多变量离散灰色模型及其性质

构建了多变量离散灰色模型,并将该模型与传统GM(n,h)模型对比研究,通过系数变换,该模型可以和GM(n,h)模型相互等价,从而架构了离散灰色模型与传统灰色模型的研究桥梁.在此基础上研究了数乘变换对其参数取值的影响,结果表明模型的模拟和预测值只与因变量的数乘变换有关,而与自变量的变换无关,模型的相对误差与所有变量的数乘变换都无关,这些结果对灰色模型系列性研究有重要意义.     

基于非线性预测方法的开关式导引律设计

以大气层外拦截为背景,研究了带有开关输入的不确定非线性系统的预测控制方法。根据Fliess级数展开理论,得到了系统输出预测值与控制输入以及不确定性的关系式。通过选择二次型代价函数,得到了预测控制中优化问题的描述。由于代价函数中含有不确定性,结合开关控制输入的特点,给出了一种应用非线性规划求解优化问题的方法。最后,将该方法应用到大气层外拦截中,考虑弹-目相对距离及视线转率存在不确定性的情况,设计了开关导引律,并给出了代价函数中加权系数的选择方法。仿真结果表明,该方法在保证拦截精度的情况下,减少了发动机的开关次数。     

Study on the extending multi-attribute decision model of grey target

Based on the distance of interval numbers and the two-stage decision methods, this paper expands the decision model of grey target into some situation under which the decision information and target weights are the interval numbers at the same time. It also gives the optimization method of weights in the grey target. We get the optimum coordinated vector utilizing the combination assigning method, based on the local optimization of various schemes. So it can shift the weights of interval number into real number form and sequence it according to the weighted off-target distance. Finally the effectiveness and practicality of the model is proved by a real project.     

广义累加灰色预测控制模型及其优化算法

基于矩阵理论建立了广义累加灰预测控制模型参数的矩阵形式,由此得到了数乘变换下模型的参数性质; 利用每个生成序列值作为边界条件并使平均相对误差函数最小, 构建了广义累加GM(1,1)时间响应函数的最优模型. 将该优化模型应用于经典的“电视机销售问题”之中, 得到了非常好的预测效果.     

基于广义随机Petri网的城市道路公交优先建模与性能研究

针对当前城市道路网存在的交通拥堵问题,根据城市地面交通的特点和公交优先的原则,利用广义随机Petri网通过将变迁分为时间变迁和瞬时变迁,结合禁止弧和赋予各弧不同的优先权, 构建公交优先策略模型,为实施公交优先策略提供理论依据.     

不确定性规避下的动态资产组合选择

在Heston(1993) 随机波动模型中引入一个新的随机变量,用以测度风险资产价格未来实际运动与模型描述之间的不确定性差异,研究投资者面对时变投资机会和规避该不确定性差异下的动态资产组合选择问题.通过设定不确定性规避状态函数,运用稳健控制方法获得最优动态资产组合选择的封闭解.分析表明,当投资者的风险规避程度大于(小于)1时,时变投资机会导致正(负)投资期效应;规避不确定性差异导致风险资产投资减少;动态资产组合选择行为可解释非市场参与之迷.最后,以上证综指1991-01-2006-10间的月度收益数据为样本,用谱广义矩法估计随机波动模型中的参数进一步验证和量化上述分析.     

一种区间PCA的效度分析方法

关于区间数据的主成分分析(PCA)方法已取得了较丰富的研究成果,但少见对这些方法效度的评价研究.针对该问题,基于Hausdorff距离用于定义两个紧集之间距离的考虑,将区间数视为一个紧集,定义了区间数之间的距离,并研究了区间矩阵的距离.在此基础上,根据PCA方法的原理,建立了一个区间PCA方法的效度评价指标.该指标取值在0与1之间,其取值越大,说明区间PCA方法效度越高,反之则效度越小.最后,采用模拟的方法,分别选取均匀分布和正态分布两种类型的区间数据样本,对目前最常用的两种区间PCA方法--顶点法和中点法进行了效度分析,验证了文中所提的效度指标的正确性.     

多光谱和全色图像融合适用的超复数主元加权方法

提出了一种适用于多光谱与全色图像融合的超复数主元加权方法.该方法首先对全色图像的每个像素值进行矢量化,然后对由RGB表示的多光谱图像和矢量化的全色图像分别用超复数矩阵进行表示,该表示方法考虑了由RGB表示多光谱图像的矢量性,从而避免了IHS和PCA融合方法由于忽视多光谱图像的矢量性而导致的色彩失真.通过对超复数矩阵表示的全色图像和多光谱图像分别进行超复数奇异值分解,分别获得了这两个超复数矩阵的超复数奇异值,并对得到的奇异值进行主元分析,提出了用最大特征值对应的特征向量作为权值进行加权图像融合的方法.分析和仿真的结果表明:提出的方法不存在人眼可见的光谱畸变.而用各种现有图像融合评估方法的评估结果也表明:提出的方法优于IHS、PCA和小波变换等融合方法.     

基于RSOM聚类的局部线性嵌入算法

局部线性嵌入算法(locally linear embedding,LLE)是一种非线性降维方法.当数据量较大时,算法计算效率较低,算法运行所占用的内存空间较大.为了提高LLE算法的计算效率和减小算法运行时占用的内存空间,给出了基于RSOM(Recursive SOM)树聚类的LLE算法,通过RSOM树对数据集进行聚类,在保证输入样本依概率分布的同时显著降低算法复杂度,提高了映射效果.仿真实验表明,基于RSOM树聚类的LLE算法相对于原始的LLE算法,其算法效率有了显著提高,明显降低了算法运行所占用的内存空间,同时很好地学习了高维数据的流形结构.     

基于区间灰关联度的多传感器目标识别方法

针对具有多个特征指标的多传感器目标识别问题,提出了一种新的不确定性融合方法.该方法定义区间灰关联系数,通过熵权得到各目标类型的灰关联度,给出目标识别算法.克服了属性权重选取的主观性,提高目标识别结果的可信度,计算简单,易于计算机上实现.仿真实例验证了算法的有效性和实用性.