基于熵权法的综合商场应急处理能力评估

综合运用事故树分析和专家咨询方法,建立指标体系;对层次分析法所确定的指标权重进行修正,并通过模糊综合评价法确定某综合商场应急处理能力等级。     

乳化沥青冷再生混合料疲劳性能及影响因素

为研究乳化沥青冷再生混合料抗疲劳性能关键影响因素,采用应力控制模式下的间接拉伸疲劳试验,分析应力水平、水泥用量、旧料( relaimed asphalt pavement, RAP)掺量、乳化沥青类型及乳化沥青用量等因素对冷再生混合料疲劳性能的影响规律,最后,基于灰关联熵分析,对各影响因素进行了量化与比较。结果表明：乳化沥青针入度指标、RAP掺量对乳化沥青冷再生混合料疲劳寿命影响最为显著,乳化沥青用量、乳化沥青延度指标影响次之,应力水平、水泥用量影响最小。     

国家自然科学基金项目（51769017、51969018）

针对现有碾压混凝土坝温度场预警多是基于单个测点进行分析这一不足,提出了利用多测点综合信息预警的模式和方法。采用概率原理对温度监测值的有序度和无序度进行了定义,基于投影追踪法,确定了各测点的权重分布;根据温度场有序到无序的演变规律,结合有序度和测点权重分布,构建了能描述碾压混凝土坝温度场有序性的权重熵;借助典型小概率原理,提出了碾压混凝土坝温度场预警准则。实例分析表明：权重熵的变化规律与温度实测值变化规律相吻合,从而验证了该方法的可行性和有效性。     

基于权值优化神经网络的交通拥堵程度决策方法

针对现有的交通拥堵程度决策方法在证据不确定和不完备情况下评价准确率低的问题,提出了一种基于权值优化神经网络方法。首先,采用二次型隶属度描述了各类交通拥堵证据的不确定性与不完备性。其次,由信息熵计算证据的贡献度,并作为优化神经网络的输入层权值。接下来,由初始权值与前序时刻的梯度和自适应更新各隐层与输出层的神经元权值,以期降低不确定和不完备证据给整个网络带来的累积误差。最后,结合实际交通状况进行算例分析,验证了该方法的准确性与收敛性。结论分析表明,所提出的方法能作出准确的交通拥堵程度决策。     

基于熵权模糊迭代法的生态友好型水库调度控泄方案模糊集对综合评价（研究生论坛）

以天然径流模式为理想状态,构建了用以评估不同水库控泄方案下的调度出流与天然径流过程接近程度的评价指标体系,提出了基于熵权模糊迭代法的模糊集对综合评价模型,并对二滩电站的6种控泄方案进行了实例分析。结果表明,相比复合模糊物元法,新方法不仅可以直接确定所有评价方案公平竞争下的指标权重,而且还能同时从外部整体与内部关系结构上分析评价方案与评价等级间的不确定性关系,使得评估结论更加合理可靠,说明该方法切实可行、可操作性强。     

基于PSO的模拟电路故障信息特征提取

为了提高容差电路故障诊断的诊断效率,改善电路故障征兆的特征描述,采用基于信息熵的方法生成被测容差电路的故障特征,并提出了基于离散粒子群的容差电路故障信息的特征提取方法,由此确定用于故障诊断的最佳特征子集,并以此训练故障分类器,对容差电路的软故障进行诊断定位。实验证明了基于粒子群和信息熵的特征描述和特征提取方法的有效性。     

金属Al电子结构与热力学性质的第一性原理计算

针对金属Al的电子结构与热力学性质,采用基于密度泛函理论的第一性原理以及CASTEP软件进行了理论计算,得到了金属Al的平衡晶格常数、相关弹性系数、电子能带、态密度、声子谱、声子态密度以及相关热力学参数,并对计算结果进行了理论分析.结果表明,金属Al具有明显的导电特性与良好的塑性.金属Al具有3条声学支波色散曲线与一个声子态密度峰.随着温度的增加,熵、焓均增加,而自由能减少.热容量随着温度的增加而迅速增加,当温度达到500 K后,热容量几乎不变,所得结论与物理规律相符合.     

签到行为的可预测性及影响因素分析

人类日常的出行行为受到多种因素的制约和影响。本文通过两组手机用户上报的位置信息分析人类签到行为的空间规律特征,着重分析了访问地点数、平均跳转距离、回转半径和最常访问地点等因素对签到行为的可预测性的影响。研究表明签到行为具有一定的记忆性,用户访问的地点数、对最常访问地点的访问规律是影响可预测性和规律性的主要因素,用户的活动范围和平均跳转距离对可预测性的影响则微弱得多。     

细胞自动机：简单的规则，复杂的行为

细胞自动机是一种时间、空间与状态都离散的数学模型。回顾了初等细胞自动机模型的应用及其符号动力学刻画的相关文献,在大量统计性质和计算机模拟基础上,着重分析具有鲁棒Bernoulli移位特征的细胞自动机规则的一些符号动力学性质,揭示了细胞自动机的简单规则中蕴含着复杂、混沌的非线性动力学特性。这些结果丰富了细胞自动机的理论基础,也将促进符号动力系统的理论和应用的研究。     

自适应熵疫苗算子的免疫图像分割方法

本文针对二维熵图像分割算法存在计算量巨大的问题,基于免疫调节机制,设计了一种新的图像分割方法．该方法利用免疫疫苗理论,并与熵理论相结合,提出了熵疫苗算子．熵疫苗作为抗体疫苗进行选择,通过熵运算,提取更新疫苗库,从而使得最优分割阈值的形成及疫苗库的更新具有自适应性,疫苗的选择更加准确有效．仿真实验表明熵疫苗算子加快了算法的搜索速度、提高了算法的适应性．该算法对复杂图像具有良好分割效果和较强的实时处理能力．