基于组合模型高精度预测弹丸径向速度的方法

利用连续波雷达测试弹丸径向速度时,会遇到弹丸、火炮、雷达及外界因素异常,测试的径向速度会出现缺失,导致递推出的炮口初速不准确。为此,选择建立合理的模型预测出缺失的径向速度对数据进行重构。雷达测试的径向速度属于一维数据,大口径弹丸的径向速度主要包含线性特征,小口径弹丸的径向速度既包含线性特征又包含非线性特征,都可以建立ARIMA模型、GM(1,1)灰色模型和回归模型进行预测。但是这些传统模型有时预测能力比较局限,预测精度不理想。为了充分整合所有模型的预测优势,提高预测精度,选择建立组合模型进行预测。针对大口径弹丸,建立由ARIMA、GM(1,1)和一阶线性回归方程构建的组合模型进行预测,针对小口径弹丸,建立由ARIMA、GM(1,1)和二次多项式回归方程构建的组合模型进行预测,为了保证预测精度,按照迭代的方式进行预测。实验结果表明,无论是大口径弹丸还是小口径弹丸,组合模型的预测精度始终高于单项模型,平均相对误差小于1‰,更加适合作为弹丸径向速度的预测模型。     

视频处理器中的一种新的彩色图像增强方法

LED显示屏显示图像之前,视频图像通常用视频处理器进行图像增强等操作。本文考虑到视频处理器在RGB彩色图像变换时可能产生的彩色失真情况,提出一种自适应的灰度变换算法,此算法将原始的RGB彩色图像和经过灰度变换后的RGB彩色图像转换到HSB彩色空间,然后将两者的色调与亮度分量进行重组,再对其饱和度进行补偿。这种方法的优点是既保证了原始彩色图像在进行灰度变换后的灰度细节,又能保证其彩色细节,同时提高了原始彩色图像的对比度。另外,此算法计算量小,利于硬件的实时实现。     

基于理想灰关联投影的电子战系统作战效能评估比较模型

针对电子战系统作战效能的评估比较问题,基于灰色系统理论和矢量投影方法,提出了一种新的基于理想灰关联投影的分析模型和算法,介绍了该方法的基本原理和一些基本概念,建立了系统作战效能与正、负理想作战效能之间接近程度的分析模型,总结了用该方法进行比较分析的一般步骤;并提出了一种基于效能区分度的比较灵敏度分析方法。实际算例验证了所提作战效能比较分析模型和比较灵敏度分析方法的可行性和有效性,该方法为电子战系统作战效能的评估比较提供了一种新思路。     

基亏遗传算法的GM（1，1，λ）改进模型

研究表明,灰色GM（1,1）-N测模型中的背景值及建模序列光滑度对于模型的预测精度均有影响。针对这一问题,引入背景值构造参数入和三点平滑法,提出了基于三点平滑的GM（1,1,λ）改进模型,并利用遗传算法对引入的参数入进行了最优值搜索。最后通过实例和仿真证明改进模型优于现有的灰色模型,具有更高的模拟和预测精度。     

基于层次-灰色分析法的软件质量评价方法研究

提出了基于层次-灰色分析法的软件质量评价方法,给出了使用该方法的步骤,即通过工程化方法来筛选软件质量评价因子,采用层次分析法来确定因子权重值,利用灰色分析得到各因子的灰色评价矩阵,并给出了应用实例。     

基于灰色层次分析法的战场电磁环境效应评估

现代战场电磁环境日趋复杂化,有效地评估战场电磁环境效应非常必要。首先,简要分析了战场电磁问题的几种常用研究方法,并指出了其各自不足;其次,依照钱学森的系统科学思想和从定性到定量的综合集成方法论,研究了基于灰色层次分析法的战场电磁环境效应评估,其评估建模步骤为:采用层次分析法建模战场电磁环境效应评估体系、依照广义专家系统确定指标权重、应用灰色理论获取综合评价结论;最后,选定某特定战场电磁环境,采用灰色层次分析法进行了电磁环境效应的评估计算,仿真结果验证了该方法的有效性,同时也表明了应用综合集成方法解决电磁领域问题的可行性。     

坪北油田致密油藏产量影响因素及预测方法

与常规油藏相比,致密油藏物性较差且渗透率低,油井需压裂建产。由于特殊的地质特征及开发工艺,造成影响该类型油藏产量的因素较多,矿场常用的简单类比法产量预测不能满足实际生产需求。为解决该问题,以鄂尔多斯盆地坪北油田致密油藏为研究对象,以经典达西公式为基础,通过灰色理论分析,定量描述影响产量的主控因素。同时利用多元回归法建立一套数学模型,并通过对新投井的产量预测,验证模型的可信度。利用灰色理论与多元回归相结合的多学科综合方法开展油井产量预测,比传统方法更加科学和准确,可供同类油藏开发借鉴。     

茅坪滑坡体位移特征及其发展趋势预测

 茅坪滑坡体是清江库区一个十分典型和重要的滑坡体，１９９３年雨季和水库蓄水以来，滑坡体位移日趋明显，表现为具有整体滑移特征。本文通过建立滑坡体不同时段位移的ＧＭ（１，１）灰色模型，对位移变化趋势作了分析，结果表明，位移模型拟合精度高，预测成果达到了中、短期预报的目的，对清江隔河岩水利工程的建设与管理具有重要的参考价值。     

基于神经网络遗传算法的深腔型零件拉深工艺参数优化

目的 解决冲压成形中工艺参数优化难的问题.方法 以一种深腔型零件的冲压成形为例.首先,借助灰度关联分析法对有限元中的工艺参数进行分析,获取该零件冲压成形中影响成形质量的2个主要因素——冲压速度和压边力.其次,借助拉丁超立方抽样法对上述2个因素进行随机取样,并借助DYNAFORM软件对其进行逐一模拟.再次,将冲压速度和压边力作为输入,最大减薄作为输出,训练在MATLAB中建立的BP神经网络,并借助遗传算法对其进行寻优.结果 最优成形压边力为1.372 MN,最优加载速度为1.5366 m/s.结论 与神经网络遗传算法预测相比,有限元结果的相对误差小于2％,零件试制结果的相对误差小于6％,该方法有较高的预测精度.     

家用灰麦预混合饼粉的研究

采用高营养价值的灰麦为原料,通过添加大豆粉、普通小麦粉、泡打粉等开发了家用灰麦预混合粉,通过正交试验优化了灰麦预混合粉的最佳配方:大豆粉添加量为灰麦全麦粉质量的5%,普通小麦粉(郑麦9023)为5%,泡打粉为0.9%,添水量为75%.