1 华中科技大学未来技术学院, 湖北 武汉 430074
2 华中科技大学光学与电子信息学院, 湖北 武汉 430074
3 华中科技大学武汉光电国家研究中心, 湖北 武汉 430074
《量子力学》作为光电专业核心专业课程, 对于后续专业知识的学习和掌握有着极其重要的作用。根据日常的教学经验总结发现该课程的前序课程对学生学习效果有着非常显著的影响, 因此有必要对这种影响进行进一步的定量分析和评价。首先基于因子分析方法, 以前序课程和《量子力学》的成绩为指标, 对样本进行了降维处理, 形成了由前序课程组成的5个课程群, 依据其公共因子得分分析了学生《量子力学》学习情况。根据灰色绝对关联度进而分析研究了哪些前序课程对《量子力学》影响显著因子。最后基于多元线性回归方法研究了前序课程与《量子力学》相关性, 并根据分析结果总结出了对前序课程设置和教学的优化建议。
光电专业 前序课程 量子力学 灰色关联分析 因子分析法 optoelectronics pre-courses Quantum Mechanics grey correlation analysis factor analysis
1 陕西理工大学机械工程学院，陕西 汉中 723001
2 陕西省工业自动化重点实验室，陕西 汉中 723001
为了获得304L/316异种钢薄板激光焊接的最优工艺参数，采用灰色关联度分析法，通过Taguchi L9正交试验方案，以激光功率、扫描速度、离焦量为主要影响因素，对接头形貌、几何变形以及拉伸力学性能进行实验研究。结果发现：激光焊接薄板的角变形随离焦量的增加而减小；弯曲变形随激光功率的增加而增大；抗拉强度随离焦量的增加呈现先增后减的规律。当激光功率为1500 W、扫描速度为15 mm/s、离焦量为+2 mm时，304L/316异种钢焊接薄板抗拉性能最强且变形最小，接头强度高于母材，填料粉末熔化后沿着对接缝隙渗到板材底部，形成包含细小柱状晶和少量等轴晶的金属填料接头，最终填料粉末与母材形成了有效的冶金结合。
激光技术 304L/316钢薄板 激光增材焊接 灰色关联度 拉伸性能 激光与光电子学进展
2022, 59(23): 2314005
再生骨料(RCA)对混凝土的性能影响极大, 了解RCA对混凝土性能的影响, 对提高RCA的利用效率, 降低建筑行业碳排放并响应国家“双碳”政策至关重要。本文借助CT扫描技术获取了四组不同RCA替代率下掺锂渣再生混凝土的骨料特征图像, 运用数字图像处理方法获得了RCA的形状系数(SF)、棱角度(AN)、棱角与表面纹理（AT）指数及三维球体度(SP), 分析了它们的分布规律及特点, 并通过灰色关联分析方法建立了骨料特征参数与抗压强度的联系。结果表明: RCA具有较高的不规则性, 由于骨料残留的砂浆量不同, 其表面呈现粗糙且多棱角的特点; 四个骨料特征参数均表现出较高的灰色关联度, 其中SP关联性最大, 达到0.942; 在合理的骨料混合比例下, 试验样品可以满足C30混凝土强度的要求, 且在30%（质量分数）RCA替代率下力学性能最优。
再生混凝土 骨料特征参数 灰色关联度 CT扫描 抗压强度 锂渣 recycled aggregate concrete aggregate characteristic parameter grey correlation degree CT scanning compressive strength lithium slag
强激光与粒子束
2021, 33(3): 034002
1 空军工程大学航空工程学院,西安 710038
2 中国人民解放军95974部队,河北 沧州 061000
针对传统态势评估方法只考虑当前时刻静止态势, 难以对整个空战态势情况进行评估和不具有预见性的局限, 提出了一种基于改进MGM(1,N)轨迹预测的态势评估方法。首先, 根据 MGM(1,N)预测模型难以描述变量间线性关系的不足, 建立了基于背景值优化的改进 MGM(1,N)预测模型; 然后建立了基于非参量法的空战态势优势模型, 用来定量描述各空战态势影响因素; 利用灰色关联度计算各指标权重, 考虑并建立了多时刻时序权重的计算方法。通过对实际空战数据进行仿真, 改进方法的预测精度好于传统MGM(1,N)方法, 态势评估结果不仅能够准确反映战场态势, 而且能够有效反映空战态势的变化趋势, 具备良好的预见性。
空战 态势评估 轨迹预测 背景值优化 优势函数 灰色关联度 air combat situation assessment trajectory prediction background value optimization dominant function grey correlation degree
针对故障诊断过程中传感器信息量大、相关性强、冗余严重的问题, 提出一种灰色Kohonen网络故障诊断方法。该方法首先通过灰色关联分析手段, 分析装备各个状态下指标参数的相关情况, 建立各状态下的灰色关联分析矩阵, 然后引入灰度值这一衡量指标, 量化关联性的强弱关系, 达到相似信息剔除的目的, 最后通过Kohonen网络进行故障诊断。实例验证结果表明, 该方法可在剔除相似信息的情况下保持较高的故障诊断率, 同时做到快速诊断。
故障诊断 灰色关联分析 Kohonen网络 灰色系统 fault diagnosis grey correlation analysis Kohonen network grey system
以地面合成分队联合作战为背景, 建立了基于集群目标的威胁评估指标体系; 针对传统威胁评估方法中采用常权权重易导致状态失衡的问题, 引入区间数理论确定指标区间常权, 并结合作战态势利用变权理论确定指标区间变权权重, 使权重能够随着战场变化而动态调整; 将区间变权与灰色关联法相结合, 构建出一种适用于区间数的最小二乘灰色关联威胁评估模型。最后通过实例仿真验证了模型和方法的有效性。
集群目标 区间数 变权 最小二乘 灰色关联法 cluster target interval number variable weight least squares grey correlation method
火箭军工程大学作战保障学院, 陕西 西安710025
利用高光谱遥感图像对**工程进行伪装效果评估,提出了一种基于直觉模糊决策的高光谱伪装效果综合评估方法,以及包括光谱泛相似测度、亮度对比度、视觉相似性测度和结构相似性测度等在内的高光谱伪装效果综合评价指标体系;建立了面向高光谱伪装效果评估的直觉模糊多属性决策模型;采用逼近理想解的排序算法进行模型决策,并提出了基于直觉模糊集Hamming距离的灰关联测度以提高方案之间的区分度。研究结果表明,利用所提方法得到的评估结果与专家评估结果一致,验证了其合理性和可行性。
图像处理 伪装效果评估 高光谱 空谱特征 直觉模糊集 逼近理想解的排序算法 灰关联 激光与光电子学进展
2019, 56(5): 051003
1 新疆大学资源与环境科学学院, 新疆 乌鲁木齐 830046
2 新疆绿洲生态教育部重点实验室, 新疆 乌鲁木齐 830046
3 新疆智慧城市与环境建模普通高校重点实验室, 新疆 乌鲁木齐 830046
利用高光谱植被指数反演植被水分含量时, 快速、 准确的找到实测光谱数据与植被水分相关性最高的植被指数是研究的重点。 在农田尺度上, 以春小麦野外光谱数据与叶片含水量的定量关系为基础, 通过灰色关联度分析, 筛选出与叶片含水量灰色关联度较高的5种典型的水分植被指数, 并建立了估算春小麦叶片含水量(LWC)的偏最小二乘回归(PLSR)模型和BP神经网络(back propagation artificial neural networks, BP ANN)模型。 结果表明: (1)光谱一阶导数可以有效去除噪声影响并突出光谱特征信息, 尤其是在750～830, 1 000～1 060和2 056～2 155 nm等区间明显提高了与LWC的相关性。 (2)灰色关联法能够较好的表征各水分植被指数与叶片含水量间的关联性, 其中基于原始光谱建立的前5个水分植被指数都是两波段比值植被指数, 基于光谱一阶导数建立的水分植被指数基本上都是两波段归一化差值植被指数。 (3)所建立的两种模型中, 基于光谱一阶导数建立的PLSR和BP神经网络模型R2分别为0.80和0.81, 稳定性基本相同且都较好; 两种模型RMSE都是0.55, RPD分别为2.01和1.41, 说明PLSR模型的预测精度比BP神经网络模型高。 从模型的验证效果来看, PLSR模型在估算春小麦叶片含水量方面有一定的优势, 为高光谱定量反演春小麦叶片含水量提供一定的参考。
叶片含水量 春小麦 高光谱估算 灰色关联法 反演模型 Leaf water content Spring wheat Hyperspectral estimation Grey correlation method Inversion model 光谱学与光谱分析
2018, 38(12): 3905
