浅谈熵变和绝对熵的区别

从分析各种过程熵与混乱度变化的一致性，说明熵变和绝对熵的区别。     

基于模糊修正熵权TOPSIS的战时装备供应链风险评估

针对战时装备供应链的特点,以远程精确打击、敌特后方袭扰和恶劣天气等三个因素为主要风险指标,运用修正的模糊信息熵权对TOPSIS法进行改进,提出了一种新的战时装备供应链风险评估方法。首先利用原始数据产生的模糊信息熵权进行客观赋权,并引入专家因素对权重进行主观修正,利用逼近理想解排序方法进行运算,最后通过实例计算与分析,验证该评估方法简便易行,结论合理,有效降低了指挥员决策的主观随意性。     

脑电信号的小波变换和样本熵特征提取方法

针对现有的采用单一的特征提取算法对运动想象脑电信号识别率不高的问题,提出一种结合小波变换和样本熵的特征提取方法.通过小波变换,把脑电信号进行3层分解,抽取出对应于脑电β节律频带的小波系数的能量均值和能量均值差,并结合脑电信号的样本熵组成特征向量,使用支持向量机分类器对左右手运动想象脑电信号进行分类.结果表明,结合小波变换和样本熵的特征提取方法明显优于仅采用小波变换、样本熵以及其他传统的特征提取方法,得到的最高正确识别率为91.43%.     

基于生态位理论的黄河流域用水结构分析

为分析和探究黄河流域用水结构的变化特征,科学支撑流域水资源合理配置与调度,保障流域可持续发展,以黄河流域为研究对象,基于生态位理论构建了用水结构生态位及其熵值模型,分析了流域及流域内主要省区用水结构演变趋势和特征,并与发达国家用水特征作比较。在此基础上提出了相关建议。结果表明:黄河流域的农业用水生态位(0.7～0.78)最大但呈现波动减少趋势,工业用水生态位(0.12～0.15)次之且变化趋势为波动且有所下降,生活用水生态位(0.06～0.08)与城镇公共及生态用水生态位(0.03～0.09)相对较少但皆有不同程度的增长趋势。各省区的生态位熵值差异较大,表明流域及各省区间用水结构差异较大。统计年间宁夏、内蒙古及山东的农业用水占有率高于全流域,陕西、山西、河南及甘肃的工业用水占有率高于全流域,各省区城镇公共及生态用水的占有率变化剧烈,陕西、山西及河南的生活用水占有率高于全流域。相较于黄河流域,美国的工业用水(0.42～0.52)在用水结构中的优势更加突出,农业用水(0.31～0.44)相对处于劣势地位;两个区域生活用水在用水结构中的地位相对其他的用水类型更为接近。     

海绵城市低影响开发措施综合效益评价体系及应用

为对低影响开发(LID)措施综合效益进行量化评价,综合考虑生态、经济及社会等因素,选取径流量削减率、污染物削减率、成本投资、运行效益、雨水利用、生态价值等16项LID措施评价指标,采用层次分析法和熵权法确定指标权重,基于云模型构建了LID措施综合效益评价体系。将评价体系应用于南京一住宅小区的4个LID措施初步设计方案量化评价,结果显示,功效最大型方案截污减排效益最优,社会效益良好,对于“较优”的隶属度最大,为最优方案。     

基于级差最大化组合赋权法的地下水功能评价

针对地下水功能评价中单独采用主观赋权法或客观赋权法存在的问题,结合二者的优点,采用基于主观赋权的层次分析法与客观赋权的熵权法相结合的级差最大化组合赋权法评价地下水功能,并通过计算不同赋权方法权重结果与平均值的相对偏差来衡量级差最大化组合赋权法的准确性。将该方法应用于伊犁河谷西北部平原区浅层地下水功能评价,评价结果基本符合评价区实际情况,验证了该评价方法在地下水功能评价中的可行性。     

基于模糊综合评价的灌区水闸工程造价控制研究

本研究对东风渠灌区续建配套节水改造牧马山干渠整治项目水闸工程造价控制水平进行研究,利用专家咨询、文献查阅、现场调研等方式确定评价指标体系,利用熵权确定客观权重,专家咨询法确定主观权重,将主客观权重进行加权,利用模糊综合评价方法确定牧马山干渠整治项目水闸工程造价控制水平.结果表明:该项目水闸工程造价控制水平18.72％为优,45.62％为良,28.30％为及格,7.36％为不及格.依据最大隶属度对该灌区水闸工程造价控制进行评价,造价控制水平为良.     

基于AHP和熵权法组合权重的京津冀地区水循环健康模糊综合评价

在阐明健康水循环内涵的基础上,构建涵盖水资源、水环境、水生态、水效用和水灾害等5个准则层,包括降水量、人均水资源量、亩均水资源量、地下水供水占比等18个指标的水循环健康评价指标体系,采用层次分析法与熵权法组合赋权,运用模糊综合评价法评价了京津冀地区2009-2018年水循环健康状况。评价结果显示:近10年京津冀地区水循环健康状况总体呈逐步向好趋势,北京、天津和河北水循环健康等级分别为亚健康、一般和亚病态;中水供水率、平原地下水埋深下降量、河湖调蓄能力、万元工业增加值用水量等是影响京津冀地区健康水循环的主要指标,但各指标间发展不平衡,仍有较大提升空间。     

基于点对相似度的深度非松弛哈希算法

哈希学习能够在保持数据之间语义相似性的同时, 将高维数据投影到低维的二值空间中以降低数据维度实现快速检索. 传统的监督型哈希学习算法主要是将手工设计特征作为模型输入, 通过分类和量化生成哈希码. 手工设计特征缺乏自适应性且独立于量化过程使得检索的准确率不高. 本文提出了一种基于点对相似度的深度非松弛哈希算法, 在卷积神经网络的输出端使用可导的软阈值函数代替常用的符号函数使准哈希码非线性接近-1或1, 将网络输出的结果直接用于计算训练误差, 在损失函数中使用$\ell_1$范数约束准哈希码的各个哈希位接近二值编码. 模型训练完成之后, 在网络模型外部使用符号函数, 通过符号函数量化生成低维的二值哈希码, 在低维的二值空间中进行数据的存储与检索. 在公开数据集上的实验表明, 本文的算法能够有效地提取图像特征并准确地生成二值哈希码, 且在准确率上优于其他算法.     

基于改进LMD方法的风电机组齿轮箱故障诊断研究

局部均值函数的求取是局部均值分解(LMD)的关键环节。针对局部均值函数求取存在偏差进而造成模态混叠的问题,提出了一种基于局部积分均值的LMD风电机组齿轮箱故障诊断方法。该方法改变了对相邻两极值点求平均值的思路,采用求取相邻两极值点的局部积分均值,再通过滑动平均法进行平滑处理,最终得到局部均值函数。为实现风电机组齿轮箱故障诊断,首先采用改进LMD方法对信号进行降噪处理,然后采用多尺度熵提取降噪处理后信号的特征向量,最后采用极限学习机进行故障诊断。通过仿真分析,证明了该方法能有效解决模态混叠现象,提高了LMD的分解精度。试验验证分析表明,该方法的故障诊断准确率为100%,通过对比分析表明,该方法优于其他故障诊断方法,具有工程应用价值。