多重分形熵及其在非平稳信号分析中的应用研究

在对信号进行多重分形分析的基础上,提出了对信号进行定量评价的一种新指标--多重分形熵,这种方法能够表征信号能量分布的奇异状况和几何特征分布几率,可用于非平稳信号内在特征信息的精细刻画和准确提取,通过对实际信号的分析表明,提出的方法为设备故障状态识别提供了新手段.     

基于信息熵与现场数据的汽车零部件可靠性计算

采用信息熵建立了基于现场数据的汽车零部件可靠性计算方法,并通过VB编程实现.分析了传统方法的苛刻要求及计算的不精确.讨论了信息熵计算标准差的方法、正态分布可靠度的计算方法、等效正态变换的方法.结论为:本方法可以克服传统方法的苛刻要求;本方法的计算结果更接近真实值;将强度对数正态分布转换为等效正态分布,具有广泛的普遍性.     

一种基于信息论模型的入侵检测特征提取方法

在网络入侵检测中,由于原始数据特征维度高和冗余特征多,导致入侵检测系统的存储负担增加,检测分类器性能降低。针对该问题本文提出了一种基于信息论模型的入侵检测特征提取方法。它以具有最大信息增益的特征为搜索起点,利用搜索策略和评估函数迭代调整数据集分类标记、已选取特征子集和候选特征三者之间的相关度,最后通过终止条件确定选取特征子集。以入侵检测样本数据集为实验数据,将该方法选取的特征向量运用到支持向量机分类算法中,在特征维度大幅度降低的情况下,检测精度变化很小。实验结果证明了本方法的有效性。     

决策树算法在ofo故障分析中的应用研究

通过数据挖掘技术在海量数据库中寻找有价值的关联规则及做出有效的决策,已成为大数据时代的核心思想。决策树算法对于研究对象的分类、预判等有着直观、准确度高等特点,广泛应用于数据挖掘及分析中。本文以挖掘分析影响ofo共享单车故障主因素为目的,通过ofo共享单车数据库中的统计信息数据进行挖掘分析试验,使用ID3和C4.5算法构建决策树模型,最终找出决定ofo共享单车故障的主要因素-骑行时长。从而为分析ofo共享单车故障情况,给予针对性提示与指导提供有效的建议。     

基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类

目的 高光谱图像波段数目巨大，导致在解译及分类过程中出现“维数灾难”的现象。针对该问题，在K-means聚类算法基础上，考虑各个波段对不同聚类的重要程度，同时顾及类间信息，提出一种基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类算法。方法 首先，引入波段权重，用来刻画各个波段对不同聚类的重要程度，并定义熵信息测度表达该权重。其次，为避免局部最优聚类，引入类间距离测度实现全局最优聚类。最后，将上述两类测度引入K-means聚类目标函数，通过最小化目标函数得到最优分类结果。结果 为了验证提出的高光谱图像分类方法的有效性，对Salinas高光谱图像和Pavia University高光谱图像标准图中的地物类别根据其光谱反射率差异程度进行合并，将合并后的标准图作为新的标准分类图。分别采用本文算法和传统K-means算法对Salinas高光谱图像和Pavia University高光谱图像进行实验，并定性、定量地评价和分析了实验结果。对于图像中合并后的地物类别，光谱反射率差异程度大，从视觉上看，本文算法较传统K-means算法有更好的分类结果；从分类精度看，本文算法的总精度分别为92.20%和82.96%， K-means算法的总精度分别为83.39%和67.06%，较K-means算法增长8.81%和15.9%。结论 提出一种基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类算法，实验结果表明，本文算法对高光谱图像中具有不同光谱反射率差异程度的各类地物目标均能取得很好的分类结果。     

基于链语法的英语作文自动评分研究

分析研究当前国内外英语作文自动评分系统的研究成果,提出了一种基于链语法(Link Grammar)的能为学生提供实时训练的英语作文自动评分系统。系统首先通过依据Link Grammar对句子分析后的成本向量(cost vector)计算文章的语法权值,其次则利用文章核心词、非核心词熵值和有效句比例来对文章主题分档,最后则是结合语法权值和主题分档结果计算文章分数。测试结果表明,10~15分段作文达到了88.9%的准确率,说明该系统在10~15分段作文具有较好的适应性,同时系统的分析时间也能很好的满足实时性的要求。     

基于DS/AHP和组合权重对职业教育成绩综合评定研究

职业教育中，成绩评定“重识轻技”现象一直没有得到有效解决。为此，文中采用AHP方法的主观赋权和基于数据的熵权法，利用最小相对信息熵原理求得组合权重，并综合考虑考试形式、评分标准、各科难易程度以及各科在职业定位中地位的不同。其次，利用DS/AHP构建基于过程性、多变量不确定信息成绩评价方法，克服当前职业教学中成绩评价系统存在的缺陷，如：只注重学生的理论认知能力，以考试成绩为主，并没有完整地体现操作技能能力与职业素质；学生的过程性评价（练习情况、课堂表现、操作技能）完全依靠教师的主观意愿和判断，无法做到真实公正。文中所构建的定量、客观公正、立体的职业教育成绩综合评定体系，可为推动职教高质量发展提供路径，也能够更好地落实国家“三全育人”理念。     

基于小波信息熵归一化的齿轮箱可靠性研究

针对目前可靠性分析方法必须采用很大的统计样本数据和采用概率统计方法计算齿轮箱可靠性的不足,提出了利用齿轮箱运行状态信息来实现小样本条件下齿轮箱可靠性估计的方法:基于小波信息熵归一化的可靠性估计。基于小波信息熵归一化的齿轮箱可靠性估计是对齿轮箱运行工程中的振动信号利用第二代小波包进行分解和重构计算,得到分解频带信号,然后计算分解频带信号的相对能量和小波信息熵归一化,最后根据小波信息熵归一化获得反应齿轮箱运行状态可靠性的指标——可靠度。在对齿轮箱可靠性估计的应用表明所提出的方法有效、合理,为齿轮箱在缺乏大样本数据、非概率统计条件的可靠性估计提供了方法。     

基于信息熵的建筑空调异常日用能模式检测方法

以夏热冬暖地区某办公建筑中央空调为研究对象,将室外干球温度、开机时长、日期属性等作为复杂工况的划分依据,然后以不同典型工况下日用能模式距离矩阵计算各模式的信息熵值,将其作为描述日用能模式异常程度的特征参数降低数据维度,最后采用聚类算法实现不同工况下的异常日用能模式的识别。结果表明:基于信息熵的检测结果与常规特征参数法、K-means直接聚类法相比,降低了异常日用能模式的误判率和漏检率。该方法可为进一步挖掘建筑空调节能潜力提供参考。