基于熵权的群组灰色聚类决策法

在多属性群组决策方法的研究中,为了客观合理地确定群组专家的权值,提出一种基于熵权的群组灰色聚类决策方法。依据各个专家的判断矩阵归一化得到的排序向量,利用灰色绝对关联矩阵进行聚类分析并类间赋权,运用熵权理论进行类内赋权,结合算例验证了该方法可行有效。结果表明,该方法可以有效提高专家赋权的合理性和群组决策的科学性。     

基于熵权灰色关联模型的移动数据业务综合绩效评价算法

在建立了移动数据业务评价指标体系的基础上,引入熵权法和灰色关联分析相结合的综合评价模型。熵权法是一种客观赋权方法,相对那些主观赋值法,精度更高。而灰色关联分析法对定性信息进行量化处理,减少了主观因素的影响。二者相结合充分利用了各指标的所有信息,提高了评价结论的准确性,最后通过实例验证了该模型的有效性和适用性。     

灰色关联度和模糊熵相结合的图像分割算法

提出了一种结合灰色关联度和模糊熵的分割算法.传统模糊熵分割算法的隶属度函数只利用了图像灰度值的统计信息,因此算法容易受噪声或光照不均的影响.在隶属度函数的计算中,引入灰色关联度来表示像素的空间信息,能够更加准确地反映像素属于目标或背景的影响.由理想目标或背景点组成参考序列,待处理像素及其邻域组成比较序列,计算比较序列与参考序列之间的灰色关联度,并修正隶属度函数.对实际图像的测试实验表明,结合灰色关联分析的最大模糊熵分割算法比传统模糊熵分割算法具有更强的噪声抑制能力和更准确的分割结果.     

谈判式时空整体决策信息融合方法研究

加权求和是信息融合处理中一种简单、有效的方法,但如何确定加权系数,将直接影响到融合处理的效果。有鉴于此,该文提出了基于信息不确定性、传感器之间一致性和各传感器性能的信息度量函数融合熵,并给出了基于融合熵的权系数计算方法,针对红外/毫米波多传感器系统的实际背景,设计了谈判式时空整体决策融合算法。实验结果表明算法运算量小,容错性能高,取得了满意的正确识别结果。     

基于熵主成分分析的多聚焦图像融合方法

以多聚焦图像为研究对象,提出一种新的基于多目标优化与熵成分分析的融合方法。源图像经小波分解后分为低频和高频两部分。针对低频信息采用权重系数法融合。将灰色关联分析运用于VEQPSO迭代优化中,用来确定最佳融合系数。源图像分窗体,每个窗体提取特征向量,利用模糊C-均值聚类算法(FCM)在特征空间上分割图像。将窗体进行熵成分变换,构建区域的熵主成分向量,该向量即反映了区域的灰度信息又体现了熵信息。基于熵成分向量设计融合策略更为合理可靠。最后,利用小波逆变换得到融合图像。研究表明,提出的方法具有良好的融合特性。     

综合粗糙集和修正熵权的数据融合系统性能评估模型

分析了数据融合系统的内在特点,建立了数据融合系统性能评估的综合评估指标体系,提出了一种基于粗糙集和修正熵权的多层次综合评估模型。采用粗糙集理论对指标数据进行属性约减,消除冗余指标,计算属性权重,并对二级指标熵权进行修正;利用层次分析法计算主观权重对一级指标熵权进行修正。实例验证表明,该方法有效可行,提高了评估结果的客观性与可信性,为数据融合系统的开发、论证和实际使用提供了科学的理论决策依据。     

基于多维分配和灰色理论的航迹关联算法

针对目前应用于分布式多传感器系统中航迹关联算法只能解决两局部节点航迹相关的问题,该文提出了一种基于多维分配的灰色航迹关联算法。该算法运用灰色理论获取各传感器航迹间的灰色关联度,以此关联度为多传感器系统的全局统计量构造多维灰色关联度矩阵,并根据此矩阵形成的多维分配问题的解获得各传感器航迹间的关联结果。仿真结果表明,在密集目标环境下和/或交叉、分岔及机动航迹较多的场合,该算法的性能明显优于传统方法,其正确关联率较灰色航迹关联算法提高了大约8.8%。     

近似熵、互近似熵的性质、快速算法及其在脑电与认知研究中的初步应用

本文从信号处理的角度介绍了近似嫡、互近似熵的概念、性质与应用,并给出了一种计算近似熵、互近似熵的实用快速算法．本文还通过实际算例说明了近似烟在表征信号的复杂性、互近似熵在表征信号的模式相似性方面的能力及其在脑电与认知研究中的初步应用。     

防空信息战系统的灰色层次评价模型

针对防空信息战的特点,建立了评价指标体系。同时,将灰色关联分析与层次分析相结合,提出了灰色层次关联分析,并对防空信息战系统的效能评价进行了研究,给出了一种多指标评价的方法。该方法利用了待评方案的离差最大化原则和最大熵原理,建立了防空信息战系统的灰色层次关联评价模型。最后,通过实例计算表明模型的实用性和价值。     

直觉模糊在红外与可见光融合质量评价的应用

为了利用多个指标实现红外与可见光图像融合质量全面、客观的评估,提出了基于直觉模糊的红外与可见光融合质量评价方法.在评估过程中,采用熵权法确定评价指标的权重,采用正标准向量和负标准向量定义直觉模糊数,最后应用直觉模糊决策中的记分函数获得红外与可见光图像融合质量评价值.结果表明:所提基于直觉模糊决策的红外与可见光图像融合质量综合评价是有效的,且区分度较高.     

防空信息战系统的灰色层次评价模型

针对防空信息战的特点，建立了评价指标体系。同时，将灰色关联分析与层次分析相结合．提出了灰色层次关联分析，并对防空信息战系统的效能评价进行了研究，给出了一种多指标评价的方法。该方法利用了待评方案的离差最大化原则和最大熵原理，建立了防空信息战系统的灰色层次关联评价模型。最后，通过实例计算表明模型的实用性和价值。     

粗糙熵模糊决策在建筑企业信用评级模式选择中的应用

为了解决多准则决策问题中准则权系数和准则属性的模糊性,将“熵权”引入到模糊决策方法中,构建了粗糙熵模糊多准则决策方法,最后将粗糙熵模糊决策法应用到建筑企业信用评级模式的选择中,验证了此方法是有效可行的,为建筑企业信用评级模式的选择提供一种新方法.     

分布式多目标跟踪系统的灰色航迹关联模型

本文以分布式多目标跟踪系统的航迹关联问题为研究对象,首先指出了现有的两类航迹关联算法的固有缺 点,然后基于灰色理论提出了一种新的航迹关联算法,该算法根据数据列因素之间发展态势的相似或相异程度来衡量航迹 间接近的程度,使航迹关联问题突破了样本容量和典型分布这两条限制。最后给出了典型环境下的仿真结果,并与加权法 进行了比较,显示了该算法的优越性。     

基于类型辅助灰色关联度的红外传感器和ESM航迹关联算法

红外传感器与ESM是军事多传感器信息融合系统的重要组成部分。针对二者之间的航迹关联问题,提出了一种综合利用灰色关联度和类型信息的航迹关联算法。该算法将红外传感器和ESM的航迹序列看作离散时间函数,通过计算各航迹间的灰色B型关联度,形成灰色关联矩阵;通过归一化信息熵判断目标和辐射源类型信息的有效性,结合目标和辐射源的配属关系并利用VBS理论将不同框架下的证据转换到相同框架下,然后采用Jousselme距离度量证据的一致性,从而形成类型关联矩阵;最后,综合利用灰色关联矩阵和类型关联矩阵进行航迹关联判别。仿真结果表明,当可用数据点较多时,基于灰色关联度的航迹关联算法具有较高的关联正确率;当传感器分类效果较好时,基于类型辅助灰色关联度的航迹关联算法具有更好的关联性能。      

基于灰色关联熵的跨界水资源系统演化分析

跨界水资源系统是一种耗散结构,而且跨界水资源系统的演化规律具有不确定性,因此跨界水资源系统也是一个模糊的灰色系统。因此,在耗散结构理论和灰色系统理论的基础上,运用已有的灰色关联熵模型,结合跨界水资源系统的有序性分析,建立跨界水资源系统演化方向的判别模型,分析跨界水资源系统演化的方向。并将该模型应用于漳河流域跨界水资源系统的演化评价,分析漳河流域跨界水资源系统的有序度的发展过程,为实现该地区对水量的协调控制提供了依据。     

脉冲噪声下基于Renyi熵的分数低阶双模盲均衡算法

针对脉冲噪声下盲均衡器难以快速收敛并有效抑制噪声的问题,该文提出一种基于Renyi熵的分数低阶双模盲均衡算法。该算法将Renyi熵与分数低阶统计量相结合并用作代价函数来更新盲均衡器权向量,利用Renyi熵提高算法的收敛速度,利用分数低阶统计量增强算法对脉冲噪声的抑制能力。为了提升系统稳健性,该文进一步提出双阈值加权判决法,通过设置双阈值并引入非线性加权函数,使得两种代价函数之间的切换更为平滑。在不同脉冲性噪声、不同信道环境下进行仿真实验,结果表明,该文算法既能有效抑制脉冲噪声,又具有较快的收敛速度。     

灰关联分析法在数据融合中的应用

数据融合是电子对抗中的关键技术之一。灰关联分析法是分析灰色系统的基本方法。分析了灰关联分析法的特点和具体算法,介绍灰关联分析法在数据融合中的应用,目前已应用于工程实践中。     

分布式传感器网络中一种新的模糊航迹关联算法

为了有效提高分布式传感器网络中航迹与航迹关联的计算速度,本文提出了一种新的基于临时航迹和信源相对可信度的多源模糊航迹关联算法。该算法首先在全局融合中心利用来自同一局部融合节点的同一航迹的两个量测形成临时航迹,再由临时航迹与系统航迹融合生成系统航迹,航迹关联是在临时航迹与系统航迹间进行的;并引入信源相对可信度,当有多条临时航迹与系统航迹关联时,选取信源相对可信度最大的临时航迹与系统航迹关联。将该算法用于一个多源航迹关联的仿真实验中,仿真结果表明该算法在保证关联正确率的前提下,与传统的模糊航迹关联算法相比,进一步提高了航迹关联的计算速度和系统航迹的精度,是一种有效的多源航迹关联方法。      

基于RENYI熵的水声信道判决反馈盲均衡算法研究

在水下通信系统中,为了抑制由多径效应产生的严重码间干扰,必须进行信道均衡。针对传统的常数模判决反馈盲均衡(CMA-DFE)收敛速度较慢的问题,该文提出了一种基于RENYI熵的判决反馈盲均衡算法(RENYI-DFE)。该算法使用RENYI熵算法调节均衡器前向权向量,用CMA算法调节均衡器反馈权向量,与CMA-DFE相比,该算法在计算量增加很小的情况下,使得盲均衡算法的收敛速度显著增加。仿真结果证明了该算法的优越性。     

基于形态学增强和图像融合的板带钢缺陷检测

为了检测噪声和光照不均并存的多种类型的板带钢表面缺陷,提出了基于数学形态学增强和图像融合的缺陷检测算法。本文首先分别对图像作多结构形态学熵图像增强和多结构形态学边缘增强,其次对增强后的图像采用加权融合,并通过图像背景熵和增强图像的像素均值比确定权系数,最后对融合图像进行二值化处理以便于后续的缺陷识别及分类。 实验表明,本文算法不仅能准确检测出含有光照不均和大量噪声的板带钢图像中的表面缺陷,而且对于其他类型的板带钢缺陷图像也能获得较好的效果。除此之外,该算法具有较强的抗噪性和较高的稳定性。