基于区间数的变权与状态变权

利用变权的方法对决策信息为区间数形式的多因素决策问题进行了研究.首先给出了区间数一种排序方法和区间数的四则运算与逻辑运算,并研究它们的性质;然后讨论区间数变权与状态变权的定义及其约束条件,给出若干区间数状态变权;最后证明了区间数状态变权的一个等价条件,并给出两个由已知区间数状态变权构造新的状态变权的方法.     

基于单载波PWM调制法的高压变频器建模与仿真

在分析高压变频器调制方法的基础上,建立了在MATLAB/SIMULINK环境下的级联型多电平逆变器的仿真模型,针对国内大多数流行的调制方法是基于一个正弦参考信号与多个三角载波相交进行比较产生脉冲信号,提出了单载波PWM调制方法.对多电平电压频谱进行仿真分析,并将其谐波特性与其它PWM调制技术进行比较,结果表明在单载波PWM调制法控制下变频器的输出波形中无论相电压还是线电压的谐波含量都很少,显示了良好的谐波特性.     

基于贝叶斯网络的复杂装备维修质量评价模型

针对当前装备维修质量评价忽视维修过程影响因素这一问题,将过程评价指标体系作为修后评价指标体系的先验知识,构建了一种基于贝叶斯网络的复杂装备维修质量评价模型。首先,建立了过程评价指标体系和修后评价指标体系,并对各项指标进行了简要分析。然后,建立了维修质量评价的贝叶斯网络模型,通过改进的模糊综合评价方法确定了根节点的先验概率,通过专家经验法确定了子节点的条件概率,并给出了模型的具体求解步骤。最后,通过算例仿真与分析对提出的方法进行了验证。结果表明,提出的方法能够在一定程度上解决复杂装备的维修质量评价问题,为完善复杂装备的维修质量评价理论提供了借鉴。     

正交投影阵列信号子空间估计方法

利用特征值分解构造信号子空间存在运算量大的问题,制约了子空间类参数估计方法的实时应用。提出一种新的正交投影阵列信号子空间估计方法,该方法不需要特征值分解,通过对阵列接收数据逐级进行正交投影分解构造阵列信号子空间的一组基向量,使得每个基向量方向上信号投影能量最大,从而保证所张成的信号子空间包含最大的信号能量。定义了衡量子空间估计精度的信号和噪声子空间估计误差函数。理论分析和仿真结果表明,所提方法计算复杂度低,且子空间估计精度优于特征值分解。     

基于SVM与Mean-Shift的非刚性目标跟踪框架

针对动态背景下,序列图像中的非刚性目标跟踪问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和均值移动(Mean-Shift)的序列图像目标跟踪框架。在初始图像中选择跟踪目标所处的矩形框,将目标框周围一定范围的像素作为背景。以目标和背景数据训练SVM二值分类器。运用得到的分类器对下一帧图像相同区域内的像素分类,得到二值的置信图(confidence map),在置信图范围内运用Mean-Shift算法求得当前目标位置,移动目标框和背景框的中心到目标位置,以10%的比例缩放目标框并选择最优者以适应目标尺度变化。以此时的目标像素和背景像素训练新的SVM分类器,进行下一幅图像的跟踪,直至完成整个序列图像跟踪任务。实验证明,该方法适用于动态背景及非刚性目标的跟踪,且实时性较好。     

基于图切割的快速运动分割方法

基于图切割的图像分割是近几年发展的一项新技术,但随着图像大小及空间维数的增加,图切割的运算量成为负担。针对运动分割提出了一种快速图切割方法,利用运动分割的特点将差分图像中不变的背景映射为一点或几点,然后参与网络图的构造和图切割的求解,以减少图切割运算量。通过实验将这种快速方法应用于2D图切割和3D图切割,对图像序列的运动目标分别进行了自动分割。实验结果表明,这种快速图切割方法不仅大大地降低了存储消耗,提高了运算速度,而且也获得了良好的分割结果。结果证明这种方法在运动目标的分割中是行之有效的。     

一种基于EMD的模拟电路故障特征提取方法

为克服小波分析中混频现象对模拟电路故障特征提取造成的不准确,提出了一种基于经验模式分解的模拟电路故障特征提取方法。该方法通过对模拟电路输出信号进行EMD得到若干个内禀模态函数,以各IMF的能量作为故障判别的特征。并针对EMD中的端点效应问题,提出了基于遗传优化的最小二乘支持向量机预测方法。仿真实验结果证明了该方法的有效性。     

基于反面选择原理的智能融合故障检测模型及其应用

针对反面选择算法用于故障检测所存在的局限性,提出了一种基于反面选择原理的智能融合故障检测模型.该模型利用人工免疫系统的反面选择原理来构建神经网络检测器,通过训练将系统的异常模式信息存储在分布的检测器中,根据检测器的激活来发现系统的故障.通过混沌时间序列的异常检测仿真实验,研究了模型参数对故障检测性能的影响.最后以发动机压气机失速检测实验为例,证实该方法对失速信号的模式特征具有较强的分辨能力,同时表明神经网络检测器比常规的二进制编码检测器具有更好的故障识别能力.     

鲁东南地区土地利用动态变化及其主要驱动因素分析

以临沂市1991、1996、2000、2005年的土地利用类型变更调查数据为基础,利用土地利用变化率、单一土地利用动态度、综合土地利用动态度、土地利用程度综合指数等模型,对临沂市14a间土地利用的动态变化及驱动因素进行分析。研究结果表明：1991～2005年间临沂市农业用地面积增加,农业用地结构发生变化,园地变化速度最快,与1991年相比,增长率达48．35％,林地有所增加,建设用地面积一直呈现增长态势,居民点与工矿用地1996～2000年间动态变化率相对较小;1991、1996、2000、2005年临沂市土地利用程度综合指数分别为267．86、268．89、270．47、276．61,土地呈现高度开发利用状态。政策因素、经济和交通的快速发展、人口增长都是促进土地利用变化的主要驱动因素。图4,表3,参15。     

基于预处理模糊Petri网与改进遗传算法的电网故障诊断方法

为了提升电网复杂故障时的态势感知能力,提出了基于预处理模糊Petri网与改进遗传算法的电网故障诊断方法.首先,基于层次化、动态建模的思想,在建立元件一般故障诊断模型的基础上,引入浮动库所、浮动弧、浮动变迁的概念来合理的体现主保护、断路器以及后备保护之间的逻辑关系,建立了元件复杂故障时的诊断模型;其次,挖掘故障信息源的特性进行预处理,依据故障类型动态建立相应Petri网诊断模型;再次,利用改进的遗传算法对模型中的参数进行了训练、优化;最后,探讨了该Petri网故障诊断模型的容错性、通用性.对算例系统仿真的结果表明:该方法突出了故障诊断过程的层次性、可理解性,提升了诊断模型的透明性、改善了诊断模型的易维护性,在电网复杂故障的情况下诊断结果仍具有较高的准确度,并呈现有较好的容错性.