基于信息熵的多电飞机供电可靠度评估

由于多电飞机拓扑结构复杂且发生故障的概率较低,采用传统的蒙特卡罗采样方法进行可靠度评估时存在采样次数多,仿真时间长等缺点。通过信息熵引入多元件系统的近似概率分布,从而提出一种适用于多电飞机供电可靠度评估方法,在信息熵中引入最优参数,改变了元件的故障概率分布,构造了元件零方差概率密度函数的近似函数,然后利用差分进化求解最优参数。结合对偶抽样的信息熵法可进一步降低采样过程的方差,提高了传统蒙特卡罗方法的采样效率。最后使用一个多电飞机电源系统为应用案例,对几种可靠度分析方法进行收敛性和准确性分析,其结果表明本文方法在小概率事件评估问题上优势明显。     

一种提高口令识别率的二字口令字数确认方法

在传统的基于隐马尔科夫模型的语音口令识别系统的误识口令中,有很大一部分是将字数为两个字的语音口令误识为字数大于两个字的语音口令.针对此问题,本文提出了一种二字语音口令字数确认方法,分别以短时能量、Teager能量算子和信息熵作为确认二字语音口令的三种特征,运用滑动窗确认测试语音口令是否为二字语音口令,并根据确认结果对语音口令识别系统的识别结果进行再处理,减少了二字语音口令的误识率.在加入了字数判别功能的改进语音口令识别系统上的实验结果表明,本文提出的算法有效地提高了基于隐马尔科夫模型的语音口令识别系统的识别率.     

NLOF:一种新的基于密度的局部离群点检测算法

基于密度的局部离群点检测算法(LOF)的时间复杂度较高且不适用于大规模数据集和高维数据集的离群点检测。通过对LOF算法的分析,提出了一种新的局部离群点检测算法NLOF,该算法的主要思想如下:在数据对象邻域查询过程中,尽可能地利用已知信息优化邻近对象的邻域查询操作,有关邻域的计算查找都采用这种思想。首先通过聚类算法DBSCAN对数据集进行预处理,得到初步的异常数据集。然后利用LOF算法中计算局部异常因子的方法计算初步异常数据集中对象的局部异常程度。在计算数据对象的局部异常因子的过程中,引入去一划分信息熵增量,用去一划分信息熵差确定属性的权重,対属性的权值做具体的量化,在计算各对象之间的距离时采用加权距离。 在真实数据集上 对NLOF算法进行了充分的验证。结果显示,该算法能够提高离群点检测的精度,降低时间复杂度,实现有效的局部离群点的检测。     

基于信息熵的一种属性约简算法

文章针对Rough Set理论的核心内容之一属性约简进行了研究。结合信息论的有关知识,研究了在属性约简过程中决策属性集相对条件属性集的条件熵的变化规律,在此基础上提出了新的属性约简算法。实验分析表明,在多数情况下这种算法都能够得到决策表的最小约简,同时还对算法复杂度做了简单的分析。     

基于关键链技术的进度管理方法研究

关键链技术是一种项目进度管理的新方法,近年来国内外学者对关键链技术的研究逐渐增多。对于关键链技术的研究主要集中在解决缓冲区设置不合理带来的项目间工序松弛、工期延误等问题,基于信息熵理论,建立了可以综合考虑整体复杂熵、单一复杂熵、施工难度熵、资源约束熵、决策者偏好因素的新的缓冲区设置模型,并结合根方差法改进了缓冲区计算公式,然后将冗余缓冲整合到项目缓冲之中,通过吸收可能出现的风险来对缓冲区设置模型进行修正,最后通过算例验证了模型的实用性。研究表明该模型能够更为合理与全面地量化风险因素对项目进度的影响,提高缓冲区设置精度,有效解决由于汇入缓冲过大可能造成的系列问题。     

基于运动区域信息熵的实用智能安全监控

针对传统网络监控系统需要时刻有人值守的缺点,采用数字图像处理技术和无线移动通信技术,设计了一种智能安全监控系统;文章提出了采用运动物体识别和运动区域信息熵计算相结合的算法找到最佳信息帧,以此作为通知用户的手段;结合JPEG2000的ROI技术完成了算法融合,实现了最佳信息帧提取和视频压缩;同时,对硬件结构进行了设计,采用了被动人体红外检测触发电路和DSP+FPGA的高效处理结构;最后,通过仿真证明了运动区域信息熵的效用,即信息熵最大帧代表这一帧图像在视频中的信息。     

一种基于信息熵的时间序列分段线性表示方法

针对部分时间序列具有高维、大数据量及数据更新速度较快的特点, 导致在原始时间序列上难以进行数据挖掘的问题, 提出一种基于信息熵的时间序列分段线性表示方法——PLR_IE。该算法利用信息熵作为评判重要点数量的性能指标, 从序列中提取重要分段点的数量分布情况, 利用重要点组成的序列重新拟合原始时间序列, 为下一步数据挖掘提供基础。实验结果表明, 该方法能高效地提取出序列主要特征、拟合原始序列。     

基于信息熵的网络流量信息结构特征研究

随着人们对网络流量特征研究的深入,网络异常检测技术得以不断发展,因此流量特征分析是网络异常检测的基础性重要工作。文章研究基于熵的流量信息结构特征,不同于已有的网络流量初级统计特征研究,它以提取的流量属性在单位时间内分布特征为研究对象。基于 DARPA 99数据集的实验表明,该方法相对于基于流量初级统计特征方流量异常表示方法具有更强的敏感性。     

基于信息熵的厦门市用水结构演变及其驱动力的灰色关联分析

基于1999-2010年厦门市水资源公报中农业用水、工业用水和生活用水数据,采用信息熵的方法描述用水结构的演变规律,运用灰色关联度分析影响用水结构演变的主要驱动力.结果表明:厦门市用水结构信息熵和协调度都于2006年起逼近于最大值,越接近最大值说明各部门间用水比重越趋于均衡,说明厦门用水结构系统趋向于无序、均衡的状态发展.灰色关联度反映了社会经济发展对用水结构的演变具有较强的影响,其中以产业结构对其的影响最为突出.