A Fuzzy Adaptive Algorithm Based on“Current”Statistical Model for Maneuvering Target Tracking

The basic"current"statistical model and adaptive Kalman filter algorithm can not track a weakly maneuvering target precisely,though it has good estimate accuracy for strongly maneuvering target.In order to solve this problem,a novel nonlinear fuzzy membership function was presented to adjust the upper and lower limit of target acceleration adaptively,and then the validity of the new algorithm for feeblish maneuvering target was proved in theory.At last,the computer simulation experiments indicated that the new algorithm has a great advantage over the basic"current"statistical model and adaptive algorithm.

基于模糊分析法的采煤巷道规划优化

巷道规划是采煤工作的重要内容,合理规划巷道路径可提高采煤的运输效率,节约生产成本。为了提高采煤巷道规划的合理性,缩短煤炭在巷道内的运输时间,本文提出了一种模糊分析法。首先,利用模糊理论编号煤炭巷道,剔除重复的巷道,并模糊赋值未知巷道,最终形成数据集合。其次,利用运输量、运输时间、巷道距离持续规划煤矿中的巷道,并除去未联通巷道信息,确定运输点的位置。最后,参照运输计划和最大运输量确定巷道优化等级,并发送最佳巷道规划。仿真结果显示,本文提出的模糊分析法能提高巷道优化的合理性,缩短规划时间,显著优于统计学方法。

基于模糊集值理论的城市应急避难所应急适应能力评价方法研究

以层次分析法为基础,根据城市应急避难所的功能特点,从规划设计、内部硬件设施、外部软件环境3个方面出发,选定18个评价指标,构造了城市应急避难所应急适应能力影响因素的层次结构,建立了综合评价模型。基于模糊集值统计理论,求出了各指标的合成权重,并对其权值进行了可靠性分析。利用线性加权模型得出应急适应能力评价结果。最后,以北京市某应急避难所作为实例进行了计算。结果表明,该应急避难所应急适应能力处于良好状态。

基于“当前”统计模型的模糊自适应跟踪算法

基本的机动目标"当前"统计模型及其自适应卡尔曼滤波算法虽能对强机动目标进行很好的跟踪,但是在跟踪弱机动目标时却存在较大的误差。针对这一问题,新算法中引入一种非线性模糊隶属度函数来自适应地调整目标加速度上下限,并从理论上分析了新算法对于弱机动目标跟踪的有效性。通过计算机仿真验证了新算法相对于基本"当前"统计模型及其自适应跟踪算法的明显优势。

基于集值统计-灰色模糊的航道通航环境安全评价

鉴于航道通航环境安全评价的模糊性和随机性,结合集值统计法和灰色模糊理论,建立航道通航环境安全评价模型。在综合分析航道通航环境安全影响因素的基础上,建立了由自然环境、航道条件、交通环境3类一级指标及12项二级指标所组成的航道通航环境安全评价指标体系。该模型利用集值统计确定各个评价指标的权重;通过确定评价样本矩阵,实现对航道通航环境场景的初步构建;利用灰色模糊综合评价法,量化评估航道通航环境安全等级。以广东坭洲头航道为例进行实例分析,结果表明,基于集值统计和灰色模糊理论的安全评价方法计算简单,评价结果客观、准确,便于实际应用。

支持向量机理论与算法研究综述

统计学习理论(statistical learning theory,SLT)是一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质。支持向量机(support vector machinse,SVM)是一种基于SLT的新型的机器学习方法,由于其出色的学习性能,已经成为当前机器学习界的研究热点。该文系统介绍了支持向量机的理论基础,综述了传统支持向量机的主流训练算法以及一些新型的学习模型和算法,最后指出了支持向量机的研究方向与发展前景。

飞机空中使用环境谱的编制

空中环境谱是飞机使用环境谱的重要组成部分。首先对影响飞机结构完整性的污染物元素浓度进行了空测,其次应用模糊聚类理论确定了空中环境谱的水平区域尺度大约为200km,高度区域尺度大约为2km,最后应用SPSS统计软件研究了污染物元素浓度随高度的分布规律,得到了统计意义上的预测模型,预测结果与实测结果有"较好"的一致性。

制造系统的非统计调整与误差预测

制造系统的初始调整经常采用统计调整法。统计调整法以概率论和统计理论为基础,要求制造系统的输出具有正态分布,而且标准差和包含因子事先确知,难以解决非正态分布、概率分布与标准差以及包含因子等信息未知或信息不全面的制造系统的调整与误差预测问题。为此,提出一种基于模糊集合理论的新调整方法--非统计调整法。非统计调整法可以研究正态分布、均匀分布和混合分布等多种典型和非典型分布问题,不必知道标准差和包含因子等特征参数就可以直接估计出系统输出的参数分散区间。对系统数据的初始处理和最终处理采用模糊区间数的运算法则,同时考虑区间数的平均值和极差,可以更全面、准确地描述随机误差大小和方向的变化对系统输出的影响。计算机仿真和生产案例研究表明,非统计调整法对系统输出的估计误差很小,准确率很高。

支持向量机理论及算法研究综述

介绍了SVM的理论基础和它的多种主要算法及这些算法的利弊与发展现状,并介绍了SVM在现实生活中的应用原理及应用现状。最后分析了SVM在发展中的不足之处,指出了其研究方向及前景,并提出在分布式支持向量机这个方向上可以进行更深层次的研究。

非统计假设检验原理及其应用

以模糊集合理论为依据,提出一种新的假设检验方法———非统计假设检验。这种方法可以从少量的采样数据出发,用线性估计法自动识别总体分布的隶属函数,并直接估计出总体分布的真值及其分布区间。根据模糊集合理论建立了用隶属度描述的假设检验否定域,通过大量案例与统计方法进行对比分析,表明所提出的非统计假设检验方法具有很好的检验效果,置信度达到95%。

大跨度斜拉桥综合评估系统的研制与开发

将不确定型层次分析法、模糊理论、集值统计原理等方法应用于大跨度斜拉桥的综合评估中,建立了斜拉桥综合评估的指标体系和评估模型,并通过哈尔滨松花江斜拉桥综合评估的实例,证明了该评估体系的可行性与实用性。在此基础上,采用VC++语言,引入面向对象技术,开发了大跨度斜拉桥综合评估系统,实现了大跨度斜拉桥综合评估的自动化和可视化,可为桥梁的养护管理提供科学依据。

企业岗位评价的模糊集值统计方法研究

为了建立企业内公平的岗位等级关系,有效配备各个岗位人员,采用模糊集值统计法确定评价因素的权重,通过可量化的、各个岗位共有的评价指标因素对现有的岗位体系进行评价,最终得到模糊集值统计岗位评价体系。研究结果表明:模糊集值统计岗位评价体系可以为企业岗位配备相应人员提供有效的理论依据,使得综合素质高的人才配备到更重要的岗位。该研究可以使企业的人力资源得到有效配置,对企业人力资源管理产生重要意义。

智能系统多传感器信息融合研究进展

本文较为全面地介绍了智能系统多传感器信息融合方面的研究进展，简要地指出了多传感器信息融合研究中存在的主要问题和发展方向．

基于熵权模糊模型的土壤重金属生态风险评价

土壤重金属污染评价对于环境保护策略的制定和民众健康的防护具有重要意义。应用熵权、毒性系数和模糊数学构建了熵权模糊法评价模型,并以陕西省彬长煤化工业区为例,对其土壤重金属富集特征和潜在生态风险进行了评估。结果表明,土壤Cd、Co和Pb质量比较高,空间差异明显,建矿时间较长的工业园区土壤重金属潜在生态风险水平较高。熵权评价显示Cd为主要污染因子(权重为0.566)。模糊综合评价显示,研究区55.7%的样点为轻度污染,24.3%的样点为中度污染,无重污染和严重污染隶属样点。研究区污染程度有由轻度污染向中度污染过度的趋势。与传统污染评价指数相比,熵权法和模糊数学模型的联合应用有助于提高风险评价的准确性。

可信性空间上基于复模糊变量的学习过程一致收敛速度的界

在统计学习理论中关于经验风险和实际风险的关系的重要结论被称为推广性的界,它是分析学习机器性能和发展新的学习算法的重要基础。学习过程一致收敛速度的界是推广性的界的重要组成部分。给出并证明了可信性测度空间上基于复模糊变量的一些性质,在此基础上给出并证明了可信性测度空间上基于复模糊变量的一致收敛速度的界。为系统建立可信性空间上复统计学习理论奠定了理论基础。

基于模糊聚类分析的控制图变点估计研究

针对传统控制图不能解决生产过程发生变化的确切时间点即变点估计的问题,基于模糊聚类和统计学理论知识提出了变点估计的混合模糊统计聚类方法。在模拟仿真试验下,验证了该方法无论在固定抽样策略还是在可变抽样策略下,与传统的修哈特控制图法和FCM方法相比,对于控制图的变点估计都有着良好的效果。最后将该方法运用于发动机缸体制造的过程控制之中,检验了其有效性和可行性。

一种改进的支持向量机模式分类方法

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,已成为目前研究的热点,并在模式识别领域有了广泛的应用。首先分析了支持向量机原理,随后引入一种改进的径向基核函数,在此基础上,提出了一种改进核函数的SVM模式分类方法。与基于IRIS数据,进行了计算机仿真实验,与基于模糊k-近邻的模式分类仿真结果比较,结果表明改进的SVM方法分类性能比模糊k-近邻算法(Fuzzyk-Nearest Neighbor,FKNN)的分类性能更好,运算时间更短,更易于实时实现。

模糊集值统计理论在灭火救援指挥效能评估中的应用

在建立评估指标体系的基础上,将模糊集值统计理论应用于灭火救援指挥效能评估中。该理论方法改变了以往统计给出一个固定值的做法,而给出一个区间值,使某些具有模糊性和随机性的评估指标权值的确定更加符合实际情况。实例研究表明:该方法克服了经典统计法的不足,提高了效能评估的实用性和科学性。

基于FCM隶属度的支持向量机

传统SVM在训练大规模数据集时,训练速度慢,时间消耗代价大.针对此问题,提出利用FCM算法对训练样本集进行预处理,依据样本隶属度提取出所有可能的支持向量进行SVM训练.利用原始数据集对算法进行验证,此算法在保证SVM分类精度的同时,大大提高了训练速度,算法具有可行性.

一种考虑失效准则模糊性的时变可靠度分析方法

针对工程结构失效准则不确定性的时变可靠度问题,构造了一种考虑失效准则模糊性的时变可靠度分析方法,可处理模糊失效准则下抗力和荷载随时间变化的可靠性计算问题。该方法首先将模糊失效准则下的时变功能函数随机过程进行离散,然后应用模糊集基本理论,引入新的随机变量,得到不同时间段的等效功能函数,最终将模糊失效准则下的时变可靠性问题转化为常规的可靠性问题,通过一次二阶矩方法求解获得时变可靠度和失效概率。最后以某机械零件和齿轮传动为例,分别得出模糊失效准则下的时变可靠度曲线和失效概率曲线,验证了该方法的有效性。