通信网可靠性的模糊评判方法

本文利用模糊综合评判方法与灰色关联分析方法,提出了通信网可靠性的模糊评判方法,用该方法可从设备故障情况直接计算得到系统可靠性评价结果,在某种程度上可解决经典可靠性理论在复杂通信网可靠性评判方面的难点。并用实例说明了该评判方法的具体运用。     

基于直觉模糊决策的战场态势评估方法

针对战场态势评估问题,提出一种基于直觉模糊决策的评估方法.首先,将战场态势评估归结为一综合评价问题,建立了直觉模糊综合评判模型,并证明了该模型是归一化的.其次,建立了战场态势评估指标体系,讨论了评判指标的效用值计算等度量问题和指标值的规范化方法.再次,给出了利用德尔菲法与层次分析法相结合来确定和计算指标的权重向量的方法.最后,研究了联合防空作战过程的详细评估实例.仿真结果表明此方法对当前战场态势可给出有效的综合评价和理解,具有较高的可信性.     

光缆传输网络综合评估与预警性维护系统的研究与开发

光缆传输网络综合评估具有模糊性、多因素性等特点.文章利用模糊综合评判理论,构建了一套基于模糊综合评判方法的综合评价模型,设计了因素指标和评价方案,开发了综合评估与预警性维护系统IT平台,以期通过对光缆传输网络的量化评估,为预警性维护提供科学依据,达到改善传输网络运行质量的目的.     

雷达装备的保障能力评价

本文针对雷达装备的保障能力评价问题,综合分析了影响它的各方面因素,建立了评估指标体系,采用熵权法来改进层析分析法,并结合灰色模糊综合评判给出了综合评价模型,最后通过实例验证了模型的可行性和实用性。     

模糊综合评判在人员绩效评价中的新式应用

当被评价对象较多时,模糊综合评判法的传统应用方式存在重复操作量大和二次处理较繁琐的问题.文中提出一种新式应用方法,通过建立模糊级别模型,将被评价对象集引入模糊综合评判的计算过程,从而可以直接对所有评价结果进行二次处理,得到最终需要的全体综合评价集.以某院校的教研评价为例进行试算,表明该方法能够通过一次多级模糊综合计算得到所有教师的评价排名,有效克服传统应用方式的弊端,具有较好的实用前景.     

基于直觉模糊集多属性决策的灰色关联分析法

基于直觉模糊集理论,提出了一种新的灰色关联分析方法来研究模糊多属性决策问题.首先,根据直觉模糊集的几何意义,引入了两个直觉模糊集之间的距离,且每个备选方案的评价值用直觉模糊值表示.其次,依据传统灰色关联分析方法的基本思想,通过计算每个方案对直觉模糊正、负理想方案的灰色关联度.然后计算备选方案对直觉模糊正理想方案的相对关联度度.最后,通过一个具体实例说明该方法的有效性和具体应用过程.     

云模型在GNSS接收机抗干扰性能评估中的应用

针对全球导航卫星系统(GNSS)接收机抗干扰性能评估存在影响因素多、数据融合难的问题,提出了一种基于云模型的GNSS接收机抗干扰性能评估方法.该方法首先根据复杂电磁环境中的干扰因素建立接收机抗干扰性能评估指标体系,将其中的定性指标定量化后与定量指标共同构成云模型评估的依据;然后,采用黄金分割法建立接收机性能评价等级,利用云算法并结合指标权值计算各指标的云数字特征,得到直观的综合评价云;最后,通过计算云模型中综合评价云与各标准评价云之间的相似度大小获取最终评估结果,实现GNSS接收机抗干扰性能评估.与证据理论和模糊综合评估方法的对比结果表明,该方法可以实现对多个接收机抗干扰性能准确有效的评估,而且评估等级结果更加全面直观.     

声乐表演艺术的清晰综合评判

针对声乐表演艺术的评价是一种模糊信息,并且目前所用各种评价方法的局限性:使用AHP方法时成对比较矩阵可能不满足一致性,而神经网络有可能陷入局部最优,模糊数学的不完备性等,本文提出构建合理使用的评价体系,并使用清晰综合评判方法来对声乐艺术的各项评价指标进行处理.试验中使用单声部美声唱法设计展开,计算多个评价指标的清晰有理数,并求得其均值.实验结果表明,该方法能对多种因素进行综合评判,并得到精确的分值.     

基于模糊综合评价的卫星干扰效果评估

针对通信对抗中的卫星干扰效果评估问题,提出了一种基于模糊综合评价的卫星干扰效果评估方法,该方法以模糊综合评价模型为核心,选取主要干扰因素构建因素集,结合权重集通过模糊合成计算出评价集,在对每个评价指标进行分析的同时整合了所有指标的分析结果,系统性地对干扰效果进行评估。仿真结果表明该方法可以得到一个较为全面、准确的评估结果。     

新能源发电项目多维度后评价方法机制探究

为了更加客观、准确地评价新能源发电项目,本文采用"多维度评价方法体系",从宏观层面和微观层面针对新能源项目进行评价.宏观层面上确立技术性能、经济效益、社会影响三个评价维度,分别采用灰色关联度分析法、数据包络/保证域法、成功度模糊综合评判法进行综合评价,并利用雷达图法对项目总体效果进行评价.微观层面上选择对比分析法、比率分析法、因素替换法、曲线拟合法等进行评价.最后,通过算例验证了所提评价方法体系的实用性和有效性.     

效能评估的区间数灰关联投影法

针对权重不完全确定且属性取值为精确数、区间数和模糊数相结合的混合型多属性效能评估问题,提出了一种基于区间数灰关联投影的装备效能评估方法.介绍了该方法的基本概念和基本原理,建立了综合决策方案与正、负理想方案之间接近程度的决策模型,总结了用该方法进行效能评估的一般步骤.在此基础上,对几种类型的导弹进行了装备效能排序计算,验证了采用该方法评估装备效能的有效性和可行性.     

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.     

区间数灰色模糊综合评判及其应用

针对被评判对象的特点,根据灰色模型数学的理论,尝试用区间数来表示隶属度,并将隶属度和灰度综合起来表示灰色模型数,在此基础上建立了区间数灰色模糊综合评判的数学模型,并给出了它在方案优选中的应用,实例表明能使评判结果更加客观可信。     

防空导弹装备光学伪装效果评估

针对传统光学伪装效果评估因素的局限性,提出了一种综合评估防空导弹装备光学伪装效果的指标体系和模型。基于光学卫星侦察能力、目标伪装能力以及环境影响因素建立指标体系,通过组合赋权的灰色关联分析模型对防空导弹装备光学伪装效果进行综合评估,最后通过算例验证了该评估模型的有效性,对防空导弹装备伪装效果的检验及伪装措施的采取具有一定的参考价值。     

模糊综合评判在故障树分析法中的应用

模糊综合评判法是一种基于模糊数学的综合评判方法,该综合评判法根据模糊数学的隶属度理论把定性评判转化为定量评判．即用模糊数学时受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评判。它具有结果清晰,系统性强的特点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合各种非确定性问题的解决。本文以新一代天气雷达发射机故障为例,论述了该方法如何获取故障诊断数据,如何进行故障定位等过程。     

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。      

基于证据理论的住宅规划灰色综合评价方法

针对住宅规划评价指标均属于定性指标,提出了基于证据理论的住宅规划灰色综合评价方法。首先,应用序关系分析法确定评价指标的主观权重系数,其次采用灰色评价方法确定住宅规划关于不同灰类的灰色评估系数,最后采用证据理论将多位专家关于住宅规划的灰色评估系数进行集结,降低了评价结果的主观性。实验结果表明,该方法能够有效地对住宅规划进行评价,评价结果与实际情况相符。     

基于模糊修正DEA模型的通信系统方案选优

针对通信系统方案选优问题属于多输入多输出,且指标量纲不一致的特点,提出了基于带输入“偏好”和引入输出模糊修正的DEA （data envelopment analysis）评估模型.该模型对客观性较强的DEA模型引入对输入“偏好”和引入模糊隶属度对输出进行模糊修正,同时建立通信系统方案评估指标体系,该模型克服了输入和输出指标间的相互制约,使得评选结果不仅具有客观性,同时也体现了决策者的主观性.仿真结果表明该模型是科学、合理的.     

Grey relational analysis based approach for data clustering

This paper generalises the concept of grey relational analysis to develop a technique, called grey relational pattern analysis, for analysing the similarity between given patterns. Based on this technique, a clustering algorithm is proposed for finding cluster centres of a given data set. This approach can be categorised as an unsupervised clustering algorithm because it does not need predetermination of appropriate cluster centres in the initialisation. The problem of determining the optimal number of clusters and optimal locations of cluster centres is also considered. Finally, the approach is used to solve several data clustering problems as examples. In each example, the performance of the proposed algorithm is compared with other well-known algorithms such as the fuzzy c-means method and the hard c-means method. Simulation results demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed method.