深成份指数的灰色行业聚类关联与预测模型研究

本文应用系统工程理论,结合灰色趋势关联度,研究了灰色趋势关联系统及数学模型。作为该模型的应用,提出了灰色趋势关联聚类预测方法。以深成份指数为样本对各类行业进行了聚类分析,得到了一种符合实际的聚类预测结果,阐明了灰色趋势关联聚类预测方法的有效性、方便性和实用性。     

一种有效的粗大误差判别方法

提出了一种以灰色系统理论为基础的粗大误差判别方法，该方法对测量数据少或者难于寻求统计规律的测量过程尤为有效，与算术平均滤波法一起使用可以提高数据处理的效率。理论分析和测试结果表明，采用上述的数据处理方法可以有效地提高测量系统的测量精度和测量效率。     

基于灰色模型的MEMS陀螺温度补偿

首先,分析了温度对零偏的影响机理,并针对环境温度影响导致MEMS陀螺零位输出变化较大的问题,提出了一种基于灰色模型的温度补偿方法,即原始数据先通过灰色模型进行预处理;然后,根据灰色模型处理过的数据,建立一种补偿模型,并用该模型对测试的数据进行预测补偿。试验表明,采用该方法使陀螺零位在全温范围内稳定精度提高了一个数量级,证明了提出方法的可行性和有效性。     

基于无人机的舰船对海上快速小目标取证能力评估

我国当前面临的海上非传统安全威胁异常突出,对非战争作战行动提出了新的要求。针对海警在周边海域执法及海军在亚丁湾执行护航等非战争军事行动过程中遇到的对从事非法活动的小型快艇取证难这一问题,提出了运用无人机进行取证方法,并对其取证能力进行综合评估研究。运用层次分析法建立了无人机对海上快速移动可疑目标取证能力的评估指标体系,采用熵权法等量化了评估指标的权重,并利用灰色系统理论建立了无人机对海上快速小目标的取证能力评估模型。通过实例仿真可知,运用该模型不仅能有效地评估出无人机的海上取证执法能力,还能够进一步量化分析出影响取证能力的主要因素,为有针对性的加强取证无人机装备系统建设提供了理论支撑。     

灰色预测在无人机维修费用估算中的应用

维修费用估算是无人机寿命周期费用估算的重要组成部分,维修费用是随着时间推移而递增的时间序列函数.针对传统估算方法,由于样本量有限而无法得到准确预测值的实际情况,引入灰色理论,运用GM(1,1)模型对某型无人机维修费用进行估算,预测出了一个较为准确的结果.灰色预测用于无人机维修费用估算效果较好.      

旋转机械故障诊断的灰度-基元共生矩阵方法研究

研究了基于灰度-基元共生矩阵的故障诊断方法,该方法利用图形的灰度空间分布情况和描述纹理的纹理基元法结合起来提取和挖掘旋转机械振动状态参数图形特征,可以有效地提取图形中纹理特征信息,直接利用BP人工神经网络实现旋转机械故障诊断。在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及轴承松动故障的试验,诊断结果表明可以获得较高的诊断精度.      

润滑油质量组合预测

以某自行火炮润滑油氧化程度光谱分析数据为基础,利用线性回归理论、灰色理论及组合预测理论建立了润滑油的氧化程度预测模型,并且分析各模型在预测上的差异,验证了润滑油质量组合预测模型能够充分利用单一预测模型的有效信息,提高预测精度.     

基于标准差加权的色偏图像校正方法

针对色偏图像校正问题,提出了1种标准差加权的色偏图像校正方法。首先,利用灰度世界算法计算色偏图像红、绿、蓝各通道的校正系数;其次,对色偏图像进行超像素分割,利用像素平均值和方差计算每1个超像素的颜色一致性,从而计算各通道的校正系数权重;最后,对校正系数进行加权处理,并进行色偏图像校正。实验表明,算法能够对色偏图像进行有效校正,并克服单一色块和校正后图像变亮问题。相比于灰度世界、完美反射和动态阈值3种算法,该算法的峰值信噪比平均提升36.46%,色差均值平均降低3.12%。     

导弹装备测试性数据相关性分析研究

针对目前装备使用阶段测试性数据来源于专家信息这类存在不确定性因素的信息,会直接影响测试性验证结论的准确性和完整性。为了增加测试性数据的可信度,基于导弹装备使用阶段测试性数据,提出了灰色关联分析的方法流程,对数据进行相关性分析。结果表明,基于灰色关联算法的数据相关性分析方法能得到测试性数据可信度程度,并挖掘出测试性指标间潜在的关联规律,能丰富专家信息,有助于提高验证准确度。     

一种改进的投影装置标定方法

摘要： 提出双目结构光三维测量系统中投影装置参数标定的一种改进方法.利用投影装置将格雷码图案投向若干待测场景,两个相机拍摄和解码同样数量的待测场景照片,采用三角形准则恢复标定角点在空间中的位置,仿照相机标定解算的方法获得投影装置标定参数.该方法优势在于不需要特定的标定平面或者标定靶标,可在测量过程中直接对投影装置标定,也可在预标定之后在测量过程中对投影装置参数进行更新.试验验证方法的正确性和有效性.