基于灰色系统理论的区域科技竞争力比较

提出区域科技竞争力的内涵，构造科技竞争力评价指标体系，基于灰色系统理论的关联度分析方法，对我国长江三角洲、珠江三角洲和环渤海经济圈三大经济区域的科技竞争力进行了比较分析，提出了相应的对策建议。     

用弯曲应变能方法评价沥青混合料的低温抗裂性能

通过对沥青混合料低温开裂机理的分析和对大量试验结果的总结，以弯曲应能密度临界值为指标来评价沥青混合料的低温抗裂性能，首先，分析了沥青混合料低温开裂机理，其次，在MTS810材料试验系统上进行了0℃下的沥青混合料的低温弯曲试验；最后，用灰关联的方法分析了沥青混合料的弯拉强度、临界弯拉应变、油石质量比，表观密度及所用沥青的针入度等指标对混合料的应变能密度临界值的影响程度，研究表明，一般情况下，沥青混合料储存的弹性应变能越多，沥青混合料的低温抗裂性能就越好，由于沥青混合料的应变能密度临界值指标是混合料临界弯拉应变和弯拉强度2个指标的综合，用它来评价沥青混合料的低温抗裂性能更加科学；低温时沥青混合料的允许变形能力较差，提高混合料的允许变形能力可明显增强沥青路面的低温抗裂性能。     

基于模糊神经网络的MVB故障诊断算法

针对多功能车辆总线具有随机性和不确定性导致故障诊断准确率较低的问题, 设计一种基于模糊神经网络的MVB故障诊断算法. 首先根据MVB故障类型给出诊断模型, 然后采用减法聚类生成数量较少的模糊规则, 最后采用T-S模糊神经网络对故障进行分类. 在MATLAB环境下对该算法的拟合能力及诊断准确率进行仿真分析的结果表明, 该算法简化了模糊神经网络结构, 有效提高了故障诊断准确率.     

基于特征融合的说话人聚类算法

针对单一声学特征和k-means算法在说话人聚类技术中的局限性,为了更好地表达说话人的个性信息并提高说话人聚类的准确率,将特征融合和AE-SOM神经网络应用于说话人聚类中,提出一种改进的说话人聚类算法.该算法通过对语音信号特征分析,将MFCC特征参数和LPCC特征参数相结合,从而完善说话人的个性信息.并在k-means...     

装配式建筑施工建筑信息模型应用成熟度评价

针对目前装配式建筑信息模型(BIM)应用水平差异大、应用效果不明显的问题,从施工阶段入手,建立装配式建筑施工BIM的成熟度评价模型.首先,结合熵权法和灰色关联聚类综合确定指标权重,引入云模型进行成熟度评价;其次,建立装配式建筑施工BIM应用成熟度评价指标和方法.工程案例表明:模型具有可行性,可为装配式建筑的BIM推广和成熟度评价提供参考.     

战术分组无线网分群与群管理

在分组无线电网中，网络规模的增大和节点数目的增多会引起网络性能的下降，在这种情况下要对节点进行分群。文中对分组无线电的分群算法进行了分析，并提出了一种适用于战术分组无线电的分群算法和群管理的方法。     

基于粒子群优化的马氏距离模糊聚类算法

为解决传统模糊聚类迭代算法对初始化敏感,易陷入局部最优及处理高维数据时精度下降的问题,对基于马氏距离的模糊聚类算法(fuzzy c-means algorithm based on Mahalanobis distance,M-FCM)进行优化。将马氏距离代替欧氏距离,通过构造类内紧致度、类间分离度与类间清晰度结合的适应度函数,利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对马氏距离模糊聚类进行研究,提出了基于粒子群优化的马氏距离模糊聚类算法(Mahalanobis distance fuzzy clustering algorithm based on particle swarm optimization,DPSOM-FCM),并将此新算法与FCM(fuzzy c-means algorithm),M-FCM,PSO-FCM,IFPSOFCM(importance for fuzzy clustering algorithm based on particle swarm optimization)算法,在UCI(university of californiairvine)数据库的6个标准数据集上进行实验对比分析。结果表明,DPSOM-FCM算法具有算法收敛性和聚类有效性,并且聚类精确度优于其他算法,对高维数据的聚类识别能力强,即该算法具有全局优化作用。     

基于空间聚类的FMCW雷达双人行为识别方法

为实现双人场景下人体行为的识别,利用调频连续波(frequency modulated continuous wave, FMCW)雷达提出一种基于空间聚类的双人行为识别方法.该方法采用基于密度的DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)聚类算法将FMCW雷达采集到的坐标数据聚类成不同的聚类群,使得每一个聚类群对应于单一人体的行为,再对其进行数据处理、特征提取后分别采用机器学习方法分类,实现双人场景下人体行为的识别.文中分析行为特征量、动作关键点以及分类器对识别准确率的影响.实验结果表明,在两人场景中该方法对跌倒、坐下和行走的检测准确率分别可以达到100%、 93.8%和87.3%.     

基于改进灰色关联分析的仿真数据综合一致性检验方法

为全面有效检验仿真数据的一致性,提出一种基于改进灰色关联分析的仿真数据综合一致性检验方法. 以灰色关联分析思想为基础,综合考虑数据序列间的形状和距离,构建了改进的灰色关联度模型. 针对实际系统工作过程包含多个阶段,各阶段在整个过程中的重要程度不同的问题,利用层次分析法确定其权重,定义综合关联度,用以评价整个仿真数据的一致性. 该一致性检验方法既利用了有限的客观数据,又结合了对实际系统工作状况的考虑,而且对数据容量和分布特性没有要求,便于在计算机上实现. 通过对电磁轨道炮的主要性能指标放电电流的一致性检验,验证了该方法的可行性和有效性.      

粗糙集和模糊聚类理论在煤炭企业绩效评价中的应用

本文首先指出煤炭企业绩效评价的必要性,在建立评价指标体系的基础上,利用模糊聚类方法将不同置信水平上的评价对象论域进行分类,并由粗糙集中的互信息熵确定指标权重,最后给予相应算例.