基于二维属性直方图和遗传算法的图像阈值化

给出了二维属性直方图的概念,在此基础上提出了一种基于二维属性直方图和遗传算法的图像自动阈值化方法.该方法对二维阈值进行编码,根据二维属性直方图的Otsu算法确定适应度函数,通过遗传计算确定最佳分割阈值.将该方法用于一种海底小目标图像阈值化,经过240次适应度函数的计算即可得到最佳分割阈值.结果表明,该方法适用于直方图不是理想双峰形状的图像,比基于二维属性直方图的Otsu算法速度更快.     

一种改进的属性识别理论模型及应用

针对属性识别理论模型中置信度λ取值的主观性,提出了灰色接近度的概念,在每一类别的理想模式下,通过计算样品属性测度与理想模式属性测度之间灰色接近度的大小,判断样品所属类别.该方法简单易行,应用实例说明了其有效性.     

基于灰色聚类模型的实验成绩评定

针对传统的灰色聚类模型中只考虑灰色聚类权而没有考虑属性重要性权重的问题,提出了综合灰色聚类权和属性相对重要性权重的改进灰色聚类模型.将该模型应用于实验成绩的评定,结果表明,基于改进灰色聚类模型的实验成绩评定能克服传统实验成绩评定中存在的非此即彼和标准统一划分的缺陷,同时指出了该方法的不足之处及解决的办法.     

面向模块化设计的客户需求分析

将灰色系统理论中的灰色关联度聚类模型运用于客户需求的量化分析,分析了模块化设计与客户需求之间的关系,提出了基于灰色系统的客户需求聚类模型.将客户需求描述成一系列的产品属性,每个属性又分为不同的属性水平,不同属性及属性水平组合形成不同的需求模块.客户需求聚类模型根据需求之间的关联相似性进行聚类.首先将客户需求映射到工程指标,对不确定数值的需求进行取值白化;然后根据客户需求对结构的影响进行功能聚类分析,从客户需求中总结出基本功能需求模块、辅助功能需求模块;最后计算需求取值之间的灰色关联度构建层次聚类树图,根据聚类评价准则确定合理的关联度取值,得到最佳聚类结果.以减震器产品为例进行了实例验证,结果表明该算法是有效的.     

基于灰色模糊分析法的古建筑木结构安全性评估

为了利用有限检测结果对古建筑木结构进行安全性评估,基于灰色系统理论和模糊数学,提出古建筑木结构灰色模糊安全性评估方法. 梳理古建筑木结构鉴定单元、子单元和构件的划分原则和安全等级的划分原则. 研究并建议属性灰色模糊关系矩阵的确定原则和属性权重向量的确定方法. 利用该方法对某典型民用古建筑木结构的安全性进行评估. 研究结果表明:利用灰色模糊分析法对古建筑木结构进行安全性评估简单可行. 与传统的评级法相比,该方法可考虑不同构件对结构安全性的贡献程度以及不同属性对同一构件安全性的贡献程度.     

基于灰色理想解法的模糊多属性决策方法研究

针对方案评估中属性信息的模糊性,提出了一种基于熵权和灰色理想解法的决策方法.该方法先将属性的模糊信息转化为三角模糊数,再利用三角模糊数的性质和信息熵的思想,求出属性的熵权.然后,用灰色理论对传统理想解法进行拓展,将灰色关联度和欧氏距离有机结合构造出一种相似接近度对方案进行评价.相似接近度同时反映了方案与正负理想方案之间的位置和数据曲线的相似性差异,这种方法使其物理意义更加明确.通过算例说明了方法的可行性和有效性.     

基于主客观偏差的灰色多属性决策方法

本文探讨了决策者有偏好、方案的属性值为区间灰数及属性权重完全未知的灰色多属性决策问题,提出了解决这种灰色决策问题的方法与算法。对于属性权重完全未知,提出了确定属性权重的基于主观与客观偏差的最小化优化模型。该决策方法既利用了客观信息,又尽可能地满足决策者的主观愿望。文中实例分析说明了所提出的灰色关联决策方法的合理性及其算法的有效性。     

基于前景理论的改进灰色关联多属性群决策方法

针对属性指标权重未知、决策者权重已知,且属性值为区间二元语义变量的多属性群决策问题,提出了一种基于前景理论的改进灰色关联分析方法.首先,根据区间二元语义变量之间的广义距离对灰色关联度公式进行了改进,并定义了基于改进灰色关联度的前景价值函数; 其次,构建了方案综合前景值最大化的非线性规划模型,并通过模型的最优权重确定各方案的排序; 最后,通过数值模拟说明了该方法的有效性和可行性.     

基于灰色粗糙集的评价指标筛选方法研究

针对传统综合评价指标的筛选方法主观性强、容易出错,并且需要大量数据等问题,提出灰色聚类理论和粗糙集属性约简相结合的指标筛选方法.利用灰色聚类代替经典粗糙集中的等价关系进行分类的方法,解决了经典粗糙集属性约简只适用于离散数据的问题,并且采用F统计量确定灰色聚类的临界值,实现了综合评价指标的筛选.该方法可以在评价数据不确定、不完整的情况下进行评价指标的筛选.最后,以物流供应商的选择为例,验证了该方法的应用特点和优势.     

改进的ID3算法在远程教学系统中的应用

当前,远程教学系统缺少智能性,不能提供个性化教学,引入ID3算法后可以根据学习者的特征对其分类,从而实现对不同学习者的针对性教学.然而传统的决策树ID3算法存在多值倾向的问题,选择分裂属性不符合客观事实.运用一种基于灰色关联分析的修正因子属性选择方法予以改进,对取值较多但灰色关联度低的属性,在计算其信息增益时通过灰色关联度的正弦值作为修正因子,克服传统ID3算法的不足.将改进的ID3算法引入到远程教学系统中,可以更好地对学习者进行分类以实现智能化导学.     

SAR图像的二维灰熵模型快速分割方法

为提高图像分割速度和抵抗噪声的能力,综合利用小波分析、遗传算法、图像熵和灰色理论,提出一种基于二维灰熵模型的快速SAR图像分割方法．该方法首先对待分割图像进行小波变换,将表征图像概貌特征的低频信息重构为概貌图像,表征图像细节和边缘的部分高频信息重构为梯度图像,然后构造两者的概貌-梯度共生矩阵模型,根据最大熵原理设计二维灰色熵模型作为遗传算法的适应度函数．最后,利用遗传算法高效、并行的寻优能力,通过选择、交叉和变异等遗传操作快速逼近最佳阈值．实验表明,该方法不仅在图像分割过程中能够滤除SAR图像中的噪声,而且分割速度明显加快．     

灰度编码结构光图案二值化阈值的优化方法

为提高灰度编码结构光图像的二值化质量,提出一种灰度编码结构光图案二值化阈值的优化方法．针对码间干扰(ISI)和噪声而导致编码图像模糊,就单一空间频率多条纹空间编码的理想平面模型,采用常规采样理论建立其线性通道模型,并转换为二维概率密度函数,从实验数据和数字模型之间的均方差最小出发,选出最优化阈值．该方法通过优化二值化阈值为提高二值化灰度编码图像质量提供了一条有效的途径．     

用改进的灰色—马尔柯夫模型预测矿井瓦斯涌出量

在对新老两种被广泛应用于有关时间序列诸类问题预测预报的灰色预测方法与马尔柯夫预测方法进行有关分析的基础上,将两者结合起来,形成一个改进的兼有灰色预测与马尔柯夫转移概率矩阵预测优点的灰色-马尔柯夫预测模型。该预测模型能充分利用历史数据给予的信息,可大大提高随机波动性较大数据序列的预测精度,可进一步拓宽灰色预测的应用范围。利用该预测模型对一些矿井进行瓦斯涌出量大小的预测研究表明,该模型具有较强的适用性和较高的准确性,用其对动态系统的分析更为适合。该预测模型为矿井瓦斯涌出量时间动态数列的预测提供了一条新的途径。     

视觉测量数据的灰色挖掘方法及其精度评定

在视觉测量的过程中,将由工程样机得到的有限数据进行灰色挖掘并且与曲线拟合相结合,充分地发挥2种不同方法各自的优势,以寻找位置精度与测量距离之间的关系.首先,利用少量的实验数据建立灰色预测模型,通过该模型对有限的测量数据进行挖掘以增加样本量.然后,利用灰色关联方法分析世界坐标系3个坐标轴上的位置精度与测量数据之间的关联性.最后,对灰色预测模型得到的数据进行多元、多阶的多项式拟合.实验结果表明:该方法预测数据的精度可以达到1级,并且位置精度与测量距离之间拟合的准确度优于99%.     

Analysis of Texture of Froth Image in Coal Flotation

Froth image features of coal flotation have been extracted and studied by neighboring grey level dependence matrix, spatial grey level dependence matrix and grey level histogram. In this paper, a basic algorithm of unsupervised learning pattern classification is presented, and coal flotation froth images are elassified by means of self-organizing map (SOM). By extracting features from 51 flotation froth images with laboratory column, four types of froth images are classified. The correct rate of SOM cluster is satisfactory,And a good relationship of froth type with average ash content is also observed.     

灰色关联投影法在矿井通风方案优化中的应用

矿井通风系统方案优化实际上是一个灰色多目标决策问题.介绍了灰色关联投影法基本原理,并通过构造灰色关联系数矩阵,确定加权向量、灰色关联投影角余弦及相关模数、计算投影值等步骤建立了综合考虑5种因素的矿井通风方案优化决策灰色关联投影模型.利用该模型确定了某钨矿井下通风系统最佳方案,该通风方案实施后,井下作业环境得到了很大的改善,通风系统测定数据表明:各项指标都达到了行业标准.     

GM(1,1)与Verhulst模型在地基沉降预测中的适用性比较

为比较灰色Verhulst模型和GM(1,1)模型在地基沉降预测中的适用性,对某工程实例复合地基的沉降进行分析,并与实测沉降数据进行对比.结果表明:灰色Verhulst模型比GM(1,1)模型更适用,Verhulst模型预测结果更接近实测值,预测精度也更高;Verhulst模型不仅能够预测最终沉降量,也能很好地反映全过程的沉降与时间的关系.两种灰色模型中,Verhulst模型预测精度高,更适合应用于地基沉降预测,值得在实际工程中推广运用.     

基于不确定信息条件下的多属性群组决策评价模型

建筑安全管理的复杂性要求将决策者的知识和经验有效结合以利于做出正确的决策判断.逼近理想解排序方法(TOPSIS)作为一种实用且有效地处理多属性决策问题的方法被广泛地应用到建设管理领域.将该方法与灰数理论相结合,通过建立不确定信息条件下的多属性群组决策模型来进行建筑安全绩效评价.首先采用区间型灰数矩阵描述专家评价信息的不确定性;其次引入线性变换函数对灰数评价矩阵进行规范化处理以改善评价信息偏差问题,并采用明可夫斯基距离函数来克服传统TOPSIS方法中初始权重影响过大的缺陷;最后结合建筑安全绩效评价实例证明该模型算法的科学性和有效性,并易于拓展到类似决策评价中.     

面向任务的载人潜水器人机交互信息结构分析

为构建复杂任务下的载人潜水器人机交互信息结构模型,提高潜器驾驶舱设计人员对潜航员视角下任务信息认知过程的理解,将决策阶梯模型与DEMATEL-ISM方法相结合,提出一种含影响因子的全要素层级结构模型构建方法。以载人潜水器某近底作业为对象,运用决策阶梯模型分析潜航员任务信息需求及处理过程,识别人机交互信息要素及关系。基于DEMATEL计算综合影响矩阵及属性特征值,结合研究目的改进整体影响矩阵阈值计算方法及可达矩阵判别式,得到含影响因子的可达矩阵。通过对抗轮换层级抽取方法,抽取原因-效应属性稳定的层级结构,引入模糊算子对计算影响值骨架矩阵,结合层级结构构建含影响值人机交互信息结构模型。结果表明：研究得到由31项交互信息要素及关系构成的6层有向加权结构模型,并通过方案对比证明所提方法在保证节点完整、优化层级结构及量化要素关系方面的有效性;所得模型明确了人机交互信息要素属性特征、致因关系及致因程度,对复杂任务下基于潜航员认知的人机交互信息处理过程具有较好的解释力,能够为载人潜水器驾驶舱人机交互信息设计提供理论依据。     

基于拓扑预测模型的船舶纵摇运动预报

针对船舶纵摇运动系统的灰色特性,利用拓扑预测法与GM（1,1）模型,研究船舶在海浪中非线性纵摇运动的预报问题,分别建立船舶纵摇运动的拓扑预测模型和船舶纵摇运动的GM（1,1）模型.根据实测船舶纵摇运动数据的特点,探讨拓扑预报模型的阈值选取方法.仿真结果表明：采用拓扑预测模型对船舶纵摇运动预报研究是合理且可行的.