结合方向纹理熵的Haar-like特征在线boosting跟踪算法

针对传统基于Haar-like特征的on-line boosting跟踪算法（HBT）需要产生大规模随机特征、占用大量计算资源和存储空间的缺点,提出结合方向纹理熵的Haar-like特征在线boosting跟踪算法（HBTT）。HBTT算法利用灰度共生矩阵的熵获得目标纹理的方向信息,在此基础上有针对性地产生具有方向纹理信息的Haar-like特征,从而可有效避免无效随机特征的产生,减小特征池容量;更进一步,可根据目标纹理的复杂程度自动调整特征数量,使得算法更灵活。在跟踪过程中,在线学习模块可以使错误率较高的特征被结合了目标纹理方向信息的Haar-like特征所替换。与HBT算法比较,HBTT算法的跟踪误差降低了10%以上;在相同特征池容量下,置信度提高了2%以上。实验结果表明,该算法不仅具有较高的鲁棒性,而且在跟踪效率和性能上都有所提高。     

加权条件熵在异常检测中的应用

通过分析信息熵在异常检测中的应用和条件熵的固有特性, 提出了一种基于条件熵和加权熵理论的异常检测方法。分析网络流量特征, 选取具有内在相关性的网络特征属性, 给出了加权系数矩阵的公式和异常检测的具体实现方法。通过实验验证了该方法的有效性和实用性, 根据不同属性特征在加权条件熵理论中的应用效果, 分析了不同特征属性选择造成检测效果差异的原因。     

基于排列组合熵的高速列车走行部故障分析

针对列车走行部的多种故障模式,提出了基于排列组合熵的高速列车走行部故障诊断方法.对原车和抗蛇行减振器失效、空气弹簧失气、横向减振器失效四种工况进行仿真实验,得到列车不同位置的振动信号.计算列车振动信号的排列组合熵,首先实现了同一速度下不同故障的分离,然后以排列组合熵作为故障特征向量,对特征向量进行多级SVM分类识别.实验结果表明,该方法可以有效识别列车同一速度下的不同故障,高速时对四种工况的平均识别率达97％以上.     

Web软件可信性的模糊评价方法

在对ISO/IEC 9126模型及Web软件属性图进行改进和扩充后,应用因子分析法构建了Web软件可信性评价指标体系,运用结构熵值法确定了各个可信指标的权重,并运用改进的证据合成方法构造专家评价信息的模糊评价矩阵;最后,运用置信度识别准则对软件可信性进行等级评价和得分计算,对应可信性决策规则集得出相应的策略。结合对Web软件中网上银行项目的实例分析说明了该方法的实用性和有效性。     

云数据库中基于极大熵差分进化的负载评估算法

由于分布式关系型数据库基于两阶段提交协议的设计方式,使得系统如出现单节点瓶颈问题,数据库事务将全部回滚,从而造成巨大的系统开销,影响数据库在大数据环境下的应用。针对这一现状,提出一种基于极大熵差分进化的负载评估算法,利用评价函数法,将多目标优化问题转化为不可微的单目标优化问题,再利用极大熵函数,将不可微优化问题转化为一个带有参数的无约束优化问题,最后用差分进化算法对其进行求解,找出节点资源最优集,从而为过载节点的数据迁移提供了理论依据,也进一步实现了对云数据库的设计。实验结果表明,该算法能够提高系统的整体性能,有效避免单节点瓶颈问题。     

稀疏统计二次Renyi熵的运动估计匹配准则

运动估计是视频编码技术的核心,通过对运动估计基本原理的分析可知匹配准则是运动估计的关键环节。针对传统匹配准则描述块匹配精度不高,导致信息冗余较多的不足,提出一种稀疏统计二次Renyi熵的运动估计匹配准则。该匹配准则在计算Renyi熵时,引入了统计直方图,采用统计的方式计算概率密度函数,并结合基于梯度的图像质量评价和运动矢量中心偏离特性,对直方图的统计区间进行稀疏化。实验结果表明,该匹配准则简化了Renyi熵概率密度函数的计算,通过统计区间的稀疏化减少了80%以上的乘法运算量,对运动剧烈的视频序列能够得到优于传统绝对误差和函数的峰值信噪比,取得更好的图像质量。     

一种新颖的离散化算法及其应用

连续数值属性的离散化是粒计算理论应用的重要步骤。首先对目前的离散化算法进行分类讨论,提出区间粒的概念,融合熵理论定义区间粒的粒度,进而提出基于粒计算的连续数值属性的离散化算法,并将该算法应用于入侵检测过程。实验结果表明该算法简洁高效,能够确保入侵检测系统的检测效果。     

高速列车转向架故障信号的聚合经验模态分解和 模糊熵特征分析

为了对高速列车转向架关键部件进行状态监测,利用转向架故障振动信号的特点,提出了一种结合聚合经验模态分解和模糊熵的特征提取方法.对故障信号进行聚合经验模态分解,得到一系列具有不同物理意义的简单成分信号,采用相关分析法选取最能反映原信号特征的本征模态函数.对这些本征模态函数和原信号分别计算模糊熵值构成多尺度复杂性度量的特征向量,输入最小二乘支持向量机中进行分类识别,与模糊熵特征相比得到了更好的识别效果,证明了算法的有效性.     

融合提升小波和形态学熵权的医学图像边缘检测

为了提高医学图像边缘检测定位的精度,结合基于小波变换和数学形态学边缘检测算法的优点,提出一种融合提升小波和多尺度形态学熵权边缘检测算法。首先应用提升小波边缘检测算法提取边缘,再由多尺度形态学算子进行边缘检测,依据各尺度下边缘图像的信息熵确定权值进而求和得到边缘图像,最后对两种方法得到的边缘图像进行融合。实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法融合规则简单,边缘精度高并且定位准确,是一种有效的图像边缘检测算法。     

区间犹豫模糊熵应用于地方高等教育发展研究

构造了新的区间犹豫模糊熵、交叉熵公式,提出了一种新的区间犹豫模糊多属性群决策方法,并将其应用于地方高等教育发展研究的过程中。构建了一种新的区间犹豫模糊熵公式,并证明其满足区间犹豫模糊熵的公理化条件;给出了区间犹豫模糊距离测度的公理性定义,研究了区间犹豫模糊距离测度和区间犹豫模糊熵、交叉熵的关系,并构建了区间犹豫模糊加权交叉熵公式。在区间犹豫模糊环境下,基于区间犹豫模糊熵、交叉熵以及交叉熵贴近度,提出了一种新的属性权重未知的多属性决策方法,并将其应用于对地方高等教育发展研究的过程中,验证该方法的可行性和有效性。