成矿系统中的耗散结构──以聚铀过程为例

以聚铀过程为例，对成矿系统运用耗散结构理论进行初步探讨。结果表明：（１）成矿系统是一个非平衡、自组织的开放系统，具非线性叠加性和高度有序性；（２）地质力是聚铀过程中导致负熵演化的动力来源；（３）构造运动及其多旋回性是成矿系统演化并产生新质变、新量变的巨涨落；（４）聚矿系统的耗散结构可由数学模型进行归纳。     

基于熵视角的企业安全文化建设分析

传统企业安全文化的研究大多是内控式的、静态的管理模式和机制的研究。这种研究的缺陷在于将企业安全系统看成一个孤立的系统,致使企业内部难以建构一个科学、完整的文化管理系统。引入"熵"的概念可以更清晰的分析企业安全文化建设的目标结构和类型结构。通过建立熵流模型和分析熵流控制,可以建立一个开放式的企业安全文化管理系统。     

齿轮泵压力信号的负熵基ICA特征提取和故障诊断

齿轮泵动态压力信号蕴含了丰富的状态信息,是齿轮泵的关键性能参数之一;负熵是随机变量独立性的自然测度,反映了机械信号信息的动态变化特征。为了进行基于齿轮泵动态压力信号的故障诊断,在引入经验模态分解技术的基础上,提出了齿轮泵压力信号的负熵基ICA特征提取方法,并进而联合最小二乘支持向量机,探讨了基于ICA和LS-SVM的齿轮泵特征提取和故障诊断方法;理论和试验研究表明,基于负熵的ICA特征提取和故障诊断方法是有效的。     

基于遗传算法的超亚高斯混合信号盲分离

针对基于扩展信息最大化算法的盲源分离算法在分离超亚高斯混合信号时依赖于信号的峭度估计且对初始分离矩阵和步长较为敏感的问题,提出了一种基于遗传算法的盲源分离算法。该算法以分离信号之间的互信息作为代价函数,采用非多项式函数的逼近方法解决了互信息求解过程中涉及到的负熵的计算问题,用遗传算法代替梯度寻优算法最小化代价函数。仿真结果表明:在分离超亚高斯混合信号时,该算法计算简单,鲁棒性好,迭代100次时性能指数值达到0.025 5,分离性能优于基于扩展信息最大化算法的盲源分离算法。     

负熵的零代价——从无序中创造有序

受棘轮机制的启发,利用势阱作为无形的棘齿构建了一个能导致电子定向运动的系统模型,并从微观角度作了详细分析,分析结果表明电子的逸出是一个偏离平衡的自发过程,此过程能在产生负熵的同时不消耗有序能.对模型的动力学特征作进一步分析表明,系统具有一般自组织系统普遍的自组织行为特征,并支持"孤立体系可存在零代价的突变"的论点.从不同角度重新分析麦克斯韦妖问题并对热力学第二定律的普适性表示质疑.     

基于单稳态随机共振的冲击信号自适应检测方法研究

针对强背景噪声环境下微弱故障冲击信号特征提取困难等问题,对单稳态随机共振系统和衡量指标等方面进行了研究,对低速回转支承的故障诊断策略进行了分析,提出了一种基于单稳态随机共振的冲击信号自适应检测方法。考虑到系统参数的关联性,利用灰狼优化算法(GWO)对系统的多个参数进行了优化,实现了系统参数间的同步优化过程;并以加权负熵指标作为GWO的适应度函数,对仿真冲击信号和低速回转支承振动信号进行了状态监测与故障分析。研究结果表明:该系统方法简单易行、收敛速度快、参数优化效果理想,能够在强背景噪声环境下,有效地利用噪声能量来增强微弱故障信号,凸显仿真冲击信号的特性;能准确地诊断出低速回转支承故障模式,在工程实际中具有良好的工程应用前景。     

利用熵理论来分析矿业的可持续发展

基于熵理论和可持续发展理论,研究了矿业可持续发展的途径和策略,并利用热力学上资源耗失量的化学能方法,推导出系统熵增量公式、特定系统内最大熵增量公式和引入负熵后的熵增变化量公式.利用实例分析和计算,验证了把整个系统熵增定量计算出来的方法--耗失资源的化学能的方法是切实可行的.     

基于负熵最大化FastICA算法的雷达信号分选

在深入分析FastICA算法的基础上,提出了将其用于雷达信号的分选。仿真结果表明,这种算法应用于雷达信号分选时取得了很好的分离效果。     

基于独立分量分析的脑电中眼电伪迹消除

利用独立分量分析的方法对脑电中眼电伪迹成分进行剔除。运用负熵最大算法将脑电信号分解成独立分量,利用伪迹脑地形图的特征,将伪迹分量分离,得到不含伪迹的脑电信号。实验结果表明,该算法具有较强的稳健性和实用性。     

利用独立分量分析法去除地震噪声

 独立分量分析（ICA）作为盲源分离（BSS）的一种新方法,是分解观测数据中独立信息的有力工具。以往的ICA算法一般假设噪声可以忽略不计，而实际的观测数据中又常常包含一些加性噪声。对于加性噪声的影响不能忽略的情况下，改进的ICA算法首先利用非零时间滞后协方差，应用两步特征值分解法(EVD)可成功地去除部分加性噪声的影响；再利用ICA算法就能更好地分离出原信号。本文通过对地震理论模型和实际资料的试验，说明改进的ICA算法能够有效地克服加性噪声对常规ICA算法的影响，能够分离出地震资料中的有效信号，从而实现利用独立分量分析压制地震资料噪声的目的。