一种基于灰色距离测度的小样本数据区间估计方法

针对小样本试验数据的概率分布特征有时无法确定,传统概率统计就无法提供相应的参数估计方法的问题。基于灰色关联理论,首先定义了基于试验数据之间的拓扑关系和距离关系的灰色距离测度,通过对灰色距离测度的灰色生成得到小样本数据的参数估计值,并给出了满足一定灰色置信度下的参数置信区间。继而讨论了概率参数估计与灰色参数估计之间的区别。最后利用计算机对小样本试验数据的参数估计进行了仿真举例,示例结果表明所提方法简单合理,能有效地解决小样本数据参数估计的有关问题。     

小样本数据的三种区间估计方法性能分析

针对小样本数据的区间估计问题,将Bootstrap分析方法中的重复抽样思想引入到灰色估计理论中,提出改进的小样本区间估计算法。该算法首先对原始样本进行抽样处理获取新样本,然后基于灰色距离测度计算满足一定灰色置信度的灰色置信区间。针对3种不同灰色距离测度方法得到的置信区间,选择区间位置和区间宽度作为评价指标,以严谨的数学证明分析比较3种区间估计方法的性能。理论分析结果表明,灰色估计值离样本中最小值的距离最远是第3种方法置信区间位置最优的充分不必要条件;3种方法置信区间宽度的相互关系仅由灰色置信度决定。最后通过仿真验证了所提算法的有效性以及理论分析结果的正确性。     

改进的证据理论在目标识别中的应用

针对传统证据理论用于目标识别时基本概率指派(basic probability assignment,BPA)难以确定的问题,提出一种基于灰色关联度的改进的证据理论并将其用于空袭目标识别。即通过对获取信息与参考模式的灰色关联度进行折衷归一化,确定证据对空袭目标集的BPA,进而使用证据合成规则对传感器获取信息进行融合得到目标识别结果。实例证明了此方法的有效性。     

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.     

New judging model of fuzzy cluster optimal dividing based on rough sets theory

To investigate the judging problem of optimal dividing matrix among several fuzzy dividing matrices in fuzzy dividing space, correspondingly, which is determined by the various choices of cluster samples in the totality sample space, two algorithms are proposed on the basis of the data analysis method in rough sets theory: information system discrete algorithm (algorithm 1) and samples representatives judging algorithm (algorithm 2). On the principle of the farthest distance, algorithm i transforms continuous data into discrete form which could be transacted by rough sets theory. Taking the approximate precision as a criterion, algorithm 2 chooses the sample space with a good representative. Hence, the clustering sample set in inducing and computing optimal dividing matrix can be achieved. Several theorems are proposed to provide strict theoretic foundations for the execution of the algorithm model. An applied example based on the new algorithm model is given, whose result verifies the feasibility of this new algorithm model.     

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。     

Map Building for a Mobile Robot Based on Grey System Theory

In this paper, a new method for mobile robot map building based on grey system theory is presented, by which interpretation and integration of sonar readings can be solved robustly and efficiently. The conception of "grey number" is introduced to model and handle the uncertainty of sonar reading. A new data fusion approach based on grey system theory is proposed to construct environment model. Map building experiments are performed both on a platform of simulation     

证据网络及其在航天系统安全性分析中的应用

针对航天系统安全性分析与评价中面临的不精确、不完全信息难以处理等问题,在D-S(Dempster-Shafer)证据理论研究的基础上,借鉴贝叶斯网络的建模思路,提出了一种新的风险安全性分析与评价方法--证据网络分析方法。给出了证据网络的定义,研究了证据网络的基本建模思路与框架,包括网络结构构建、网络参数表示、原始数据预处理、网络推理算法、评价结果分析,并总结了该方法的操作流程与步骤。最后,通过某航天系统安全性分析与评价算例验证了证据网络分析方法的可行性与有效性,为安全性管理与决策提供辅助支持。     

基于稀疏重构的机载雷达训练样本挑选方法

针对空时自适应处理中训练样本受目标信号污染时检测性能下降的问题,提出了一种基于稀疏重构技术的训练样本选取方法。该方法首先将接收数据由阵元脉冲距离域转换到阵元多普勒距离域,然后采用改进的正则化FOCUSS算法进行空域稀疏重构,估计待检测多普勒通道对应的阵元距离域数据得到高分辨角度距离谱,利用杂波多普勒与角度的先验关系,剔除角度距离谱上明显偏离角度期望的样本,实现对训练样本的有效选择。仿真表明,相比传统样本选择方法,该方法无须估计协方差矩阵,在小样本集情况下依然能够剔除被污染的样本,有较大优势。     

新不确定度量下的冲突证据融合

针对证据高度冲突的情况下,DS证据理论在实际应用中出现错误融合结果的问题,提出基于不确定度的冲突解决方法.首先分析现有的不确定度量方法的不足,研究基本概率赋值本身所包含的信息,提出一种新的对证据不确定性度量的方法;依据新的不确定度量,结合证据距离生成权重来修正待组合证据体,再利用Dempster规则完成证据组合,可有效解决证据高度冲突情况下的信息融合问题,最后通过算例验证了该方法的有效性.     

基于灰色系统理论的软件系统可靠性分析

通过运用灰色系统理论对影响软件系统可靠性行为的各种因素进行分析,给出了软件系统可靠性预测模型,对软件系统失效间隔时间进行了预测,并以海军战术数据系统(the naval tactical data system,NTDS)数据验证了模型。通过关联分析,得到各种因素对软件系统可靠性的影响及其关联度,为软件系统的可靠性评判和推断提供依据,并为下一步提高软件可靠性的途径提供参考。     

空中雷达目标的灰色预测

对空中飞机、导弹目标的航迹点的预测在作战中非常重要 ,但在数据非常有限的情况下 ,准确地预测又很困难。提出了用灰色系统理论进行飞机、导弹目标的航迹点预测的方法 ,并利用实际测得的飞机航迹点数据进行了验证 ,具有很高的精度。这种灰色预测模型对飞机、导弹目标的航迹点的预测具有重要意义。详细介绍了灰色预测方法并分析了预测误差及其实用价值。     

Novel blind source separation algorithm using Gaussian mixture density function

The blind source separation (BSS) is an important task for numerous applications in signal processing, communications and array processing. But for many complex sources blind separation algorithms are not efficient because the probability distribution of the sources cannot be estimated accurately. So in this paper, to justify the ME(maximum enteropy) approach, the relation between the ME and the MMI(minimum mutual information) is elucidated first. Then a novel algorithm that uses Gaussian mixture density to approximate the probability distribution of the sources is presented based on the ME approach. The experiment of the BSS of ship-radiated noise demonstrates that the proposed algorithm is valid and efficient.     

区间值信念结构下冲突证据组合

区间值信念结构下证据理论在信息融合、决策分析中有着广泛的应用前景.针对区间值冲突证据组合出现反直观结果问题,提出一种新的证据组合方法.从整体角度构建证据间Pignistic概率距离的最优化模型,通过得出的相对权重来修正证据, 使之符合Dempster组合规则可用范围,然后组合. 算例分析表明所提方法是合理有效的.     

基于Bayes序贯检验的长周期系统动态试验方法

提出了一套基于正态分布贝叶斯序贯检验的试验设计方法,为长周期、多指标系统的小子样动态试验次数的确定提供了理论依据。该方法以待检系统的单次抽样检验合格概率为统计观测值,从假设多次抽样后的该观测值序列服从正态分布开始分析,应用正态分布贝叶斯序贯验后加权检验理论对多指标系统的序贯抽样检验过程进行设计,给出了验前信息处理、贝叶斯序贯试验及序贯截尾方案设计、序贯截尾风险增量上界计算、以及系统各指标综合合格概率估算的具体实现方法。系统仿真实验的结果表明,该方法是可行的。     

基于消耗波动性聚类的航材分类研究

针对难以依据航材消耗数据进行分类的问题,建立基于消耗波动性聚类分析的分类模型。基于消耗序列波动性将航材转化为二维图,因该机型服役时间较短,航材样本数量较小,选用无监督分类算法聚类分析对航材分类。针对传统聚类算法的局限性,提出层次划分聚类算法,并使用“容距比”参数为初始中心选择良好环境。仿真结果显示层次划分聚类算法更加稳定高效,同时表明该模型能有效进行航材分类。     

一个证据推理模型及其在专家意见综合中的应用

表达为概率分布的专家意见的综合是许多决策过程的基本问题 ,也是在贝叶斯概率框架内难以处理的问题 .本文基于 Depster-Shafer证据理论研究了这类问题的一种处理方法 .首先提出了一个特别的证据推理模型及相应的推理算法 ,然后基于该模型描述了专家意见综合问题的建模和求解方法.     

基于改进D-S的汽轮机组集成故障诊断研究

在分析与比较多个D-S合成规则的基础上,结合汽轮机组故障的特点,提出了一种基于改进D-S证据理论的集成故障诊断方法。该方法利用改进的D-S理论来表示和处理不确定的、模糊的信息,利用灰色理论和GRNN（广义回归神经网络）网络来处理证据理论中的基本概率分配问题,充分发挥灰色理论和GRNN的优点,提高故障诊断率。仿真结果表明,所提曲的集成故障诊断方法能有效地诊断汽轮机纽的故障,决策合理,可信度高,且能避免误诊现象,具有庭好的应用前景。     

一种灰色模糊综合评判模型

本文结合灰色综合评判方法和模糊综合评判方法的建模原理,提出一种基于灰色关联度分析的灰色模糊综合评判模型,为综合评判提供了新的思路和方法.该模型评判结果显示它“抗失效性”高,适应性强,适用于不同类型的综合评判问题.文中给出实例以验证模型的可行性及有效性.     

复杂仿真系统模型验证方法的研究

复杂仿真系统置信度评估理论及方法研究是仿真界的难题。本文根据复杂仿真系统的特点,提出了利用贝叶斯(Bayes)理论对复杂仿真系统模型进行验证的方法,建立了检验建模与仿真(M&S)中的复杂假设的规则及实现算法,经过部分实例证明此方法是一种准确、通用和有效的方法。对复杂假设进行检验的Bayes方法,对于小子样甚至是特小子样场合的仿真系统具有参考价值。