基于主客观综合赋权-正向云模型的露天矿含软弱岩层组高陡复杂边坡稳定性分级评定

露天矿含软弱岩层组边坡作为工程中常见的特殊地质边坡,在工程实践中具有较一般类型边坡更大的危险性和复杂性。为克服该类型特殊地质边坡稳定性评定过程中的模糊性,保证边坡稳定性安全评价结果的可信度,基于层次分析法的思想,针对含软弱岩层组边坡创建带量化等级区间的稳定性评价指标体系,运用模糊层次分析法(FAHP)和改进熵权法(Entropy)相融合的主客观综合赋权法,并结合正向云理论构建露天矿含软弱层组高陡边坡稳定性辨识标准云模型图。以某金属露天矿为例,生成露天矿含软弱层组高陡边坡稳定性评价实际云图,通过Dice系数计算实际云图与标准云模型图各等级的相似度,对露天矿含软弱层组高陡边坡稳定性进行评定。结果表明:该露天矿含软弱层组高陡边坡稳定性评价实际云图与标准云图对比各等级相似度分别为{0.0127,0.4284,0.7832,0.2043},由最大相似度准则确定该边坡处于不稳定状态(C等级),与数值模拟、传统极限平衡法分析结果基本一致,验证该模型具有一定的科学性和有效性。该研究为含软弱岩层组边坡建立具有针对性的不确定性分析方法,为其它类似特殊地质边坡稳定性的分析和防治提供思路和手段。

基于云模型的玉米饮料感官鉴评

利用云模型实现玉米饮料感官鉴评过程中的定性描述性语言和相应定量数值之间的任意转换,首先利用逆向云模型对玉米饮料感官鉴评的得分进行转化和分析,得到玉米饮料定性概念的表示。同时利用正向正态云模型完成玉米饮料定性概念向定量数值的转化,在保留数据特征的前提下将其还原至不同样本点。并针对玉米饮料的评价将云模型推广至多维空间。利用综合定性概念特征在四维空间内表征玉米饮料整体特征。

基于云模型的网络异常流量检测

网络流量的复杂性、难以预测性以及人们主观评测的差异性等不确定因素,使得网络流量的异常检测成为网络安全防护领域研究的难点问题。通过对流量安全特征的分析提取和范围限定,引入云模型理论,提出一种基于云模型的异常流量检测方法,实现异常检测定性与定量的转换。在已有流量样本的基础上生成异常态势的标尺云,针对待测流量综合利用正向与逆向云产生算法获得不同异常等级的评估云,从而完成网络流量的异常判定。仿真实验表明,该方法能够对网络流量进行有效的异常检测评估。

云模型中正向云算法的修正

云模型中现有正向云算法存在一些与人类认知相悖的图像特征,使用正向云算法产生的点(云滴)也具有误差,直接影响了应用的准确性.针对这一问题对正向云算法做出修正,对不同概念点处的认知歧义加以限制,并给出了计算各点认知歧义值的函数.对修正的方案对比和仿真,分析结果表明,修正后的算法更满足人们认知,能实现对定性概念更准确的刻画.

一种新的逆向云算法

云模型是一种可以有效地实现语言值表示的定性概念与其定量表示之间不确定性转换的模型。文章对正态云作了较深入地概率统计分析,指出了现有逆向云算法的不足,并提出了一种新的精确度更高的逆向云算法,最后通过模拟实验比较了新算法与原逆向云算法。

实现稳定双向认知映射的逆向云变换算法

人类对客观世界认知的不确定性主要通过认知的最小(基本)单元——概念反映出来.本文基于云模型理论,提出一种新的稳定逆向云变换算法,通过实验对比分析说明该方法的稳定性;再根据正向云变换由概念内涵生成概念外延及逆向云变换由概念外延形成概念内涵的特点,利用正向云变换算法和逆向云变换算法模拟人们对概念的稳定双向认知计算过程,即概念内涵与外延之间的稳定双向认知计算过程.

地震灾害风险的正态云模型综合评价——以毕节市为例

为解决地震灾害风险评价中存在的模糊性和不确定性问题,基于地震危险性、社会敏感性、承载脆弱性和震害应急性构建综合评价体系,引入正态云模型进行求解。以毕节市为例,分析其地震灾害风险正态云模型数值特征,得到各区县多级指标评价结果。实例分析表明,毕节市全局地震灾害风险属中等水平,各区县间呈现"西北-东南"风险等级递减规律;地震灾害高风险区为威宁县和七星关区,低风险区为大方县和黔西县,其余区县介于两者之间。

基于云模型的交通信号自学习控制方法

为了减少车辆通过路口的延误,采用云模型建立控制策略,运用Q-学习改进控制模型的参数.路口信号控制智能体通过感知系统获得车辆到达信息,根据信号控制规则集和车辆到达信息采取符合控制策略的控制行为改变当前信号状态.信号控制的关键规则采用二维正态半云描述,利用二维前件云发生器生成针对不同交通状态的控制策略.云模型中的主要参数通过Q-学习算法进行优化,以总停车延迟作为目标函数,经过迭代产生针对不同交通量的云模型最优控制方案.最后,使用仿真软件对传统控制方式和基于云模型的控制方式进行比较,仿真结果表明,基于云模型信号控制方法的控制效果优于定时控制和感应控制.

体云的光照模型及其算法实现

云的模拟是户外场景仿真的重要内容,由于受速度的限制,多采用BOX或DOME等建模方法,但效果不够逼真,且不能穿行。体云的模拟效果逼真,但交互速度慢。文中讨论了体云模拟的基本原理及如何利用云的多向前方散射的特性来建立体云的光照模型,该模型效果逼真,与真云一样具有银色的边缘。给出了一个预处理与实时计算相结合的算法,该算法可以利用硬件图形卡的特性,因而模拟速度较快,可以满足交互式实时模拟的需要。

基于反向区间发生器的云优化模型

云模型具有可兼顾随机性与模糊性的这一优势。而在不确定性计算过程中,为了将定性与定量之间的概念进行有效转化,汲取区间分析理论的优势,在经典云模型基础上提出一种新型反向区间发生器的云优化模型。首先该模型根据区间分析理论生成多个区间隶属云,进而描述不确定性数据的多个特征。之后对正向区间云发生器和反向区间云发生器进行深入研究,对反向云区间发生器在最优解区域计算出3个数据特征值——期望值、熵、超熵,从而有效结合云质量的概念生成下一代云。最后,通过对9个基准测试函数进行测试,得到了一系列最优解的平均适应值和标准方差,充分表明了区间云优化模型的优越性及有效性。

基于简化云与K/N投票的选择性转发攻击检测方法

针对无线传感器网络中恶意节点产生的选择性转发攻击行为,该文提出一种有效的攻击检测方法。该方法将简化云模型引入信任评估中,结合改进的K/N投票算法确定目标节点的信任值,将目标节点信任值与信任阈值比较,进行选择性转发攻击节点的判定。仿真结果表明,当信任阈值为0.8时,经过5个时间段后,该方法能够有效地检测出网络中的选择性转发攻击节点,具有较高的检测率和较低的误检率。

基于云模型的舰艇弹药库房综合安全评价

为解决弹药库房安全评价过程中的定量描述与定性概念转换问题,基于云模型理论,选取人为、技术、物质、管理、作业及设备等五个方面作为安全评价因素,建立舰艇弹药库房安全评价指标体系。以某舰艇弹药库房为例,把各因素评语集转换为评语云模型。将专家打分的结果通过逆向云发生器生成云模型的数字特征,利用正向云发生器生成管理因素的综合云图以及弹药库房整体评价云图。算例的结果表明该方法能够更为直观、灵活地反映二级因素对一级因素的影响,并准确地确定整体安全综合评价等级,符合实际情况。

基于组合博弈论法的海河流域水资源承载力评价

针对海河流域较为严重的水资源短缺和水环境污染等问题,为探究流域内各省份水资源承载力状况,基于水资源现状,从水资源、社会、经济和生态四个方面构建评价指标体系,并制定了评价等级标准。采用基于CRITIC法和熵权法结合的组合博弈论法确定权重,通过正向云模型评价得出2009~2018年海河流域内的8个省市的水资源承载力状况。结果表明,该区域整体水资源承载力等级保持在Ⅲ~Ⅳ级,天津市、山西省的水资源承载力相对较强,但仍处于一般状况,河南省的水资源承载力最弱,内蒙古的水资源承载力保持较稳定的提升趋势。研究区域内的水资源子系统的承载能力普遍较弱,但经济子系统承载能力相对较强,单位产值用水量能够达到较高水平。评价结果可为海河流域内水资源规划提供依据。

一种基于云模型的数据传输算法

分布式系统中的多个Excel文件中的数据如何高效地组织和传输,是一个常见的问题。实现了新的基于云模型的数据传输算法,利用正向云发生器实现网络流量的定性定量转换,利用虚拟云的算法获得了最终的传输云模型,通过分析云滴分布得到数据传输的方向和目的位置。实例验证表明,传输模型可靠,实现了网络流量的动态均衡,具有一定的实践意义和指导作用。

基于云模型的舰船综合仿真系统效能评估

为降低海警实战训练所消耗费用,发挥舰船综合仿真系统的最大使用效能,开展效能评估研究。通过咨询专家,建立系统效能评估指标体系;根据评估指标所具有的模糊性和随机性特点,引入云模型评估方法。通过专家评估方式产生样本,采用逆云算法计算评估指标及其权重的云模型参数,经过正向云模型产生正态云图,运用模糊算子综合合成底层指标,进一步推进到上层指标,得到最高目标的云模型。采用模糊综合评判法对云模型评估结果进行检验,结果表明,运用云模型对舰船综合仿真系统效能进行综合评估的效果较好。

产品正逆向混合建模的方法研究

为了解决常规逆向过程中由点云生成实体模型的低效和不易建模的问题,课题组采用正逆向混合建模方法完成模型重构。课题组借助Handyscan获取模型的点云数据后,利用逆向工具完成点云数据的处理,之后在Geomagic Design X环境下完成模型的重建。经精度分析,重建的模型能够达到预期建模目标,验证了由点云数据重构出实体模型的可行性,该模型可用于进一步的创新设计。正逆向混合建模的可靠性和高效性使其成为缩短产品研发周期、进行产品创新设计的有利途径。

基于改进熵权-云模型的果园运输小车适应性评价研究

丘陵果园复杂环境使运输工作受限,为提高果园工作效率与经济效益,构建基于改进熵权法的果园运输小车适应性评价云模型。以果园运输小车为例,综合考虑其各项适应性影响因素划分评价指标。使用层次分析法(analytical hierarchy process,AHP)与改进熵权法获取其设计的适应性评价指标组合权重;利用云模型中的逆向云发生器结合指标组合权重得到评价指标特征值;利用正向云发生器构建其综合等级评价云图,并根据最大隶属度原则对果园运输小车整体适应性等级进行评价。评价结果分析表明,改进熵权-云模型对农业机械产品的适应性评价分析是合理有效的,为今后农业机械产品的适应性提升提供新的改进思路。

基于Web的重力异常正演建模工具

为使重力剖面正演建模工作更加高效且易于灵活应用,我们开发了套基于Web的重力异常正演建模工具。在正演算法方面,该工具采用了基于剩余节点密度模型的重力异常快速正演算法。在系统实现方面,我们将重力正演计算封装为REST风格的web API接口,采用Vue框架和Plotly可视化库实现了界面交互与数据可视化。

基于高维云模型和RBF神经网络的遥感影像不确定性分类方法

云模型是用自然语言值表示的某个定性概念与其定量表示之间的不确定性转换模型,RBF神经网络已经广泛应用于遥感影像分类。考虑到传统的RBF神经网络分类技术不能有效表达影像分类过程中存在的不确定性、难以自适应地确定隐含层神经元,本文提出了一个基于高维云模型和改进RBF神经网络的不确定性分类技术。利用高维正态云创建隐含层神经元,使RBF神经网络能充分表达影像分类过程中存在的不确定性。通过峰值法云变换和高维云算法自适应地确定最优隐含层神经元。通过基于概率的权值确定和频率阈值调整,进一步优化RBF神经网络的结构。实验表明,本文提出的方法有较高的分类精度,分类结果基本上与人眼目视解译一致。

星载激光雷达探测云与气溶胶的仿真模拟

在星载激光雷达的设计、研制和数据反演过程中,正演模型起到至关重要的作用。建立了一套星载激光雷达探测云与气溶胶的正演模型,整个模型具有模拟冰云场景、气溶胶场景等复杂多场景的能力,由8个子模块构成。针对532 nm通道的模拟结果表明:在深对流场景中的云层深厚,信号衰减严重,仅能获取云顶分布信息;而在冰云和气溶胶的场景中,需要考虑云层的微物理特性对气溶胶有效探测的影响。望远镜直径、卫星轨道高度和激光器单脉冲能量对信噪比的影响结果可以为星载激光雷达的参数设计提供支持。与CALIOP/CALIPSO实际探测结果的对比表明,正演模型计算的衰减后向散射系数与实际观测结果在结构分布上基本一致,但由于CALIPSO反演算法的不确定性及与正演模型参数设置上的差异性,在多廓线平均值的对比中,在不同高度上存在一定的差异。