化三种关联序列算子的幂等、线性和仿射变换性质,给出了灰色关联接近性公理的数学定义,阐述了灰色关联度正定性、仿射性和仿射保序性的物理意义.揭示广义灰色关联度及其改进均是以序列插值曲线之间面积为基础进行构造的内涵,通过引入分辨系数,分别给出了广义灰色关联度和改进广义灰色关联度的统一表述形式,证明了分辨系数与关联序的独立性,研究了其正定性、平行性、一致性、仿射性、平行保序性、一致保序性、仿射保序性和适用性.     

灰色趋势关联分析及其应用

给出了灰关联空间分解和灰色趋势关联分析的基本概念和方法 ,总结了用灰色趋势关联度进行系统分析的一般步骤 ,通过两个具体的实例研究分析了该方法的优越性和实用性.     

Response surface method using grey relational analysis for decision making in weapon system selection

A proper weapon system is very important for a na- tional defense system. Generally, it means selecting the optimal weapon system among many alternatives, which is a multiple- attribute decision making （MADM） problem. This paper proposes a new mathematical model based on the response surface method （RSM） and the grey relational analysis （GRA）. RSM is used to obtain the experimental points and analyze the factors that have a significant impact on the selection results. GRA is used to an- alyze the trend relationship between alternatives and reference series. And then an RSM model is obtained, which can be used to calculate all alternatives and obtain ranking results. A real world application is introduced to illustrate the utilization of the model for the weapon selection problem. The results show that this model can be used to help decision-makers to make a quick comparison of alternatives and select a proper weapon system from multiple alternatives, which is an effective and adaptable method for solving the weapon system selection problem.     

Study on effectiveness evaluation of weapon systems based on grey relational analysis and TOPSIS

To evaluate the effectiveness of weapon systems, the advantages and disadvantages of grey relational analysis and TOPSIS for multiattribute decision-making is pointed out, and an effectiveness evaluation model of weapon systems by combining grey relational analysis and TOPSIS is proposed. The model aggregates the grey relational grade and the distance to a new integrated closeness and reflects not only the trend but also the situation of the alternative. The example illuminates that the model is effective for the effectiveness evaluation of weapon systems.