基于多层次模糊灰色耦合理论的高等级公路养护机械配置方案评价

针对高等级公路养护机械配置方案中影响因素不确定性与模糊性,以及多层次、多指标的特点,将层次分析法与灰色关联分析相结合,提出了基于多层次模糊灰色耦合理论的高等级公路养护机械配置方案评价模型.其中定性指标运用模糊理论,评价指标权重的确定采用频数统计法.应用于实际工程中方案的选择,并以实例对该模型进行验证.     

基于ANSYS与灰关联度理论的转子系统启动时稳定性分析

转子系统启动时的稳定性对设备的寿命和精度有着重要影响。针对现有研究方法求解过程复杂、结果不准确,采用ANSYS软件综合考虑陀螺效应分析了支撑刚度、支撑阻尼和启动时间对转子系统启动时稳定性的影响;并在数据有限的情况下,利用灰关联度分析方法对三者影响程度进行了研究。结果表明,在考虑陀螺效应影响下,随着支撑刚度、支撑阻尼和启动时间的增加,转子系统启动时的稳定性越来越好;三者的灰关联度系数均大于0.5,且数值相差不大,对转子系统的影响程度相当。     

非连通图C4m-1∪C12m-8∪G的优美标号

讨论了非连通图C4m-1∪C12m-8 ∪G的优美性,证明了当m为任意正整数,G是特征为k且缺k＋6m-3标号值的交错图（6m-3≤k＋6m-3≤｜ E（G）｜）时,非连通图C4m-1∪ C12m-8∪G存在缺标号值k＋1的优美标号,其中,G是具有m个顶点的圈.     

基于灰色模型及其改进模型的土石坝沉降预测

考虑到土石坝沉降变形因素的复杂性以及GM （1,1）灰色模型基于贫信息数据所表现出来的优势,由大坝实测数据拟合构造GM （1,1）模型。为了进一步提高大坝沉降变形的预测精度,对原始GM （1,1）模型分别进行了考虑不同数据对预测结果有不同影响的加权改进和利用指数函数变换来提高原始数据光滑度的改进。实例应用表明,加权改进的GM （1,1）模型和函数变换改进的GM （1,1）模型的预测精度均优于原始GM （1,1）模型。     

基于D-S证据理论的金属薄壁罐焊缝缺陷检测

针对薄壁金属制罐焊缝的缺陷类型,提出两种基于机器视觉的焊缝缺陷检测方法,一种是累积灰度值波形分析法,另一种是帧差法。累积灰度值检测方法主要基于统计学原理,对焊缝部分所表现出来的统计学特征进行分析来判断焊缝是否存在缺陷;帧差法主要是根据连续两帧之差来检测是否存在焊缝缺陷。最后,通过使用Dempster-Shafer(D-S)证据理论来减少误判和漏判。实验结果表明,两种检测方法的结合使用,达到了90%以上的准确度。同时,由于算法计算量不高,对于检测的实时性要求也能得到满足。     

灰色关联分析在CAPP中的应用

提出了一种实用的派生式ＣＡＰＰ系统零件族划分的新方法．该方法采用灰色关联分析,将制造过程中重要的因素——工时融入零件关系系数中去考虑,求出零件之间的关联矩阵,再利用模糊聚类的方法来对关联矩阵进行零件族的划分．该方法数学定义严格、简单、直接、可靠,大大降低了计算工作量,并且具有良好的全局性和稳定性．     

一类动态多指标决策问题的灰色关联分析方法

针对动态多指标问题决策特点,构造相关矩阵,并利用特征根、特征向量的性质,采用迭代法,去掉相关性较大的指标得到最佳指标体系,并由此确定最佳指标体系的权重．同时,利用灰色关联分析方法的思想,提出了一种新的决策方法, 并将其应用于经济决策的实际问题中,取得了较好的效果     

基于分数维与灰度梯度共生矩阵的气象云图识别(Ⅱ)--灰度梯度共生矩阵对纹理统计特征的描述

图像的分数维特征描述了纹理的复杂度和粗糙度。图像的灰度梯度信息则检出了图像中灰度跳变的部分,将图像的梯度信息加进灰度共生矩阵,则使得共生矩阵更能包含图像的纹理基元及其排列的信息。将４ 种基本云类（卷云、积雨云、积云和层云）的分数维和灰度梯度共生矩阵（ＧＧＣＭ）的二次统计特征结合起来,对云类进行分类与识别。样本的试验表明,分数维和灰度梯度共生矩阵的二次统计特征结合起来,气象云图能有效地识别。     

局部凸拓扑线性空间中的一些性质

本文研究了局部凸拓扑线性空间中的一些极限性质、对几个等价关系和线性子空间的有界性做了讨论,还着重讨论了局部凸拓扑线性空间中凸集和线性泛函连续性的一些性质．     

Energy balance routing protocol for wireless sensor networks based on fuzzy next-hop selection

The implementation of energy balanced routing is an effective way to prolong the lifetime of wireless sensor networks (WSNs). To balance energy consumption, fuzzy next-hop selecting strategy was designed: nodes of different gradients are fuzzily classified into relevant levels; each level has a chance to provide a node with maximum residual energy as the next-hop. Based on the above strategy and directed diffusion (DD), fuzzy next-hop selection based energy balance (FNSEB) routing protocol was proposed. The simulation results showed that FNSEB utilized the limited energy more thoroughly and rationally, decreased the average energy consumption and prolonged the lifetime of WSNs.