Grey Clustering Theory to Assess the Effect of Mineral Admixtures on the Cyclic Sulfate Resistance of Concrete

Concrete specimens made with ordinary portland cement or ordinary portland cement incorporating fly ash with the replacement of 10% or 20%, ground blast furnace slag with the replacement of 15% or 30%, or 15% fly ash and 15% ground blast furnace slag were made and exposed to a cyclic sulfate environment. Concrete properties including relative dynamic elastic modulus, chloride ion diffusion coefficient, compressive strength and flexural strength were measured. Effect of mineral admixtures on the cyclic sulfa...     

基于灰色关联度的集对分析差异系数研究

针对集对分析中差异不确定系数i的取值不确定问题,分别将差异度与同一度和对立度的关联度作为i的取值,运用灰色理论巾的绝对关联度计算方法对i进行求解,并应用到富锦市土壤质量评价中,结果符合实际情况。研究结果表明,采用灰色绝对关联度计算差异系数是可行的,为集对分析中差异系数i的求解提供了新的思路和方法。     

基于模糊神经网络的大场景人群密度估计方法 *

提出了一种估计大场景下密集人群密度的方法。该方法根据人类视觉的模糊性原理,认为用模糊集来划分人群密度范围比用确定的方法更符合人眼视知觉的认知方式,利用统计的方法确定灰度共生矩阵各指标对于各个密度类别的隶属函数;设计基于误差反向传播训练算法（BP）的模糊神经网络,计算样本模式对于各个密度类别的隶属度,并根据人群密度变化的时域连续性原理对人群密度范围进行合理估计。实验表明该方法提高了估计精度。     

灰色蚁群系统求解多目标卫星观测调度问题

为充分有效的利用地球观测卫星资源,最大限度的满足成像需求并得到高质量的图像,提出了一种灰色蚁群系统多目标优化算法.首先利用区间灰数描述成像任务上空的云量信息;然后考虑了卫星多种成像约束条件,建立了包括成像任务重要性和图像质量的多目标优化模型;最后将灰色理论和蚁群系统结合起来,通过多个种群的区域更新规则和精英保留策略,提高非劣解集的多样性和收敛性.仿真结果表明,提出的灰色蚁群系统可以有效解决卫星多目标成像调度问题。     

基于递阶质量屋的多属性灰色模糊评价系统研究

质量功能配置中的顾客需求权重以及设计要求权重的获取是产品配置的关键环节.在层次分析法的基础上,应用递阶质量屋方法优化了各因素的权重值,针对出现的模糊语言,利用模糊数对定性指标进行量化,并将灰色系统理论引入设计方案的多属性模糊优选,提出了一种基于递阶质量屋的灰色关联与模糊优选评价方法.该方法综合考虑相关模糊因素交叉耦合后的影响,对方案优劣进行整体比较.实例证明,该方法能够处理复杂的、多层次的、且信息不够完全的问题,评价方法客观准确,可操作性强,能够得到符合客观实际的结果.     

海洋平台灰预测和支持向量机的逆控制

导管架式海洋平台在随机波浪等外载荷作用下极易产生有害振动,且其动力响应具有极强的非线性和时变性,采用被动控制方法和基于精确数学模型的主动控制方法控制海洋平台的有害振动很难达到理想的控制效果.结合灰预测和支持向量机的优点,提出了基于灰预测和支持向量机的自适应逆控制方法,并将其与动态刚度阵法相结合应用于导管架式海洋平台的振动主动控制中.数值算例分析表明,该控制方法可有效地控制波浪和风载荷作用下引起导管架式平台的有害振动,并能解决由于控制信号传输等原因引起的时滞问题.     

某型导弹引信备件需求预测模型研究

准确的备件需求预测在备件库存管理中尤为重要,但是备件间歇性需求的特点以及需求的历史数据不足使得备件需求预测特别困难,在一些部门,导弹备件库存管理水平决定了设备如何使用和维修.为解决上述问题,建立一种新的预测方法,综合评价备件需求预测的自相关与解释变量的关系:通过回归分析确定由解释变量引起的非零需求,判别一个非零需求发生的原因,进而得到修正后的非零需求序列的预测结果,最后通过LTD估计,得到具体的非零需求预测值.通过理论分析以及实例结果均证明,改进方法在预测精度上优于其它方法,为导弹备件预测研究提供一定的参考与借鉴.     

中长期电力负荷预测研究

为了有效地提高电力负荷的预测精度,针对影响中长期电力负荷多因素间的非线性和不确定性,提出了一种粗糙集(RS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的中长期电力负荷预测方法.采用粗糙集理论把影响电力负荷的六个因素,属性约简为三个核心属性,减少了LSSVM的输入量,提高了电力负荷预测系统的快速性;粗糙最小二乘支持向量机回归建模,构造RS-LSSVM的电力负荷预测模型,提高预测的精度.最后进行仿真,改进模型应用于某地区的中长期电力负荷的拟合和预测中,采用RS-LSSVM模型,与BP神经网络的拟合预测结果相比,预测误差明显小于BP神经网络,具有更高的预测精度,为中长期的电力系统负荷预测提供了一种新的科学、有效的方法.     

铝矾土种类和用量对锆刚玉莫来石性能影响的灰色关联分析

采用工业氧化铝、锆英石和氧化铈合成锆刚玉莫来石,着重讨论了两种铝矾土部分取代工业氧化铝对锆刚玉莫来石材料性能的影响。通过灰色关联分析,得到结论为:铝矾土中的熔剂数量是影响材料抗折强度的主要因素,当铝矾土中杂质少SiO2含量较高时,试样的吸水率与铝矾土的加入量关联性最大。     

SPG-Suite：面向伪周期时间序列的预测方法

伪周期时间序列是一种广泛存在的数据形式,它具有伪周期性、非平稳性和特征值等特征。对这类时间序列进行预测,具有很强的研究和应用意义。然而,目前的相关研究对伪周期时间序列的关注度不足,一些已有的时间序列预测方法在应用到伪周期时间序列上时,会造成误差的累积,使得预测效果很差。为了解决这些问题,总结了伪周期时间序列的特征,并提出了SPG-Suite预测方法,很好地解决了传统方法无法解决的问题。最后,在真实的数据集上进行了实验,并与传统方法进行了对比,实验结果表明,SPG-Suite方法在预测精度上具有明显的优势,并具有较强的可扩展性。