火电厂综合能效评价模型的探索

本文对17个1000 MW的火电机组的能效水平进行了综合评价。基于三个子指标:发电煤耗率、厂用电率和综合耗水率,首先采用主观的层次分析法和客观的熵权法相结合确定了各子指标的权重;其次分别采用可拓物元模型和逼近理想值的排序方法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)对待评价机组分别进行能效等级判断和能效水平排序。对典型机组,两种模型的实施结果与基于数据的理论分析结果相一致。如果将两种模型配合使用,可实现对火电机组能效水平的完整评价。     

基于云重心评估法和熵值法的装备技术状态评估

装备技术状态评估是状态维修的关键环节,对维修决策有重要的支持作用。针对装备的监测信息和历史数据的模糊性和随机性,提出了基于云重心评估法的装备技术状态评估模型。同时,充分利用云理论特征值之一的熵,通过熵值法得到指标权重,避免了主观评价造成的误差。采用加权偏离度最终确定技术状态,构成定性属性值与定量属性值的映射关系。通过实例,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于IGAHP-熵-博弈论-Choquet积分的新型装甲装备通用质量特性评价模型研究

针对新型装甲装备通用质量特性评价准则相互关联的问题,在建立评价指标体系的基础上,结合新型装甲装备特点,明确了通用质量特性对评价的要求,运用改进群体层次分析法(Improved Group Analytic Hierarchy Process, IGAHP)确定了指标的主观权重,采用熵权法明确了指标的客观权重,并引入博弈论的思想融合了主客观权重,考虑到评价准则之间的关联性问题,引入了模糊测度的概念,运用Choquet积分实现了新型装甲装备通用质量特性评价,为新型装甲装备通用质量特性的改进研究奠定了基础。     

针对预警机的主客观权重相结合的TOPSIS法多目标排序

针对传统威胁评估模型主要适用于战斗机的现状,根据预警机作战特点及敌机战术方法,提出了针对预警机的威胁评估模型;传统TOPSIS法确定指标权重存在人为因素偏大的不足,根据GD-AHP法考虑多位专家意见并结合信息熵得到综合权重,进而对目标更客观地进行威胁评估并排序;算例分析表明,该方法合理、有效。      

基于直线加权平均的平均值法、逐差法和最小二乘法的等效假设研究

从等间距线性数据所确定的直线出发,对算术平均值法、逐差法和最小二乘法的基本假设进行了研究。针对计算等间距线性数据最佳斜率的3种不同方法,基于直线加权平均研究了每条可能直线的权重。界定了3种不同类型的线性数据:在最小间隔等权的线性数据中,经算术平均值法计算的斜率,标准误差最小;在点等权的线性数据中,通过最小二乘法所得到的斜率,标准误差最小;最后,从不等精度的假设出发,定量给出了逐差法最优的条件:测量数据的标准误差由两端向中间区域以1/2次方的速率衰减。     

基于改进权值和TOPSIS质量评估方法

针对武器电子系统质量评估过程中客观性不强、实用度较差的问题,引入评估指标的区分度与重要度概念,提出基于DSmT改进权值的TOPSIS质量评估方法。首先,从主客观角度构建指标重要度和区分度作为广义信度赋值;然后采用DSmT(Dezert-Smarandache Theory)理论融合不同冲突证据源的广义信度赋值,消除证据源间的冲突,得到改进权值;接着构造基于改进权值的TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)法隶属贴近度。最后,以某型感应装定器为例进行实验验证,结果表明,该方法确定的指标权重具有更高可信度,对系统的质量评估更加准确,符合装备实际情况,具有较好的工程应用价值。     

调制度分析在等步长相移法相位展开中的应用

推导了两种常用等步长相移算法的调制度表达式,提出一种新的调制度分析方法。该方法用于等步长相移法中基于加权最小二乘法的相位展开,能够充分利用调制度信息,构造二值和小数权重,从而增强相位展开过程对多种干扰因素的免疫力。实验结果说明了该方法的有效性和实用性。最后比较了二值权重和小数权重在加权最小二乘法的相位展开中的性能表现。     

基于细节增强的红外微光图像融合技术研究

为了有效地对红外与微光图像进行融合,在获得良好的融合视觉效果并实现熵增的前提下,同时尽量减少算法复杂度,提出了一种基于细节增强的自适应权值融合方法,根据红外微光图像特点,进行自适应权值矩阵计算,并进行一次融合,再结合细节图进行二次融合。经过在MATLAB中采用三种常见算法和本算法对五类典型场景进行了仿真分析,结合主观和客观评价机制对比,本文的算法具有较好的标准差和熵增,主观融合效果也相对较优。最后,在嵌入式FPGA平台中进行了验证,实现了50 Hz图像的实时融合输出,在批量化生产中得到了应用。     

全变分引导的双边滤波图像去噪方法

双边滤波是一种结合了图像空间邻近度和像素值相似度的非线性滤波方法。当噪声水平较小时,使用输入的待去噪图像来引导双边滤波核函数权重的计算较为可行,但当噪声水平变大时,噪声图像的结构信息被严重破坏,影响了双边滤波器中值域核函数权值的准确计算。提出了全变分引导的双边滤波图像去噪方法,给出其Split Bregman快速算法。利用全变分模型对噪声图像进行光滑,得到一幅包含清晰结构信息的图像,将图像作为双边滤波的引导图像进行计算,对上述过程进行迭代处理以提高算法的稳定性。实验表明,提出得算法不仅在主观视觉效果上优于双边滤波,客观评价指标PSNR值也较双边滤波提高了1.5dB左右;在较好去除噪声的同时较好地保持了边缘结构。     

基于自组织聚类和改进粒子群算法的语音转换方法

提出一种基于自组织聚类,并且利用改进粒子群算法确定转换模型参数的语音转换方法.该方法首先基于自组织特征映射网络对特征参数进行聚类,再对每个聚类分别建立转换规则,并且利用柯西变异的粒子群算法确定每个转换规则中的模型参数.与传统的单一转换规则相比,聚类后建立的多转换规则以及利用改进粒子群算法确定参数能够提高映射关系的准确度,避免参数陷入局部最优点。以女声转男声为例,主观测试表明该方法得到的转换语音与目标的相似度提高了27.6%,平均主观意见分(Mean Opinion Score,MOS)提高了0.6,客观测试也表明该方法谱失真最小,与目标的包络更接近.