AHP比较矩阵一致性的统计分析

讨论ＡＨＰ分析中以ａ．Ｃ．Ｉ．来界定比较矩阵一致性的方法，在分析了其统计学意义之后指出，利用Ｃ．Ｉ．的分布函数和指定的几率可以得到更合理的一致性界定标准．本文提出的标准与目前广泛采用的标准有较大的差异．

火箭弹发射器设计方案评判的改进AHP法

基于层次分析法的原理构建了面向火箭弹发射器设计方案评判的不完全层次模型,依据该模型的特点,引入了模糊隶属函数理论,提出一种AHP改进算法.结果表明,该算法克服了传统AHP算法中频繁组织专家构造成对比较矩阵的烦琐性,实现实时评判及准无专家评判的功能,为设计方案的进一步优化提供参考依据.

基于声散射统计特性的压缩感知水下目标定位与观测矩阵性能

近年来,压缩感知理论在水下目标定位领域得到了广泛的应用,压缩感知定位算法将水下目标定位问题转化为稀疏模型重构问题,具有较高的定位准确性,但定位结果受散射环境影响。该文开展水下目标定位的水池试验,对水听器阵列接收的试验数据进行处理,通过定位误差、可定位声源数量和定位信噪比分析定位结果,研究压缩感知定位算法的宽带性能、散射环境对定位结果的影响,并使用Spark系数和声散射统计特性近似分析了观测矩阵性能。水池试验结果表明,压缩感知定位算法在较宽的频率范围内有较好的适用性;随着环境散射增强,水声定位观测矩阵的列相干性减小,稀疏重构性能提升,使得定位结果更加准确;在近似分析水声定位观测矩阵性能时,声散射统计特性与Spark系数的变化趋势相似,并具有直观且计算简单的优点。

层次分析中的似然函数排序法

给出了层次分析中的似然函数排序法 ,这一算法不需要一致性检验 。

应用交叉熵组合预测配电变压器的健康指数

预测各个设备的状态能有效地促进配电网状态检修任务的顺利开展。采用AHP灰色聚类的状态评估模型确定配电变压器的健康指数HI。基于交叉熵理论,通过组合方法预测配电变压器的HI。该组合预测方法利用交叉熵理论动态确定改进神经网络和改进马尔科夫链的权重,有机融合了两个单一预测法的优点。整个预测过程,考虑了影响配电变压器全寿命周期中健康指数的重要因素——故障概率密度形状参数和尺度参数的变化。通过具体案例检验了组合方法的合理性和可靠性,为状态趋势预测提供了一种新方法。

基于噪声概率密度函数的地震计观测性能对比

在记录波形一致性分析的基础上,对比不同仪器的噪声概率密度函数的分布形态和中值曲线,以及不同频率处的概率密度分布,得出仪器的实际观测性能差别,其与仪器特性及传递函数的差别相一致。利用对比噪声概率密度函数的方法可以定量地、直观地给出不同仪器观测性能差别,更为细致地了解不同地震计的差别,对观测资料作出合理的评估。

自由空间中箔条云团极化散射统计特性的研究

针对自由空间环境 ,研究了箔条云团极化散射的统计特性。根据相干散射模型导出了箔条云团的极化散射矩阵 ,给出了箔条云团散射矩阵的一二阶矩及其概率密度函数的解析表达式。在此基础上 ,分析了箔条云团散射截面积的起伏特性 ,并给出了其统计分布的精确表达式。这些公式原则上适用于包括大气层内抛撒情形箔条云团的极化散射计算问题。

Mean shift方法在图像处理中的研究与应用

目的:Mean shift方法在模式检测、聚类、图像分割、图像滤波以及目标实时跟踪等方面的应用非常广泛。本文主要对Mean shift基本方法进行理论分析并对其在图像处理与模式识别领域的应用进行综述和展望。方法:首先根据非参数密度估计理论推导Mean shift方法的一般公式与表达形式,并对算法的基本步骤和收敛性进行了分析和论述;然后对核函数的选择以及窗口带宽矩阵的计算等关键技术进行讨论。结果:在综述mean shift基本原理基础上对该方法的特点、发展及应用进行了展望。结论:Mean shift算法具有计算简单、收敛速度快和对噪声的鲁棒性强等优点。作为一种高效的非参统计迭代算法,Mean shift方法在很多领域都得到了广泛的应用,未来还会在图像处理和模式识别领域得到更大的发展及应用。由于该算法的计算复杂度严重依赖于Mean shift公式中核函数的选择和带宽矩阵的计算,该方法对于多变量、多模态数据的处理速度和效果尤其有待提高。因此,该算法未来的主要研究方向为对多模态和多变量数据的快速处理方法研究。

多维直方图联合概率分布的掩模矩阵降维算法

彩色图像的分量独立处理或感知彩色空间的强度分量处理,都能达到增强图像对比度的效果,但由于没有考虑各个分量之间的联系,不能开发完全的RGB色域。多通道直方图建模技术可以改善上述缺陷,就是通过求取多个分量的直方图联合概率密度函数和累积分布函数,从而得到彩色图像的像素灰度值映射函数,但计算联合直方图的过程也导致了过高的运算复杂度。为了降低计算量,提出了掩模降维的方法,将计算多维直方图的过程转化为了计算一维直方图,从而大大降低了运算复杂度,提高运算速度,增强对比度的效果。

递归随机分割算法在考试系统中的应用

针对考试系统中的试卷生成问题,提出一种基于题型的递归随机分割算法。该算法根据输入的试卷生成参数,利用概率密度函数与矩阵方程计算参数,确定各难度级别中不同题型的试题抽取数量,从而生成试卷。通过对算法的分析和生成试卷的测评,证明该算法的效率较高且通用性强,能够较好地满足考试系统需要。

高斯噪声中的参数盲估计

盲信号处理方法中常忽略噪声的影响 ,而实际问题中噪声的影响是存在的 .本文主要讨论了在协方差矩阵未知的加性高斯噪声中混合系数的盲估计问题 .本文以最大似然估计为基础 ,提出一种求解参数的最优化算法 ,给出了混合矩阵和协方差矩阵的计算式 .采用高斯混合模型 (GMM)来逼近源信号的概率密度函数 ,简化了算法中的积分 ,导出了一种基于EM算法的迭代式 .仿真表明 ,算法不仅能稳定收敛 。

滑坡发育阶段判定的改进可拓层次分析方法

由于滑坡自身的复杂性和模型方法的适用性等原因,滑坡发生时间的预测预报仍是滑坡学领域的难题之一。本文基于可拓层次分析法原理,建立了滑坡发育阶段判定的物元模型和可拓层次分析法模型。该方法不但具备层次分析法的系统性、层次性和简洁性优点,而且具备可拓学的考虑人类思维模糊性等优点,同时避免了层次分析法中为满足对比矩阵一致性而进行的大量试算,采用基于可能度区间判断矩阵排序法更加符合实际。通过秦安县魏店乡刘萍组北山滑坡实例计算验证,可拓层次分析法能够较好地反映滑坡发育的演变阶段,可进行滑坡中短期时间预报。

装甲师指控通信系统作战效能评估模型

装甲师指控通信系统作战效能评估是装甲兵数字化部队作战效能评估的重要内容。以信息对抗为背景,建立装甲师指控通信系统的作战效能评估指标体系,通过建立随机不完全判断矩阵,应用改进的AHP法确定各级指标体系因素集权重;使用一种更优的隶属度函数来获得指标的效用值。采用模糊综合评判,建立二级评估模型,实现了对装甲师指控通信系统作战效能的评估。

水声MIMO-OFDM通信中的空频迭代信道估计与均衡

在MIMO-OFDM水声通信系统中,由于信道间的相互干扰和水声信道严重时延扩展产生的频率选择性衰落,系统的通信误码率较高。针对这一问题,研究了空频编码的MIMO-OFDM通信,提出空频迭代信道估计与均衡(Spatial Frequency Iterative Channel Estimation and Equalization,SFICEE)方法。该方法通过载波间的空频正交性进行各收发阵元对的信道估计,并通过空频均衡获得符号初始估计,迭代更新信道估计,而后通过符号后验软信息反馈进行迭代空频软均衡。仿真结果表明,当误码率为10^(-3)时,文中所提出的SFICEE方法经过二次迭代与STBC方法相比具有4.8 d B的性能增益,相对于SFBC方法有2.8 d B的性能提升。当输入信噪比相同时,文中所提出方法的星座图更加收敛,可以更好地降低水下通信系统的误码率。

基于拟生灭过程的群集机器人任务分配宏观分析与预测

以预测由个体局部规则涌现的全局行为为目的,提出一种新的群集机器人任务分配宏观模型,提供了解系统性能与作为模型参数的群集规模之间关系的分析手段,尤其是该模型对于任务类型和群集规模都没有限制。通过拟生灭过程模型建立系统任务分配动态性的演化方程,首次引入矩阵分析法到群集机器人领域,求解了宏观模型的闭式稳态解,发现了系统任务分配在稳态服从的统计规律。进行了包含上百个机器人的仿真,其结果说明了模型预测与分析的正确性和可靠性。

基于神经PID控制的随机分布系统的研究

针对随机分布系统控制及干扰抑制问题,提出一种基于神经PID控制算法。利用神经网络的自适应和自学习能力在线调整链接权值,实现PID控制器三个参数的整定;同时,在建立状态反馈系统基础上,通过线性矩阵不等式(LMI)给出控制器的设计方法,并引入H∞范数,以提高系统的抗干扰能力,实现系统输出概率密度函数(PDF)追踪目标概率密度函数的控制。计算机仿真结果表明,该算法可实现系统输出概率密度函数追踪目标概率密度函数,抑制追踪控制中的干扰,并确保系统具有满意的鲁棒性和稳定性。

马尔可夫链中首次到达时间概率密度函数值的简化计算

为了简化马尔可夫链中首次到达时间概率密度函数值的计算,构造一个图的矩阵表示产生的有向图,形象地得出从一个状态首次到达另一个状态的所有路径．该问题被转化为对所有满足从一个状态首次到达另一个状态的情况概率值的累加．在此基础上利用所要解决的问题提供的1步平稳转移概率计算出从一个状态到另一个状态的首次到达时间的概率密度函数值．此方法不仅更加直观地计算出此函数值,免去记忆复杂的通用公式,而且省去在公式中为计算此函数值所做的在1步平稳转移概率的基础上再次计算n步平稳转移概率的计算工作.特别是在n较小的情况下,采用此方法进行手工计算比用公式法快捷且易于理解,因此体现出明显的优势．

不完备先验知识下的刀具磨损状态评估方法研究

在实际切削加工中刀具磨损的全状态先验知识获取困难,而刀具磨钝状态下的先验知识则较易获取。针对这种不完备先验知识情况,以切削力为监测信号,提出基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的刀具磨损状态评估技术。应用小波包分解技术提取信号特征信息,利用刀具磨钝状态下的先验归一化特征信息建立CHMM监测模型;根据刀具未知状态特性向量与监测模型间的对数似然度获取刀具性能指标,实现刀具磨损状态评价。铣刀全寿命磨损实验表明:该方法能在仅具备磨钝状态先验知识情况下,实现对刀具的磨损状态的初步评估,且所需样本数较少,训练速度快。

Multi-step Predictive Control of a PDF-shaping Problem

A predictive control strategy is proposed for the shaping of the output probability density function (PDF) of linear stochastic systems. The B-spline neural network is used to set up the output PDF model and therefore converts the PDF-shaping into the control of B-spline weights vector. The Diophantine equation is then introduced to formulate the predictive PDF model, based on which a moving-horizon control algorithm is developed so as to realize the predictive PDF tracking performance.

一种非对称分布下测量不确定度评定方法的探讨

本文以一般用途单芯硬导体无护套电缆绝缘平均厚度的测量为例,探讨了一种可由蒙特卡洛法进行验证的非对称分布下测量不确定度的评估方法,以此为基础进一步探讨了该方法下非对称分布的概率密度函数及如何评估内部比对中比对差值的扩展不确定度,为相关从业者提供帮助。