使用可拓神经网络构建人防工程空气质量评估模型,在考虑空气污染因素较多时,训练可拓神经网络的过程运算量大、收敛困难。针对这种情况,引入灰色关联聚类理论,综合考虑空气污染物之间的内在联系,提出了基于灰色关联聚类性能优化的可拓神经网络空气质量评估方法。首先,使用灰色关联聚类方法计算空气污染物之间的相关度,并进行聚类分析。然后,针对空气污染物聚类后的结果再利用可拓神经网络空气质量评估模型对人防工程空气质量进行评估。最后,对优化后的模型进行验证分析,结果表明使用灰色关联聚类对空气污染物进行聚类分析,再利用可拓神经网络对人防工程空气质量进行评估,能够保证在运算结果不失真的同时提升可拓神经网络的运算效率,为人防工程空气质量评估提供了一种新的思路。

由于飞机液压能源系统缺乏完善的效能评估指标体系和效能评估方法,构建了一个包含液压能源系统关键部件和参数的两级效能评估指标体系。结合层次分析法和熵权法对指标权重的主观性进行修正,提出了基于改进灰色聚类法的综合评估模型,同时将指标划分为优秀、良好、中等、较差四个灰类,最后综合各指标所属灰类的白化权函数和权重得到系统的聚类系数,确定系统的效能等级。以某型飞机液压能源系统为例,得到了切合实际的效能评估结果,验证了方法在液压系统效能评估中的有效性。

针对机床液压系统健康状态难以准确评估的问题,提出一种综合评估机床液压系统健康状态的新方法。该方法首先构建了三层评价指标体系,然后用灰色聚类法对液压系统的关键组成部分进行第一级健康状态评估,得到各个关键组成部分的健康状态,再以此为基础,利用模糊综合评判法对液压系统进行第二级健康状态评估,最终得到液压系统的健康状态综合评估结果。在上述两级健康评估过程中,分别用熵权法和可拓层次分析法求出各关键组成部分和相关指标的权重,然后用组合赋权法将二者进行综合,得到具有主观意义和客观意义的综合权重。通过实例表明该方法可以大幅提高机床液压系统健康状态评估结果的准确性,具有很大的工程实用价值。