基于粗糙集和灰关联理论多传感器融合的雷达辐射源信号识别研究

粗糙集理论的上下近似集合可以刻画传感器对未知雷达辐射源信号的识别程度。从灰关联理论对传感器测得的原始数据计算出的不肯定度出发,计算每个目标与传感器测得的悲观解和乐观解距离。从而计算出目标与悲观解和乐观解间的灰关联系数矩阵。用假定的折中系数α、β计算出各传感器的侦察权重。再由灰关联系数矩阵和传感器权重得到各雷达辐射源信号的与悲观解和乐观解在传感器Sj识别意义下的灰关联度,最后计算融合判别函数得到融合结果。仿真实验表明,由粗糙集理论和灰关联理论相结合的多传感器数据融合的方法可以有效地应用于雷达辐射源信号识别,特别在是在降低多传感器引起的不确定性取得较好的效果。     

广义区间灰数关联度模型

针对传统灰色关联度模型只能适用于实数序列而不能应用于区间灰数序列的情况,以区间灰数序列中对应区间灰数的距离之和作为两区间灰数序列的关联度,构造了广义区间灰数关联度模型,包括适用于具有相同量纲的系统行为序列的区间灰数绝对关联度、适用于具有不同量纲的系统行为序列的区间灰数相对关联度,以及综合考虑区间灰数绝对关联度和区间灰数相对关联度的区间灰数综合关联度,并对它们的性质进行了初步研究．最后,通过实例说明了广义区间灰数关联度模型的计算过程与可行性．     

广义区间灰数关联度模型

针对传统灰色关联度模型只能适用于实数序列而不能应用于区间灰数序列的情况,以区间灰数序列中对应区间灰数的距离之和作为两区间灰数序列的关联度,构造了广义区间灰数关联度模型,包括适用于具有相同量纲的系统行为序列的区间灰数绝对关联度、适用于具有不同量纲的系统行为序列的区间灰数相对关联度,以及综合考虑区间灰数绝对关联度和区间灰数相对关联度的区间灰数综合关联度,并对它们的性质进行了初步研究.最后,通过实例说明了广义区间灰数关联度模型的计算过程与可行性.     

基于灰关联分析的公交智能化调度评价方法

利用灰关联理论的基本原理,建立公交智能调度评价模型.首先从乘客满意度、经济效益、调度技术水平3方面建立评价指标体系.然后,针对定量、定性指标采用不同的规范化处理方法,并计算指标的灰关联系数.考虑各指标在评价体系中的不同影响程度,确定指标权重值.通过逐层计算灰关联度并排序,分析不同调度方案的优劣.最后,以某公交线路为例,选取传统全程车调度、传统大站快车调度、公交智能化调度3种方案进行分析.计算结果表明,公交智能化调度方案的关联度达到0.938,明显优于其他2种方案.该评价方法切实可行,能够客观评价公交调度方案,从而进行方案决选.     

运用离差最大化方法计算灰色关联系数的权重

首次提出用离差最大化方法计算灰色关联度分析中关联系数的权重。该方法涵义明确,概念清楚,且结果准确、可信,克服了过去确定关联系数的主观随意性,从而完善了灰色关联度分析方法。     

相邻交叉口关联度分析及建模

确定相邻交叉口的关联度并建立相应的关联度模型.通过分析相邻交叉口周期、协调相位流量、转弯比例,距离等影响交叉口关联度的因素,确定周期、转弯比例、交叉口间距作为评价交叉口关联度的主要参数,进而结合交通流相关理论,建立了相邻交叉口关联度计算模型,通过关联系数的大小确定相邻两交叉口的关联程度,并对所建立模型进行了应用.结果表明,论文所建立的模型能够对相邻两交叉口的关联程度进行描述.     

一种新的灰关联系数表达式

在对灰关联分析法原理分析的基础上,提出了一种新的灰关联系数表达式.与传统的灰关联系数表达式和两种改进的灰关联系数表达式进行了比较,说明新的灰关联系数表达式在理论上是可行的.实例应用表明,基于新的灰关联系数表达式的灰关联分析方法用于水质评价,可以给出较为符合实际的评价结果.     

坝顶沉降影响因素敏感性灰色关联分析

文章提出采用灰色系统理论中的灰色关联分析方法对大坝坝顶沉降影响因素进行敏感性分析,通过建立坝顶沉降的灰关联数据矩阵,并采用极差变化对数据矩阵进行无量纲化处理,可计算出敏感因子变化与坝顶沉降之间的灰关联系数和灰关联度,从而确定出坝顶沉降的敏感因素.结合某工程实例,针对温度和上下游水位等影响因素,对该大坝的坝顶沉降进行了单因素的敏感性分析,结果表明,温度是影响该大坝坝顶沉降的主要敏感性因素.     

灰数序列关联分析

定义了取数一致(或取数相反)和取数顺序一致(或取数顺序相反)的离散灰数,指出了两者之间的关系.通过定义灰关联度的白化值为灰数比较序列的白化序列与灰数参考序列的白化序列的关联度给出了灰关联度定义.进一步给出了灰关联度最小、最大白化值的一种计算方法和一些比较序列与参考序列的关联序的一种排法.对取数一致的灰数序列,给出了一种计算灰关联度的简便方法.     

灰关联分析方法在直线检测中的应用

为了提高图像直线检测的精度,提出了一种基于灰关联度分析的图像直线检测算法,首先确定参考序列和比较序列,然后计算以各像素点为中心形成的比较序列与参考序列之间的关联系数,得到图像的边缘后,再利用Hough变换对直线进行检测.通过与常规边缘检测算法比较可知:基于灰关联的边缘检测算法得到的结果更清晰.能较好地区分目标和背景.实例表明该方法能有效提高直线检测的精度.     

基于综合关联度分析的电力变压器故障诊断

在电力变压器故障诊断中,针对油中溶解气体分析,传统的三比值法难以包括和反映电力变压器内部故障的所有形态,在实际工作中存在许多变压器故障因查不到故障编码而无法判断的问题.结合油中溶解气体分析技术和灰色关联的相关理论,提出了一种面积关联度和斜率关联度相结合的综合关联度分析方法,给出了变压器故障诊断的算法步骤,并对权重系数的选取进行了探讨.该方法既能表征序列曲线的离散程度,又能反映序列曲线的变化走向相似度,能全面描述序列间联系的紧密程度.实验表明,将该方法用于变压器故障诊断,不仅克服了三比值法存在的问题,而且故障诊断准确率也高于面积关联分析方法和斜率关联分析 方法.在收集到的数据中随机选取350组进行计算,诊断准确率达到93.7%.     

基于灰色关联投影法的军用运输机设计方案评选

为满足军用运输机设计方案的评选需要,提出了一种基于灰色关联投影法的设计方案评选方法.分析了运输机的任务能力、短距起落能力、可用性、生存性、经济可承受性、研制风险和舒适性等指标,运用灰色关联投影法建立6种设计方案对评价指标集的加权灰色关联判断矩阵,然后利用矢量投影原理计算了各设计方案相对理想方案的灰色关联投影值,根据灰色关联投影值评价设计方案的优劣.评估结果表明,该方法可用于军用运输机设计方案评选,相比其它方法有更好的实用性.     

三维地震识别及其应用

三维地震识别就是一个以三维迭后地震资料为对象的多储层、多目标、多(矢量)特征参数的灰色油气识别。首先对目的层地震数字序列提取灰色、模糊、分维、振幅、自相关5类19个地震特征参数向量,然后在地质建模的基础上,进行灰色模式训练与识别,获得整个评价区的油气检测结果。其输出结果,是以形象、直观、醒目的彩色图形形式显示输出的各储层、每个目标的空间识别分类结果及各测线识别结果的精细描述图,便于结果的地质解释和评价。该方法在辽河某油田油(气)勘探潜力评价研究中取得了好的效果     

基于斜率的灰色关联度在海事研究中的比较分析

比较4种基于斜率的灰色关联度模型,分析其优势与局限.以船舶碰撞事故中人为失误统计数据为例,应用斜率关联度与灰色斜率相似关联度模型进行计算,并将计算结果与邓氏关联度求取的结果进行比对.研究表明,斜率关联度及灰色斜率相似关联度模型不受因素序列值影响,也不受两序列间时序变化的特殊性影响;该两种模型应用于海事研究领域是可行、有效的.     

基于灰色关联分析的高阶神经网络剪枝算法

在综合分析网络纵向、横向灰色关联分析特点的基础上提出了一种新的基于灰色关联分析的剪枝算法,并将其用于训练高阶神经网络.该算法运用灰色关联分析对比网络各节点输出值序列之间联系的紧密程度,用网络纵向灰色关联分析确定剪枝连接,再用网络横向灰色关联分析确定相应的并枝连接,实现网络结构的动态修剪.训练后的高阶神经网络具有合理的网络拓扑结构和较好的泛化能力.实验验证了该算法的合理性、有效性.     

基于离散时间信号相关性的交通事件检测算法

提出了基于离散时间信号相关性的自动交通事件检测算法.将交通信息数据转化为离散时间信号并进行相关性计算,有效定位通过上、下游截面的同一组交通流.解释了互相关系数的特征,并采用仿真数据进行性能验证.结果表明:基于离散时间信号相关性的自动交通事件检测算法具有可视性且易于理解,在低饱和交通环境下表现依然稳健,具有很好的适应性.     

基于改进G-K算法的多节点网络安全态势预测模型研究

影响多节点网络安全态势的因素有很多,传统方法未考虑影响因素,导致预测精度低。为此,构建一种新的改进G-K算法的多节点网络安全态势预测模型。通过灰熵均衡关联度实现关联分析,通过关联分析法对影响多节点网络安全态势的因素进行研究,按照关联程度大小获取重要因素。依据多节点网络日志信息,从主机层、服务层和系统层对多节点网络安全态势值进行计算。分析改进G-K算法预测基本思想:通过多节点网络安全态势重要影响因子值与安全态势值计算状态向量,利用当前状态矢量观测向量对多节点网络安全态势在下一段时间的值进行描述。在此基础上,构建改进G-K算法的多节点网络安全态势预测模型。实验结果表明,采用构建的模型对多节点网络安全态势进行预测,有很高的预测精度,对突变态势也可有效预测。     

基于相似日和灰色理论的短期电力负荷预测研究

针对短期电力负荷预测易受气象因素影响的特点,提出基于相似日和灰色理论的短期电力负荷预测模型;首先通过对日类型的判断得到相同日类型的负荷数据,然后对气象数据序列进行模糊化聚类处理,并结合预测日的气象数据,采用灰色关联方法进行关联分析,选取与预测日关联度高的负荷数据作为相似日负荷数据,采用灰色预测方法对相似日负荷数据进行短期电力负荷预测;仿真结果表明,选取了相似日之后的预测结果比未选取相似日的预测结果精度要高。     

盲信号分离输出与源信号的一致性判断

针对盲信号分离需要判断分离结果与源信号是否一致的问题,基于统计独立变量函数仍然保持“统计独立”的性质,提出了独立分量分析(ICA)的输出分量与源信号的一致性判断方法.该方法通过计算混合信号及其差分值混合矩阵的相关矩阵,根据ICA各分量对应的最大相关系数来判断ICA各分量与源信号的一致性.模拟计算和实验结果表明:若差分前后混合矩阵的最大相关系数趋近于1,则ICA输出分量与对应的源信号一致;为保证分离的准确,差分前后混合矩阵的最大相关系数不应小于0.8.     

顺层岩质边坡稳定性影响因素灰色关联分析

首先用离散元软件UDEC计算出顺层岩质边坡稳定性安全系数在不同因素影响下的大小,再依据该结果用灰色关联方法分析7个不相关因素(岩层倾角、岩层厚度、岩体密度、层面内摩擦角、层面粘聚力、岩体内摩擦角、岩体内聚力)对顺层岩质边坡安全系数敏感性影响。研究结果表明:层面粘聚力和岩体内聚力对顺层岩质边坡稳定性影响比较敏感,岩层倾角、岩体密度、岩层厚度以及层面内摩擦角次之,岩体内摩擦角相比之下较不敏感。该结论为以后顺层岩质边坡的设计及其治理提供了评价依据。