基于高机动目标跟踪的改进变结构IMM算法

传统交互式多模型(interacting multiple model,IMM)算法在跟踪高机动目标时存在模型集合和真实系统模式匹配欠佳所导致状态估计质量下降的问题.基于变结构的思想及图论的知识,结合协方差匹配技术提出了一种补偿式变结构交互式多模型算法(compensation variable structure interacting multiple model,CPVSIMM).针对目前对直线加速状态估计问题,传统变结构交互式多模型(variable structure interacting multiple model,VSIMM)模型集多采用角速度作为模型特征参数造成对其估计性能欠佳的情况,所提算法联合加速度和角速度作为模型参数,并建立了模型集合间的有向图连通关系及模型子集自适应调整原则.理论分析与对比仿真表明:本算法融合估计结果的精度更高,同时能在一定程度上减小由于模型集匹配欠佳及切换不及时所导致的机动累积误差.     

非紧拓扑压函数的性质

文章主要研究了动力系统中非紧致集合上拓扑压函数的性质,及与紧致拓扑压之间的关系。     

直觉模糊集Choquet积分在目标威胁估计中的应用

针对威胁估计过程具有一定的不确定性,威胁因素往往又具有一定的相关性问题,将直觉模糊集和模糊积分引入信息融合领域中,提出了基于直觉模糊集Choquet积分的威胁估计方法.首先,利用直觉模糊集理论构建了基于不同威胁因素的直觉模糊估计器,利用隶属度函数和非隶属度函数表示每个威胁估计器的不确定性.其次,利用模糊测度对威胁因素和因素集的重要程度进行建模.再通过Choquet模糊积分完成不同威胁估计器结果的集成,完成对目标威胁程度的估计.最后,以20批空中目标的威胁评估实例,验证了方法的有效性.     

兼顾多电网调峰与水电消纳的跨流域梯级水电站调度方法

中国云南省的电源结构以水电为主,水电消纳问题异常突出,且云南水电外送的受端调峰压力巨大.为充分挖掘云南电网"西电东送"通道潜力,最大限度消纳云南水电,同时响应多电网的调峰需求,文中构建了兼顾多电网调峰与水电消纳的跨流域梯级水电站调度的混合整数线性规划模型.模型采用目标权重法将多电网调峰问题转化成单目标问题,并通过调整各电网余荷距平绝对值的平均值权重,使得目标兼顾了多电网的调峰需求与水电消纳.同时,通过引入特殊顺序集约束,对最小持续时间约束提出了一种简易的线性化方法,此方法可应用于其他同类型的约束中.最后,以澜沧江干流与金沙江干流的18座水电站为例,验证了模型的可行性与有效性,结果表明所提方法可满足多电网调峰与水电消纳的需求.     

CA6140车床数控改造中机械装置设计技巧

介绍了普通车床数控改造中机械装置的几个独特设计，使得数控车床纵向进给系统结构更简单、性能更可靠、装拆更方便。     

基于优序关系的犹豫模糊语言多准则决策方法

犹豫模糊语言集是语言集和犹豫模糊集的扩展,受传统Electre方法的启发,构建基于优序关系的犹豫模糊语言多准则决策方法. 首先,给出犹豫模糊语言数的Hausdorff距离公式;然后,基于每一准则下方案评价的对比,建立犹豫模糊语言数的优序关系,并在此基础上,提出一种基于优序关系的犹豫模糊语言多准则决策方法;最后,通过算例表明了所提出方法的有效性和可行性.     

基于梯形模糊隶属函数的复合语言多目标决策

对于一些复杂的决策问题, 使用比较语言比单一语言更能准确地表达专家的看法. 据此, 提出一种同时使用单一语言和比较语言的新算法. 根据上下文无关文法将比较语言表达转换为犹豫模糊语言术语集(HFLTS), 并应用有序加权算子(OWA) 计算出由梯形隶属函数表示的模糊语言术语集的模糊包络, 有效地简化了基于HFLTS 的词计算过程. 最后应用逼近理想解排序(TOPSIS) 方法进行决策.

     

基于区间二型模糊粗糙集的连续属性约简算法

一型模糊粗糙集可以直接处理连续属性集,但不能处理高度不确定性数据,而区间二型模糊集可以增强系统处理不确定性的能力。为了提高处理噪声数据的精确度,在一型模糊粗糙集的基础上,定义区间二型模糊粗糙集。基于区间二型模糊粗糙集模型研究了连续域决策信息系统的属性约简,通过紧计算域给出了新的约简算法。由于拒绝变量集合的存在,提出的约简算法可在有限时间内收敛,并且得到了更加合理的结果。数值仿真验证了约简算法的可行性与有效性。     

基于粗糙集约简的图像插值方法

提出了一种基于粗糙集约简的支持向量机图像插值方法,目的在于提高基于学习的插值方法的插值效率,改善放大图像边缘模糊现象。首先在原始图像上利用已知的像素灰度值及邻域内像素间的相关性构造训练样本集;然后利用粗糙集约简算法约简掉其中重要度较小的特征,并用约简后的样本集训练支持向量机;再用测试样本及训练好的支持向量机估计偶行偶列的像素灰度值;最后利用测试样本及训练好的支持向量机估计剩余的未知像素灰度值。仿真表明,所提方法有效提高了插值效率,获得了较好的客观指标,得到了满意的插值图像。     

一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法

增量更新关联规则挖掘主要解决事务数据库中交易记录不断更新和最小支持度发生变化时关联规则的维护问题。针对目前诸多增量更新关联规则挖掘算法存在效率低、计算成本高、规则难以维护等问题,提出一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法。该算法有效地将倒排索引技术与树型结构相结合,使得交易数据库中的数据不断更新和最小支持度随应用环境不同而不断改变时,以实现无需扫描原始交易数据库和不产生候选项集的情况下生成频繁项集。实验结果表明,该算法只需占用较小的存储空间、且检索项集的效率较高,能高效地解决增量更新关联规则难以维护的问题。