汽车轮胎胎面磨损程度检测系统

汽车轮胎的安全性直接关乎交通安全和乘客的出行安全, 轮胎异常磨损容易导致爆胎, 严重磨损的轮胎时刻威胁着乘客的生命安全, 汽车在道路上飞驰的过程中主要磨损的是轮胎的胎面, 因此实现自动化的轮胎磨损检测很有必要. 本研究借助Visual Studio 2017开发平台, 采用C++编程, 使用OpenCV计算机视觉库的API接口结合自主编程的处理顺序, 实现了对轮胎图像的自动采集传输和处理分析, 该系统能精准提取轮胎胎面图像, 并通过分析胎面图像的灰度共生矩阵的特征值判定轮胎的磨损程度, 实现了针对轮胎胎面磨损的自动化检测系统.     

基于熵度量的人群模型评估方法

人群模型评估是虚拟人群仿真研究的关键问题,现有的研究多通过个体仿真轨迹与真实轨迹之间的误差来评估人群模型.然而人群行为本质上是复杂的随机系统,简单的轨迹对比并不能有效反映模型能力.本文应用熵度量的模型评估方法,通过估计真实人群状态与仿真人群状态的误差分布实现了精确的人群仿真定量评估.同时引入失真情况的判断和处理规则,使得评估方法在仿真失真情况下能够保持准确性.实验结果表明,本文提出的算法及规则能有效地实现人群仿真模型的定量评估并给出模型参数选择的指导.     

IETCAM:基于信息熵的低功耗TCAM分类器

目前,三态内容寻址器被广泛应用于数据平面的高速转发,但现有的索引式TCAM在降低功耗和运行时间等方面仍存在问题.针对这些不足,提出了一种基于信息熵的低功耗索引式TCAM分类器,利用了信息熵技术,有效地解决了规则集在TCAM子块中分布不均、功耗较大的问题.实验表明,在2k大小的规则集下,该算法相较于经典的SmartPC算法平均可以提高63％的功耗降低率,运算时间更新速度缩小了97％,存储开销仅增加了10％.     

基于万有引力的自适应近邻传播聚类算法

针对近邻传播（AP）聚类算法对参数偏向参数（Preference）敏感、不适用于稀疏数据、聚类结果中会出现错误聚类的样本点的问题,提出基于万有引力的自适应近邻传播聚类（GA-AP）算法。首先,在传统AP算法的基础上采用引力搜索机制对样本进行全局寻优;其次,在全局寻优的基础上利用信息熵和自适应增强（AdaBoost）算法找到每个簇内正确聚类和错误聚类的样本点,并计算出这些样本点的权值,用计算出的权值更新对应的样本点,从而更新相似度、Preference取值、吸引度和隶属度,并进行重新聚类。不断操作以上步骤直到达到最大的迭代次数。通过在9个数据集上的仿真实验得出,相比于基于自适应属性加权的近邻传播聚类（AFW_AP）算法、AP算法、K均值聚类（K-means）算法和模糊C均值（FCM）算法,所提算法的纯度（Purity）、F值（F-measure）和准确率（ACC）的平均值分别最高提升了0.69、71.74%和98.5%。实验结果表明,所提算法降低了对偏向参数的依赖,提高了聚类效果,特别是对于稀疏数据集的聚类结果的准确率。     

区间Pythagorean犹豫模糊连续熵及灰色关联度的应用

区间Pythagorean犹豫模糊集,可以更加全面完整地描述决策者给出的决策结果,因此它是一个表示不确定现象的强有力的工具。针对模糊信息下的决策问题,提出了一种基于区间Pythagorean犹豫模糊连续熵的多属性决策方法。提出连续区间Pythagorean犹豫模糊有序加权平均（CIPHFOWA）算子,并提出了区间Pythagorean犹豫模糊连续熵,同时给出了属性权重完全未知和部分已知时的权重确定方法;提出了一种基于区间Pythagorean犹豫模糊连续熵-灰色关联度的多属性决策方法,并通过新型农村医疗制度完善情况评价案例说明该方法的可行性和有效性。     

信息熵角度下的深度学习旁路安全评估框架

基于深度学习的建模类旁路密码分析（Deep Learning Side Channel Analysis/Attack,DLSCA）对于各种旁路攻击场景的密码破解效果都十分显著,但是DLSCA仍存有安全评估问题。基于AES对称加密算法的能量分析,通过信息熵角度分析准确率等传统机器学习性能指标无法评估DLSCA深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）模型训练程度的原因。定义密钥信息量,分别阐释密钥信息量与旁路安全评估、DNN模型训练阶段性能评估的关系,建立深度学习模型与旁路分析二者的联系,提出以密钥信息量为核心的DLSCA安全评估框架。     

面向领域建模的信息系统构件识别方法研究

近年来企业的业务操作和流程日趋复杂化,信息系统（IS）却无法快速适应外部业务流程发生的巨大变化,提高软件复用效率是解决该难题的关键。作为软件复用的关键技术,构件识别一直是基于构件的信息系统开发方法（CBSD）的研究热点与难点。结合实际情况及相关理论与技术基础提出了完整的面向领域建模的信息系统构件识别方法,该方法具体包括基于模糊形式概念分析（FFCA）的信息系统构件识别模型以及基于图熵的业务构件识别有效性检验过程。通过该构件识别方法,识别出行业通用的符合高内聚、低耦合以及粒度适宜特征的业务构件,可以迅速应对外部需求变化引起的软件内部业务逻辑发生的改变。以A公司物资管理流程为例,验证了所提出的信息系统构建识别方法。     

基于熵权-模糊层次分析法的清淤泵性能评价及选型

使用桩腿内切割方式进行导管架平台拆除过程中,需对桩腿进行抽泥作业;清淤泵作为桩腿内抽泥系统的关键设备,其性能直接决定了清淤系统的工作效率.为了获得抽泥系统中清淤泵的最优配置方案,基于熵权-模糊层次分析法对清淤泵的性能进行综合评价.建立清淤泵性能指标评价数学模型,从5种性能相近的清淤泵中获得了最优选型方案.研究结果表明:NSQ100-60-45型清淤泵的综合评价权重最大,性能更适合桩腿内抽泥作业.文章建立的清淤泵性能评价模型具有较高的可靠性,对抽泥系统中清淤泵方案选择具有指导意义.     

基于WPEE-RF的模拟电路故障诊断

为实现高效的模拟电路故障诊断,提出了基于小波包能量熵(WPEE)和随机森林(RF)的模拟电路故障诊断方法;选择合适的测试激励信号,监测电路收集数据,对模拟电路监测数据进行5层小波包分解,计算多频带WPEE向量表征故障特征,由RF分类器实现故障诊断;仿真实验结果表明,该方法在双二次滤波电路、Sallen-key滤波电路容差故障诊断以及对数放大器综合故障诊断中体现出良好的性能,故障诊断准确率达99%以上,且该方法具有参数鲁棒性,RF模型训练时间短;较支持向量机和BP网络方法相比,表现出更好的综合性能,更能贴近工程实践应用。     

结合相对熵和多跳转发路由的改进WSN节能策略

目前,基于低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)的改进协议大多是从簇头选举、簇的分布、路径选择等方面入手,数据之间的冗余性考虑不够。提出了一种结合相对信息熵的改进LEACH协议(LEACH-CIE),结合相对熵模型,计算节点相邻两个周期数据概率分布的相对熵值,再与阈值进行比较,以此判断数据的冗余度,通过拒绝冗余数据的传输,达到降低网络能耗的目的。在数据发送阶段,考虑通信距离、能耗比等因素,提出一种兼顾自身剩余能量的多跳转发路由(MFRCRE),优化节点转发条件,均衡网络各节点的能量消耗速率。实验结果表明,该方法可以有效地降低并均衡网络节点的能耗以延长网络生存周期。