基于灰色关联分析的光谱数据分析方法研究
发布时间：2020-12-15 07:17
由于新能源相关器件结构日趋复杂化,传统试错法已经无法快速有效地优化器件性能。利用光谱学方法揭示制约器件性能的物理机理有望提升器件优化效率。然而针对复杂材料体系,现有光谱数据分析方法存在诸多局限,改善已有方法或研究新的分析方法,有助于分析材料体系的本征特性,对于相关器件的优化有着重要意义。本文在传统灰色关联模型的基础上,改进分辨系数的选取方法,优化无量纲化方法,构建新的关联模型,并实证分析多元复合材料体系的光谱数据。这为灰色关联模型优化和光谱数据分析提供了新的思路,具有一定参考价值和理论意义。论文的主要工作如下:第一,对传统灰色关联模型的计算过程和存在的弊端进行了深入的探讨,分析了常用灰色关联模型的建模思想以及存在的不足之处,论述了研究新模型的必要性。第二,针对传统模型分辨系数固化的问题,提出了判断因子的概念,确定了分辨系数的动态选取方法。对比研究数据处理过程中的无量纲化方法,发掘最适用于灰色关联模型的无量纲化方法:线性比例法。在此基础上,提出了一种基于动态分辨系数的灰色关联新模型。第三,论证新模型满足灰色关联模型成立的约束条件。通过两个实例验证了新模型在不同条件下的有效性和优越性。基于...
【文章来源】：厦门大学福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：92 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１薄膜太阳能电池??
１．３研究内容??本文针对传统灰色关联模型存在的缺陷，结合复杂系统的光谱数据特征，构??造灰色关联新模型，从而定量分析光谱数据特征，论文总体框架如图１．２所示：??ｒ?■■?ｒ?■??Ｕ屮ｉ第一章绪论?！??如出？丨?－－■：：?．．．?－?［＿＞研宂传统模型的??问题ｉ帛二章灰色关联分析方法研％?ｉ缺陷和改进思路??Ｖ?〖?！?Ｖ??暑??「?ｒ－?????＇Ｎ??｜第三章传统灰色关联模型的改进?ｉ?ｎ?Ｉ－??解决提出新模型以及??方法?ｉ第四章新模型的验证和软件平台的搭建ｉ?验证可靠性??＾￣￣１??二…―二丄丨?」」????：?＾?＾??第五章新模型在光谱数据分析中的应用｜??方法探讨关联度与成??ｉｐ｛｜?■?■?■?■??—?〇＾＞??应用?ｊ第六章总结与展望?ｉ?分比例的关系??：－??Ｊ??图１．２论文框架??首先，对灰色关联分析方法进行简要介绍，归纳传统灰色关联模型的建模思??想，同时分析其存在的局限性，如模型中分辨系数的固化问题以及模型不完全满??足规范性的定义，进而提出相应的改进思路，总结常见的其他几种模型的不足之??处，为接下来的工作指明方向。??其次，针对传统灰色关联模型中分辨系数固化的问题，通过定义判断因子来??分析序列的稳定性，从而确定分辨系数的动态选取方法，解决以往分辨系数难以??量化的问题。通过理论分析和示例验证确定最合适灰色关联模型的无量纲化方法，??为解决传统灰色关联模型不完全满足规范性的问题提供解决思路。在综合传统灰??７??
上述结论相违背，也就表明了传统灰色关联模型不完全满足规范性的定义。??可具体举例说明，如表２．１所示，示例数据包含一个参考序列Ｘ。和两个比较??序列Ｘ，，?ｘ２。其坐标示意图如图２．１所示，由图易知比较序列ＪＣ２与参考序列＼平??行，比较序列；ｃ，与参考序列％不平行也不重合，由规范性的定义可知，７。２应等??于１，＆不可能等于１。但由传统灰色关联模型计算得到的结果，如表２．２所示，??＆却等于１，明显与规范性的定义不相符。??表２．１示例数据??序号?１２３４５６??参考序列ｘ。?２?２?２?２?２?２??比较序列Ｘ，?３?１?３?１?３?１??比较序列ｘ２?５?５?５?５?５?５??５．５?｜?｜?Ｉ?Ｉ?￣?Ｉ?Ｉ??—参考序列Ｘ。?＂??５＇°?＇?—？－比较序列Ｘ，?－??４．５?－?—比较序列Ｘ２??４．０?－?▲?▲?▲?▲?▲?▲??３．５?－?＿??２．５?－?／?＼?／?＼?／?－??２０?．?．，?■?＼?■?■??２．０?－?．￣ｘ?７?＼?／?
【参考文献】：
期刊论文
[1]灰色关联分析法在评价珠一坳陷盖层质量中的应用[J]. 祝志超,汤军,王亚奇,王林,罗婧. 能源与环保. 2018(03)
[2]基于灰色关联分析的可再生能源发展态势研究[J]. 吕春,郭国梁,王丽,王洪志,刘杰,张道明. 数学的实践与认识. 2018(03)
[3]鄂尔多斯盆地东缘三区块煤层气井产能主控因素及开发策略[J]. 赵欣,姜波,张尚锟,刘杰刚,段飘飘,徐强. 石油学报. 2017(11)
[4]一种基于改进灰色关联分析的变量选择算法[J]. 韩敏,张瑞全,许美玲. 控制与决策. 2017(09)
[5]基于灰色关联理论的球墨铸铁原铁液冶金状态评价模型[J]. 徐振宇,李大勇,马旭梁,王利华. 机械工程学报. 2017(22)
[6]无量纲化方法的选取原则[J]. 李玲玉,郭亚军,易平涛. 系统管理学报. 2016(06)
[7]基于灰色关联分析的微小孔振动钻削参数优化[J]. 鄢春艳,赖兴余,詹春毅,李伟光. 机械设计与制造. 2015(12)
[8]基于高光谱成像的苹果虫害检测特征向量的选取[J]. 田有文,程怡,王小奇,栗庆吉. 农业工程学报. 2014(12)
[9]灰色关联分析模型研究进展[J]. 刘思峰,蔡华,杨英杰,曹颖. 系统工程理论与实践. 2013(08)
[10]基于灰色关联和主成分分析的车削加工多目标优化[J]. 刘春景,唐敦兵,何华,陈兴强. 农业机械学报. 2013(04)
硕士论文
[1]变权灰色关联分析及其在绿色供应商评价中的应用研究[D]. 徐敏.昆明理工大学 2016
本文编号：2917884
【文章来源】：厦门大学福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：92 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１薄膜太阳能电池??
１．３研究内容??本文针对传统灰色关联模型存在的缺陷，结合复杂系统的光谱数据特征，构??造灰色关联新模型，从而定量分析光谱数据特征，论文总体框架如图１．２所示：??ｒ?■■?ｒ?■??Ｕ屮ｉ第一章绪论?！??如出？丨?－－■：：?．．．?－?［＿＞研宂传统模型的??问题ｉ帛二章灰色关联分析方法研％?ｉ缺陷和改进思路??Ｖ?〖?！?Ｖ??暑??「?ｒ－?????＇Ｎ??｜第三章传统灰色关联模型的改进?ｉ?ｎ?Ｉ－??解决提出新模型以及??方法?ｉ第四章新模型的验证和软件平台的搭建ｉ?验证可靠性??＾￣￣１??二…―二丄丨?」」????：?＾?＾??第五章新模型在光谱数据分析中的应用｜??方法探讨关联度与成??ｉｐ｛｜?■?■?■?■??—?〇＾＞??应用?ｊ第六章总结与展望?ｉ?分比例的关系??：－??Ｊ??图１．２论文框架??首先，对灰色关联分析方法进行简要介绍，归纳传统灰色关联模型的建模思??想，同时分析其存在的局限性，如模型中分辨系数的固化问题以及模型不完全满??足规范性的定义，进而提出相应的改进思路，总结常见的其他几种模型的不足之??处，为接下来的工作指明方向。??其次，针对传统灰色关联模型中分辨系数固化的问题，通过定义判断因子来??分析序列的稳定性，从而确定分辨系数的动态选取方法，解决以往分辨系数难以??量化的问题。通过理论分析和示例验证确定最合适灰色关联模型的无量纲化方法，??为解决传统灰色关联模型不完全满足规范性的问题提供解决思路。在综合传统灰??７??
上述结论相违背，也就表明了传统灰色关联模型不完全满足规范性的定义。??可具体举例说明，如表２．１所示，示例数据包含一个参考序列Ｘ。和两个比较??序列Ｘ，，?ｘ２。其坐标示意图如图２．１所示，由图易知比较序列ＪＣ２与参考序列＼平??行，比较序列；ｃ，与参考序列％不平行也不重合，由规范性的定义可知，７。２应等??于１，＆不可能等于１。但由传统灰色关联模型计算得到的结果，如表２．２所示，??＆却等于１，明显与规范性的定义不相符。??表２．１示例数据??序号?１２３４５６??参考序列ｘ。?２?２?２?２?２?２??比较序列Ｘ，?３?１?３?１?３?１??比较序列ｘ２?５?５?５?５?５?５??５．５?｜?｜?Ｉ?Ｉ?￣?Ｉ?Ｉ??—参考序列Ｘ。?＂??５＇°?＇?—？－比较序列Ｘ，?－??４．５?－?—比较序列Ｘ２??４．０?－?▲?▲?▲?▲?▲?▲??３．５?－?＿??２．５?－?／?＼?／?＼?／?－??２０?．?．，?■?＼?■?■??２．０?－?．￣ｘ?７?＼?／?
【参考文献】：
期刊论文
[1]灰色关联分析法在评价珠一坳陷盖层质量中的应用[J]. 祝志超,汤军,王亚奇,王林,罗婧. 能源与环保. 2018(03)
[2]基于灰色关联分析的可再生能源发展态势研究[J]. 吕春,郭国梁,王丽,王洪志,刘杰,张道明. 数学的实践与认识. 2018(03)
[3]鄂尔多斯盆地东缘三区块煤层气井产能主控因素及开发策略[J]. 赵欣,姜波,张尚锟,刘杰刚,段飘飘,徐强. 石油学报. 2017(11)
[4]一种基于改进灰色关联分析的变量选择算法[J]. 韩敏,张瑞全,许美玲. 控制与决策. 2017(09)
[5]基于灰色关联理论的球墨铸铁原铁液冶金状态评价模型[J]. 徐振宇,李大勇,马旭梁,王利华. 机械工程学报. 2017(22)
[6]无量纲化方法的选取原则[J]. 李玲玉,郭亚军,易平涛. 系统管理学报. 2016(06)
[7]基于灰色关联分析的微小孔振动钻削参数优化[J]. 鄢春艳,赖兴余,詹春毅,李伟光. 机械设计与制造. 2015(12)
[8]基于高光谱成像的苹果虫害检测特征向量的选取[J]. 田有文,程怡,王小奇,栗庆吉. 农业工程学报. 2014(12)
[9]灰色关联分析模型研究进展[J]. 刘思峰,蔡华,杨英杰,曹颖. 系统工程理论与实践. 2013(08)
[10]基于灰色关联和主成分分析的车削加工多目标优化[J]. 刘春景,唐敦兵,何华,陈兴强. 农业机械学报. 2013(04)
硕士论文
[1]变权灰色关联分析及其在绿色供应商评价中的应用研究[D]. 徐敏.昆明理工大学 2016
本文编号：2917884
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/huaxue/2917884.html
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