为了更好处理爆破效果评价中语言模糊性和评价等级定量分析随机性，建立了基于DEMATEL-SEWM的露天矿爆破效果云模型评价方法。运用DEMATEL(决策实验室分析法)和SEWM(结构熵权法)，计算爆破效果评价指标的权重系数，客观反映了指标之间相互关联和指标权重判断差异程度对指标权重的影响。利用云模型特征值Ex、En和He，客观地描述了爆破效果评价过程中随机性和模糊性。考虑各类指标权重的影响，分析爆破效果综合隶属程度，依据最大隶属度原则确定露天矿爆破效果的评价等级，较好地实现爆破效果评价中定性概念模糊随机性的定量直观表征。运用该模型对某露天矿爆破效果进行了评价，结果表明：各个指标的混合权重分别为0.101、0.102、0.154、0.163、0.128、0.112、0.132、0.107，由权重的大小可知，炸药单耗、大块率和振动速度三个指标对爆破效果影响较大; 炸药单耗的原因度为1.2961，其他指标的原因度均小于零，炸药单耗为原因要素，是改善爆破效果的关键要素; 四次爆破效果的综合隶属度分别为0.358、0.339、0.360、0.469，评价等级均为较好以上，评价结果与实际情况相符，验证了该模型在爆破效果评价中的有效性与可行性。

针对航空产品传统危害性矩阵分析中危害度计算精确度和效率低的问题,提出基于二维云模型的危害性评估方法。首先,采用二维云模型对产品单一故障模式进行危害性分析,求解其单一故障模式危害性水平; 然后,采用灰色关联聚类分析和信息熵相结合的方法,对故障模式进行赋权,将多种故障模式的危害性水平聚合为整个产品的危害性水平; 最后,结合某飞机升降舵操纵分系统案例分析,验证了所提方法的正确性。

针对全球导航卫星系统(GNSS)接收机抗干扰性能评估存在影响因素多、数据融合难的问题，提出了一种基于云模型的GNSS接收机抗干扰性能评估方法。该方法首先根据复杂电磁环境中的干扰因素建立接收机抗干扰性能评估指标体系，将其中的定性指标定量化后与定量指标共同构成云模型评估的依据; 然后，采用黄金分割法建立接收机性能评价等级，利用云算法并结合指标权值计算各指标的云数字特征,得到直观的综合评价云; 最后，通过计算云模型中综合评价云与各标准评价云之间的相似度大小获取最终评估结果，实现GNSS接收机抗干扰性能评估。与证据理论和模糊综合评估方法的对比结果表明，该方法可以实现对多个接收机抗干扰性能准确有效的评估，而且评估等级结果更加全面直观。

针对传统“是非制”评判方法过于粗略以及导弹测试数据的不确定性问题, 将导弹状态重新细划为“良好”、“较好”、“堪用”、“拟故障”和“故障”5个等级, 提出了基于云模型和贝叶斯网络的导弹状态评估方法。结合云模型获得性能测试参数与各个状态等级的隶属关系, 采用贝叶斯网络建立多参数状态融合的评估模型, 并且引入DS/AHP方法进行条件概率赋值以减少专家推断过程中的不确定性。

点云特征线提取是点云模型重构的基础, 国内外对此从边缘检测、特征线跟踪和面域分析等方面展开了研究, 但由于存在模型多样性、点云数据噪声和不完整性、特征复杂性等问题, 看似简单的特征线自动化提取很难实现。从曲率突变点隐含了点云特征线这一论断出发, 借鉴图像处理中的区域分割和边缘检测思想, 提出了特征线提取中的聚类、细化、分段和排序方案。在具体实现中分别提出了基于连通区域聚类的备选点集分离算法, 基于局部影响区域腐蚀的点集细化算法, 以及基于组合搜索准则和主成分分析(PCA)双向搜索的特征线分支截断和排序算法。在对比实验中, 确定了算法关键参数曲率突变点比例w和方向夹角阈值θT的推荐值, 并与类似算法对比能提取更多的特征点; 在模型实验中, 简单几何模型的特征线提取正确率达到了100%, 复杂机械零件模型和艺术品模型的特征线提取正确率均达到了85%以上, 取得了预想的棱线和特征轮廓线提取效果。算法具有通用性和可扩展性, 通过程序优化可获得更好的特征提取效果。

作为视情维修（CBM）的关键环节，状态评估对装备后续CBM决策工作具有重要影响。为了使状态评估更加准确合理，针对现有评估方法主观性较强等问题，提出一种基于云模型与D-S证据理论（DST）的装备状态评估模型。第一步利用云模型求取状态指标的隶属度，第二步进行证据源修正，最后通过D-S证据理论融合装备多个测试指标得到评估结果。通过雷达导引头状态评估实例分析，验证了新方法的合理性。

考虑干扰的影响，提出警戒雷达效能评估指标和相应的量化规则，采用层次分析法和熵权法确定指标的权重，充分考虑警戒雷达工作过程中不同指标之间的逻辑关系，改进警戒雷达效能指标单一的聚合方式，建立效能评估指标体系，更加准确地反映装备的真实效能；提出了基于矩阵运算的效能聚合算法，有效地将处理不确定信息的能力和制约关系指标的效能聚合能力进行兼容；借助云模型理论，对评估结果进行可视化处理，并提出吸引度的概念和最大吸引度的决策原则。采用对警戒雷达在远程支援干扰下的工作效能进行实例分析，取得较好的结果，证明了改进方法的可行性。为单部警戒雷达在干扰环境中的效能评估和多部雷达的性能优劣排序提供决策依据。

针对传统模糊综合评判法中隶属度函数的选择过于主观而导致的评估结果无法唯一确定的问题,引入定性与定量概念转换模型——云模型,提出了一种基于云模型的模糊综合评判法。首先,通过引入云模型替代了原始模糊综合评判法中单一的隶属度函数,使定性结果的随机性与模糊性得以表征。其次,在评价过程中,通过改进评价范围的划分,避免了分界太绝对的问题; 同时,基于该叉量化区间确定新的量化区间,并依此得到评价云模型,避免了逆向云的运算。最后,通过评估飞行规避安全性实例分析了云模型综合评判法、原始模糊综合评判法及所提算法的评估性能,验证其有效性。

土壤水是全球生态系统的重要组成部分, 定量遥感估测喀斯特石漠化地区土壤含水率, 可为石漠化治理和生态恢复工作提供基础数据和理论支撑.通过Sentinel-1A和Landsat 8影像数据, 运用水云模型提取灌木林地和疏林地的土壤后向散射系数, 并计算旱地与有林地的TVDI.并结合实测数据, 利用拟合分析对不同深度土壤含水率进行建模, 从而对土壤含水率进行反演.结果表明VH极化二次曲线模型和VH极化三次曲线模型分别适用于灌木林地0~5 cm和5~10 cm深度的土壤含水率反演, 其R2和RMSE分别为0.87、0.87和4.57%、4.29%.疏林地0~5 cm和5~10 cm深度土壤含水率反演宜选用VH极化指数回归模型和VH极化下的线性回归模型, 各模型的R2与RMSE分别为0.736、0.72和9.77%、11.28%.三次曲线模型和Logistic回归模型分别适用于旱地和有林地的土壤含水率的反演, 各模型的R2与RMSE在0~5 cm深度分别为0.85、0.69和2.88%、4.02%, 在5~10 cm分别为076、0.23和3.5%、6.37%.