灰色概率与统计问题及其应用

本文将灰色系统理论推广到概率统计理论,给出了有关灰色随机事件、灰色概率、灰色概率分布的定义,阐述了灰色概率的公理化体系,并对灰色概率的应用进行了研究。     

一类灰色区间聚类决策方法

以灰色决策分析理论为基础,探讨了经典灰色聚类决策方法的优势和不足.提出了基于理想方案的灰色区间聚类方法及其相关概念,建立了灰色区间关联系数公式和灰色区间相对关联系数公式.运用分析技巧,构建了灰色区间聚类决策算法.灰色区间关联系数公式是经典灰色关联系数公式的推广,而灰色区间聚类决策是经典灰色聚类决策方法的拓展.实例说明了所提出的灰色聚类决策方法的合理性及其算法的有效性.     

灰色控制系统

文献[1]提出了灰色系统(Grey System)的概念.本文进而研究灰色参数、灰色矩阵和灰色系统的一些基本特性,提出了灰色参数通道堵塞定理.在文献[1]、[2]的基础上,重新论述了状态矩阵为灰色实对称、灰色三角和灰色梳形系统的稳定问题;并以位移算子为基础,论述了白色映射及有关定理.     

灰色线性空间

本文将灰色系统的概念引伸,定义了灰色数域、灰色线性空间,提出了一种灰色问题白化的充要条件及相应产生的问题。     

矿井多指标系统的灰色评估

建立了适用于工程应用的多指标示系统评估的灰色统计和灰色聚类模型。提出了以实际样本数据为依据确定灰色权系数的方法,有效地克服了确定权系数时的主观因素的影响。通过实际使用说明,将灰色统计与灰色聚类有机地结合起来进行灰色评估是正确的。     

高校图书馆灰色文献开发利用初探

灰色文献是高校教学、科研中不可缺少的一种重要信息源。界定了灰色文献的概念,分析了灰色文献的类型,重点探讨了灰色文献开发与利用的有效途径和方法。     

基于熵权法的小样本灰色置信区间估计

针对小样本数据的灰色点估计和灰色区间估计问题,将样本误差均值、样本误差标准差引入到灰色距离测度中,改进了已有灰色估计算法.在对小样本数据进行密集扩充过程中,可以提高灰色估计的区分度.该算法利用数据本身分布特点,设计了数据间的灰色距离矩阵,提出了基于熵权法的灰色点估计权重计算方法.最后结合小样本数据进行了参数估计的仿真实例验证,在对小样本数据进行Bootstrap重抽样法作用下进行了不同灰色点估计和区间估计的比较,突出了所提算法的有效性,验证了理论分析结果的正确性.     

公路选线的灰色模糊多属性决策研究

在现有灰色模糊决策方法的研究基础上,深入分析了灰色模糊数的特性,提出了基于灰色关联度的灰色模糊多属性决策方法并对该方法的理论依据作了介绍,解释了该方法的使用过程.     

光明营销一点“灰”

本文对灰色营销的概念做了阐述,在此基础上对比了灰色营销与光明营销的异同,并探析了灰色营销的动因机制,指出了灰色营销的后果,同时结合实践提出了其在实践中应该注意的问题。     

电网负荷预测的无偏灰色预测模型

在传统灰色预测模型的基础上作者已提出了一种改进模型,该模型消除了传统灰色预测模型存在固有偏差,因而被称为无偏灰色预测模型,在此将无偏灰色预测模型应用于负荷预测中,并与负荷预测常用的几种方法进行了对比,结果显示了无偏灰色预测模型的优越性。     

彩色等离子体显示器灰度校正方法研究

针对彩色等离子体显示器（PDP）采用传统灰度校正方法存在严重灰度损失和灰度畸变的问题，在分析视觉灵敏度特性和亮度变化关系的基础上，提出了用多项式拟合进行灰度校正的新方法。该方法利用视觉灵敏度和亮度的对数在一定亮度区间的线性关系，把PDP的亮度划分为多个区间，根据每个区间的最小灵敏度阈值，计算出输入灰度对应的亮度，同时改进PDP实现多灰度级显示的最小亮度间隔，使显示亮度和计算亮度相等的最小亮度间隔数即为准确的输出灰度级，从而求出输入输出灰度级之间的多项式关系。计算结果表明：采用所提出的方法，明显提高了彩色PDP的灰度再现能力，灰度损失由原来的10．7％减小到4．5％以下，图像质量指数提高了7％以上。     

二维灰色神经网络批处理梯度算法的收敛性

灰色神经网络GNNM(2,1)是灰色系统与BP神经网络相糅合的二维神经网络,给出了灰色神经网络GNNM(2,1)的网络结构和批处理梯度算法,研究了灰色神经网络GNNM(2,1)的收敛性问题,并证明了误差函数的单调性、弱收敛性和强收敛性.     

具有灰色输入率的M/M/1排队系统

针对M/M/1排队模型,对其输入率的不确定性做了研究.在输入率中引入灰参数,产生了灰色输入率,给出了它的基本模型,并研究了其灰平稳分布和各项灰指标.且将各个灰指标进行白化,求出了其白化值.     

一种改进的指纹图像分割算法

针对经典的基于灰度方差的指纹图像分割算法对强噪声区域分割不准确的问题,深入分析了灰度均值计算方法和噪声对方差的影响,结合有效指纹图像区域灰度分布的基本特征,提出了灰度均值求取和灰度方差求取的改进算法。实验结果表明,相比于经典的灰度方差求取算法,改进算法求取的均值和方差更能够代表指纹图像的特征,分割结果更为准确、可靠,对强噪声的抵抗能力更强。     

基于灰度冗余的红外图像直方图处理技术

该文提出一种改进的消除灰度冗余的红外图像直方图均衡算法.通过统计红外图像灰度的分布规律,将像素灰度分布为零的灰度级进行完全压缩,设定适当的阈值,将小于阈值的无效灰度级映射到阈值灰度级,对有效图像灰度级进行无损均衡.该算法在压缩灰度冗余的同时,进行直方图均衡,克服了传统直方图方法在图像增强时造成的灰度断层和丢失,提高了图像质量.     

基于自组织特征映射网的灰度图像二值化方法

文章提出了一种基于自组织特征映射网 ( SOF M)的灰度图像二值化方法 ,通过像素灰度值对网络的训练找到图像的目标类灰度中心和背景类灰度中心 ,再利用竞争取胜的机制处理每一个像素使其二值化。实例验证了这种方法处理受噪声污染的一些质量中等和质量较差的灰度图有较好的二值化效果。     

动态灰色预测模型在大坝变形监测及预报中的应用研究

详细地讨论了灰色预测模型GM（1，1）和动态灰色预测模型的基本内容及建模过程，并成功地将等维新息和等维灰数递补两种动态灰色预测模型应用于大坝变形的预测预报。实践证明，等维新息动态预测由于实时地加入了新的信息，提高了灰区间的白色度，预测效果最好；等维灰数递补动态预测利用了序列建模的结果，淡化了灰平面的灰度，使预测结果有所改善；GM（1，1）模型由于是静态地反映系统的变化趋势，预测的精度最低。因此，动态灰色预测模型在大坝变形的预测预报中比静态预测模型具有更高的应用价值。     

一种基于小波分时灰度矩与概率神经网络的电网故障诊断方法

为提高电网故障诊断的准确率和速度,提出一种将小波分时灰度矩与概率神经网络相结合的电网故障诊断方法,通过对小波灰度矩进行时间上的划分,计算得到故障发生后电流在不同时刻的灰度矩的值,从而得到小波系数随时间的变化情况;以小波分时灰度矩作为概率神经网络的输入,诊断结果作为输出,实现对电网故障的自动诊断,利用PSCAD/EMTDC对电网不同类型的故障进行了仿真,采用连续小波变换对电网发生短路故障后的暂态信息进行分析,提取其灰度矩信息,利用概率神经网络进行了故障识别。仿真结果表明,小波分时灰度矩具有较强的细节表现能力,可作为电网故障的故障特征,与概率神经网络相结合可有效地实现对电网故障的自动识别。     

人脸图像灰度分布统计分析与检测特征设计

人脸图像的明暗视觉效果是面部五官稳定分布模式的外在表现,灰度分布模式可用做区分人脸与非人脸的依据.相对灰度比绝对灰度的抗光照干扰能力更强,为此以相对灰度均值和灰度标准差的比值衡量任一像素的明暗稳定程度,据此划分多个人脸明暗区域,将明暗区域配对组合为域灰度差检测特征,并基于优选出的28个域特征构建的42个隐节点的三层反馈神经网络检测分类器,对包含有图像质量恶劣的图像集进行测试,等误差率低于1.7%.测试结果表明所提方法有效可行,仅用28个特征就达到了与Viola算法数千个Haar类灰度差特征相仿的检测效果.     

二维灰色水质模型在地下水污染模拟中的应用

针对地下水污染程度难以确定的问题,运用灰色系统理论与数值计算的方法,将对流弥散系数、渗流速度、以及衰减系数以灰参数的形式表示,建立了地下水污染的灰色数值模型,并给出了该模型的求解方法。在求解过程中,将有限差分法的截断误差进行了修正。结合地下水溶质运移问题的典型问题的示例,运用该模型进行了模拟计算。研究结果表明：在水文、水质资料较为缺乏的情况下,该模型能够模拟地下水污染的动态变化过程。