基于乘法偏好关系的群一致性偏差熵多属性群决策方法研究

在多属性群决策中, 针对每一个属性下决策者都有一个关于决策方案的乘法偏好关系的决策问题, 提出一种基于乘法偏好关系的群一致性偏差熵多属性群决策方法. 此方法考虑到不同属性下的决策者具有不同的权重, 并通过迭代运算可以达到群一致性水平, 从而得出最终的不同属性下决策者的权重; 同时, 可以利用偏差熵模型来求解属性权重, 利用这两个权重最终获得一个综合各方意见的群一致性乘法偏好关系. 最后通过算例分析验证了所提出方法的有效性.     

自适应二进制算术编码的动态可重构实现研究

针对H.266/VVC视频编码标准下的上下文自适应二进制算术编码器编码速度慢、资源开销大的问题,面向可重构结构依据算法的内在并行特性优化了编码架构,并基于动态可重构阵列处理器设计实现了CABAC编码器常规编码模式下的并行映射方法,阵列结构能够根据编码输入对优化后的算法进行动态重构,在避免专用硬件编码器较高的资源开销情况下利用软件重构的方法实现熵编码过程,保证编码准确性的同时提高了视频数据流编码效率,为此类运算密集型算法的硬件实现提供了更为灵活高效的参考途径。仿真结果表明,映射实现的编码过程中每个编码周期完成5个二进制序列的编码,平均编码效率达到384.13Mbin/s。基于FPGA的测试结果表明,软件重构方法与专用硬件实现的编码器相比,资源开销降低且编码效率提升5.47%,与同类型可重构视频编码结构相比,编码效率提升7.03%。     

基于排列熵和支持向量机的癫痫发作预测研究

针对癫痫发作给病人带来的巨大伤害,为临床治疗留下足够空余时间,提出一个可以预测癫痫发作的系统模型。对21名癫痫病人进行研究,提取具有较低算法复杂度的排列熵构成特征向量,将其输入支持向量机（support vector machine,SVM）训练出学习模型,用来识别发作期样本,利用投票机制充分考虑病人差异来判断所处状态,最终实现癫痫的实时预测。结果表明,其中81%的发作可以提前平均50多分钟预测到,且具有较低的误报率。为癫痫发作预测系统的理论研究打下坚实基础。     

基于CMFS-MIC特征选择的跳频电台个体识别方法

针对跳频电台细微特征集中存在冗余特征等导致电台识别时存在计算量大、识别准确率低等问题,提出了一种基于CMFS-MIC特征选择的跳频电台个体识别方法。首先计算采集到的各个跳频电台信号样本的细微特征集,然后采用关联信息熵度量特征子集的组合效应,兼顾考虑特征间的关联关系和冗余关系对各个特征进行降序排序。在此基础上,采用最大信息系数度量的近似马尔可夫毯方法删除冗余特征,实现对特征子集进行优化和降维。最后,设计了投票组合分类器实现对4部跳频电台信号的识别。仿真结果表明,本文算法具有更高的分选识别率。     

气相色谱-质谱联用法测定金属皂中的多环芳烃

建立了金属皂中16种美国环保局(EPA)优先监控的多环芳烃的气相色谱-质谱(GC/MS)联用测定方法,样品先用二甲基亚砜萃取,再用环己烷进行反萃取,经硅胶柱净化后,用GC/MS分离测定。优化了16种多环芳烃(PAHs)的分离测定条件,结果16种PAHs的平均回收率为75.32%￣98.72%,精密度实验相对标准偏差(RSD)为2.19%￣6.93%,检测限(S/N=5)为0.002￣0.010mg/kg。该方法灵敏度高、准确性好,完全可以满足金属皂中多环芳烃的检测要求。     

基于物元分析法的水资源管理现代化评价

为科学合理地评价区域水资源管理现代化水平,从水资源保障、用水效率、水资源保护、水资源公共管理能力、水资源支撑能力5个方面构建评价指标体系,将模糊层次分析法(FAHP)和熵权法耦合,确定评价指标综合权重,基于物元理论建立水资源管理现代化评价模型。以南京市高淳区为例进行评价,结果表明,南京市高淳区水资源现代化管理水平处于初等现代化阶段,与实际情况相符,验证了所构建评价模型的可行性和有效性。     

熵权-云模型在土石坝安全综合评价中的应用

提出了一种基于熵权-云模型的方法,借鉴云模型的特点,在构建评价层次结构模型时,采用改进层次分析法结合信息熵确定各评价指标权重,以克服运用模糊层次综合分析法时权重受人为主观判断影响较大和模糊概念会丢失部分不确定性等问题,改进隶属函数对土石坝进行综合评价,并以某均质土石坝为例评价了大坝安全状态,分析表明该方法具有可行性。     

带约束拉杆L形方钢管混凝土组合异形柱的受力研究

为研究对拉约束拉杆对组合柱性能的影响,针对L形组合异形柱设置不同类型的约束拉杆、不同强度材料等进行数值模拟,对比该类型下的相应试验结果,分析验证了对拉约束拉杆对L形组合异形柱的性能改善作用,得到了对拉约束在柱延性及承载力方面的积极影响效果。最后基于线性回归分析的理论计算方法表现出了和数值结果较高的一致性,建立了具有较高参考价值的带约束拉杆的组合异形柱承载力计算公式。     

基于组合赋权的湖泊健康评价物元分析模型

湖泊生态系统的健康是人与自然和谐相处及可持续发展理念的重要体现。通过建立湖泊健康评价物元分析模型,并改进其指标权重的计算,以离差平方和准则将层次分析法、熵值法及主成分分析法3种赋权方法取得的权重结合得到最优组合赋权,应用到某地5个湖泊进行湖泊健康评价。根据当地湖泊具体情况,选取12个详细指标建立评价体系与评价标准,通过模型计算得出结果显示5个湖泊中4个湖泊评价结果为优,一个评价结果为良,湖泊总体健康状况良好。因此该模型用于湖泊健康评价是非常有效的。     

Efficient multilevel image segmentation through fuzzy entropy maximization and graph cut optimization

The fuzzy c-partition entropy has been widely adopted as a global optimization technique for finding the optimized thresholds for multilevel image segmentation. However, it involves expensive computation as the number of thresholds increases and often yields noisy segmentation results since spatial coherence is not enforced. In this paper, an iterative calculation scheme is presented for reducing redundant computations in entropy evaluation. The efficiency of threshold selection is further improved through utilizing the artificial bee colony algorithm as the optimization technique. Finally, instead of performing thresholding for each pixel independently, the presented algorithm oversegments the input image into small regions and uses the probabilities of fuzzy events to define the costs of different label assignments for each region. The final segmentation results is computed using graph cut, which produces smooth segmentation results. The experimental results demonstrate the presented iterative calculation scheme can greatly reduce the running time and keep it stable as the number of required thresholds increases. Quantitative evaluations over 20 classic images also show that the presented algorithm outperforms existing multilevel segmentation approaches.