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。     

基于lk范数正则化的实信号去噪方法

针对实信号去噪问题 ,系统研究了基于lk 范数正则化的去噪方法。在研究和借鉴Tikhonov正则化参数选择方法的基础上 ,给出了基于lk 范数正则化中最优正则化参数的自动选择方法 ,同时给出了正则化方法求解的迭代算法。理论分析和仿真计算结果表明 ,该方法对于加性噪声有较好的抑制能力 ,同时能够有效地保护信号中的重要特征。     

结构光条纹采样数据的自适应加权插值方法

针对结构光条纹采样数据的特点,提出了一种自适应加权插值的新方法.此方法用一个可伸缩模板进行候选数据的提取,并根据模板伸缩度的大小对每个候选数据自适应地施以不同的权重.同时使用一种圆弧修正技术有效地克服插值中出现的削峰现象.实验结果表明,经自适应加权插值方法加密的数据用于三维重建,重建出的曲面光滑、逼真.     

基于零空间l1范数最小化的ISAR成像方法

在目标场景散射率分布满足稀疏性假设下,压缩感知(compressive sensing, CS)成像与传统距离-多普勒成像方法相比,可以使用很少的数据获得良好的图像,图像对比度高,没有旁瓣干扰。本文提出了一种基于零空间l₁范数最小化的逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR) CS成像方法。从解欠定方程组的角度,将待重建目标图像分解为初猜值与残余值两部分。首先使用加权最小二乘(weighted lease square, WLS)法估计初猜值,作为目标初像;然后将待重建目标场景散射率的l₁范数作为额外的一个非线性测量值引入到图像重建中,在卡尔曼滤波框架下,利用非线性“伪测量”值,最小化待重建目标场景的l₁范数来估计零空间中残余值的解。实测ISAR数据处理验证了所提算法的有效性。与正交匹配追踪算法(matching pursuit algorithm, OMP)和primal-dual l₁范数最小化方法相比,所提方法获得的成像效果更好,成像时间比primal-dual l₁范数最小化方法更短。     

基于重构信号和1范数的动目标参数估计方法

提出了一种基于重构信号和1范数的动目标参数估计方法。该方法利用重构信号与杂波抑制后数据的1范数构造代价函数完成对动目标的参数估计,能够在雷达发射脉冲数有限的情况下获得准确的参数估计结果。给出了其对应Cramer-Rao界的详细推导过程;通过将仿真结果与Cramer-Rao界的比较,证明了该方法的有效性。     

基于广义相对信息熵的数据融合系统性能评估

提出基于度量融合系统信息量增加量的性能评估方法。该方法利用广义相对信息熵作为度量数据融合使系统信息量增加量的指标。将各种常见的不确定信息在模糊测度的框架中表达，利用Shapley熵测度系统信息的信息量。将相对熵推广到模糊测度的Shapley熵中，其归一化值作为定量评价数据融合系统性能的标准，该方法在模糊测度的框架中度量融合系统对系统信息质量的提高，普适性强，是数据融合系统性能评估的一种有效方法。     

基于插值恢复多通道信号的单通道测向方法

为克服多通道系统硬件量大、造价高及多通道间存在不一致性时性能恶化等不足,提出一种基于插值恢复多通道信号的单通道接收阵列测向方法。此方法采用一个接收通道,各阵元以时分方式工作,采用插值的方法恢复出各路信号,然后运用阵列信号处理算法进行测向。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验说明该方法的有效性。     

基于双层规划的普通克里金插值方法研究

采用双层规划描述了普通克里金法中理论变异函数模型参数求解问题.针对传统变异函数模型参数求解过程中容易受人为不确定性因素影响的问题,建立了以交叉验证统计结果最优和个体样本满足最优无偏线性估计为目标的双层规划模型,并给出了相应的求解方法.该方法根据交叉验证结果优化调整上层系统随机给定的变异函数模型参数,可以减少变异函数模型参数求解过程中人为不确定等因素的影响,从而可以获得合理的理论变异函数模型参数和较好的空间插值结果最后,以土壤pH值为例,通过与加权最小二乘法比较验证了采用该方法的有效性和合理性.     

基于Hermite插值的无陀螺惯导姿态解算方法

为了提高无陀螺捷联惯导(GFINS)的姿态矩阵解算精度,提出了一种新的姿态矩阵的解算方法.通常GFTNS姿态解算仅需依靠角速度信息,同时利用角速度和角加速度信息进行姿态求解,采用三阶艾尔米特插值方法进行离散角速度插值重构,利用重构后的角速度信息进行姿态矩阵求解.分析了新算法的基本步骤,并进行了典型圆锥运动仿真实验.结果表明,在仿真时间为5s,采样步长为0.00ls时,采用新方法求解姿态矩阵的精度提高45%以上.     

基于DTW方法及Hermite插值的运动序列长度归一化

运动捕获设备采集的数据冗余量大,缺乏结构化信息,编辑重用难度大,需用运动编辑方法处理.运动融合作为运动编辑的关键子问题之一,首要步骤就是运动序列长度归一化.提出一种基于动态时可规整方法(Dynamic Time Warping,DTW)及Hermite插值的运动序列长度归一化的方法,首先基于改进的DTW算法将运动序列进行姿态对齐,找到运动序列的一组对齐帧;其次按照长度的需要对运动序列对齐帧进行位移插值和角度插值,对根位移进行Hermite插值,对关节旋转角度采取四元数球面插值;最后,实验结果验证了该方法可以生成新的平滑的角色动画,提高了数据重用性,以此实现了运动捕捉数据处理效率的提高.     

基于犹豫模糊元最小公倍数拓展法及模糊熵的双边概率语言多准则决策方法

双边概率语言术语集能在高度不确定性决策环境下更细致完整地刻画决策者复杂评价信息,其决策理论与方法亟需深入研究.本文针对具有双层评价指标结构且权重未知的典型复杂决策问题,提出一种更具实际适应性的双边概率语言科学决策方法.首先,提出基于最小公倍数的犹豫模糊元拓展法以避免主观态度假设等限制及相应潜在信息扭曲,并藉此定义了双边概率语言距离测度、熵和相对熵测度.其次,利用熵和交叉熵开发二级指标的客观权重确定模型,并引入BWM方法来确定一级指标的主观权重.进一步,基于上述方法与模型构建了面向双层评价指标结构决策问题的双边概率语言多准则决策方法.最后,可持续供应商选择案例研究与实验对比分析验证了所研决策方法的有效性与优越性.     

基于空时插值的机载雷达杂波距离依赖性补偿方法

杂波距离依赖性是机载前视阵雷达与双基机载雷达面临的重要问题,主要表现在其统计特性随距离而变化,导致杂波协方差矩阵估计不准确,进而使得空时自适应处理（space-time adaptive processing, STAP）性能下降。针对这种情况,提出了一种基于空时插值的杂波距离依赖性补偿方法。该方法通过雷达先验知识分别得到参考距离单元和待补偿距离单元杂波的两组导向矢量,然后对这两组导向矢量进行子空间拟合,利用得到的拟合矩阵作用于数据来补偿杂波距离依赖性,并且为了避免拟合过程中出现目标相消,增加了动目标保护约束。仿真实验结果表明了所提方法的有效性。     

基于级比序列的离散GM(1,1)模型

针对离散GM(1,1)模型的模拟序列未能反映出原始数据序列的级比动态变化这一问题,通过对原始数据序列的级比序列进行建模,建立基于级比序列的级比离散GM(1,1)预测模型。该模型较好地保留了原始序列级比的动态性,结合原始序列与级比序列的关系,获得原始序列的模拟值。数值计算结果表明,基于级比序列的离散GM(1,1)预测模型,无论在相对误差还是平均相对误差的变动幅度方面,都优于离散GM(1,1)模型。     

基于共性知识模型和欧氏距离的突发事件关键属性确定方法北大核心CSCDCSSCI

事件的关键属性是指其变化规律与突发事件的演化规律最为接近的属性,关键属性的确定是研究突发事件演化过程及预测突发事件发展方向的基础。为通过用定量化的分析方法实现寻找关键属性的目的,结合突发事件共性知识模型和欧式距离公式的定义思想,把事件演化过程和事件属性的变化过程量化描述;在此基础上,应用灰色关联分析,计算各属性与事件之间的关联度,与事件关联度最大者,即为此突发事件的关键属性。最后通过台风"尼格"的实例验证了此方法的合理性。     

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。     

基于犹豫模糊语言集的决策理论与方法综述

犹豫模糊语言集(hesitant fuzzy linguistic term set,HFLTS)是指语言变量的取值为语言术语集的一个有序且连贯的子集.文章对基于HFLTS的理论发展进行了综述.首先介绍了HFLTS的含义及起源,随后分别对犹豫模糊语言信息的融合理论、测度理论、偏好关系理论以及决策方法进行了概述.最后展望了HFLTS理论未来的研究方向.     

基于灰色关联理论和距离协同模型的区域协同发展评价方法及实证

对区域协同发展程度进行评价是有效促进区域协同发展的前提和指导.在分析现有研究现状,总结了定量研究两类思想的基础上,论文结合TOPSIS思想和灰色关联理论对距离协同模型进行改进,构建了新的区域协同发展程度评价方法.该方法引入理想规划值,运用相对距离比来衡量区域系统发展度;运用各个子系统间的灰色关联度来确定子系统间的拉动因子,进而得出理想发展度和协同度,弥补了距离协同模型的两处不足.利用此方法对皖江城市带的协同发展进行了实证分析,实证结果表明皖江城市带的整体协同发展度呈上升趋势,但程度较低,发展度远远低于协同度;经济子系统对其它子系统有显著拉动作用,同时是皖江区域发展中的瓶颈因素;承接产业转移对皖江区域的协同发展有显著促进作用.     

基于灰色方法与结构距离的飓风轨迹聚类算法

飓风轨迹的聚类分析以轨迹间的相似性为基础.但是目前轨迹相似距离研究主要仅针对一个或两个轨迹属性,使得得到的聚类结果无法充分体现轨迹的运动特征.为充分利用轨迹的属性特征,结合灰色相关理论,提出将位置、方向、速度三个属性融合为结构相似距离,并以此作为轨迹间相似距离度量函数进行聚类分析,以达到更全面了解轨迹运动特点的目的.实例分析表明该算法能充分体现轨迹运动特征,聚类结果更具有实际意义.     

基于新距离测度的直觉模糊VIKOR多属性决策方法

针对属性与决策者权重未知且方案属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,并充分考虑直觉模糊环境下信息波动性与不具体性,提出了一种基于新的直觉模糊距离测度和多准则妥协解排序(VlseKriterijumska optimizacija I kompromisno resenje,VIKOR)法的多属性决策方法。首先拓展补充了直觉模糊距离测度的定义,在此基础上构建了新的直觉模糊距离公式以减少决策信息缺乏,利用直觉模糊熵确定属性与决策者权重,然后再运用新的直觉模糊距离计算VIKOR法中的群体效用和个体后悔度进而得到决策结果,最后,通过实际案例分析验证了该方法的合理性与有效性。