江苏省磷资源安全评价与演化趋势

通过系统的资料整理与严密的数据分析,在阐述省内磷资源概况与化肥施用需求的基础上,依据熵值法修正的层次分析法建立了农用矿产资源的安全评价体系。修正的安全系数和最终计算结果更加符合实际,显示了该方法的科学性、优越性。评价结果表明:江苏省磷资源安全演化整体呈下降趋势,结合省内情况可分为4个阶段。资源禀赋是影响农用矿产安全的主要因素,其次是化肥施用量、勘查资金投入等因素,据此强调开拓市场、科学施肥、保护环境。模型的建立及结果对资源产业持续健康发展和区域经济社会发展具有参考意义。     

An understanding of high entropy alloys from phase diagram calculations

The concept of High Entropy Alloy (HEA) is understood from the point of view of phase diagram calculation. The role of entropy of mixing on the phase stability is discussed for both ideal and non-ideal solid solution phases. The relative stability of a solid solution phase and line compounds is illustrated using hypothetical systems. Calculated binary and multicomponent phase diagrams are used to explain the phenomena observed experimentally for HEAs. The potential of using the CALPHAD (CALculation of PHAse Diagrams) approach in aiding the design of alloys with multiple key components is also discussed.     

淮河流域水资源短缺风险评估与时空分析

根据2003-2013年淮河流域五省的降水量、径流系数、人均水资源量、人均GDP、人口密度等相关数据,构建水资源短缺风险评价体系,用熵权法对指标赋值,运用可变模糊模型对淮河流域及各省的水资源短缺风险进行评估和时空差异分析。结果表明:2003-2013年间淮河流域水资源短缺风险值总体较高,且呈缓慢的增长趋势,2004年降水较少,风险值达到最高;十年间河南省风险增加最为明显,而山东省较为稳定,风险增加也最低;在淮河流域五个区域中,河南省的风险程度最高,达到3.52;江苏省、山东省次之;安徽省和湖北省相对较低,达到2.86和2.51。水资源短缺风险二级指标分析发现,危险性最强的是河南省,安徽省最小;水资源短缺易损性最强的是山东省,湖北省最小;水资源短缺暴露性最强的是江苏省,山东省最小;水资源短缺可恢复性最好的是湖北省,河南省最差。同时,所有评价指标中人口密度、人均GDP、降水量对水资源短缺风险的影响较大。     

基于DPSIR和主成分分析的阜康市水资源承载力评价

针对新疆自治区阜康市水资源日益短缺及生态环境逐渐恶化的现实情况,根据DPSIR框架展开水资源承载力因子分析,构建了水资源承载力多因素基础指标体系;应用主成分分析法筛选出主要指标,采用熵权法进行赋权;构建综合评价模型对水资源承载力进行计算。研究表明:筛选出的4个主成分累计贡献率为92.016%,能充分代表多因素基础指标体系;阜康市九年间(2006年-2014年)水资源承载力综合评分值在0.498~0.531之间波动,下降速率缓慢且波动幅度减小,整体上处于开发饱和阶段。社会和经济发展的压力带来的农业用水的增加是导致水资源承载力下降的主要指标,扩大地下水开采和推行的节水灌溉等压采措施则在很大程度上缓解了下降的趋势。     

Personalized identification of abdominal wall hernia meshes on computed tomography

An abdominal wall hernia is a protrusion of the intestine through an opening or area of weakness in the abdominal wall. Correct pre-operative identification of abdominal wall hernia meshes could help surgeons adjust the surgical plan to meet the expected difficulty and morbidity of operating through or removing the previous mesh. First, we present herein for the first time the application of image analysis for automated identification of hernia meshes. Second, we discuss the novel development of a new entropy-based image texture feature using geostatistics and indicator kriging. Third, we seek to enhance the hernia mesh identification by combining the new texture feature with the gray-level co-occurrence matrix feature of the image. The two features can characterize complementary information of anatomic details of the abdominal hernia wall and its mesh on computed tomography. Experimental results have demonstrated the effectiveness of the proposed study. The new computational tool has potential for personalized mesh identification which can assist surgeons in the diagnosis and repair of complex abdominal wall hernias.     

无约束非线性lp问题的区间极大熵方法

针对信号处理、系统识别等领域中涉及到的无约束非线性lp问题,为减小由于二进制编码的舍入误差对该问题计算结果的影响,对求解该问题的极大熵方法进行了区间扩张.证明了区间扩张后的极大熵函数至少具有二阶收敛性,并设计了具有多项式时间复杂度的区间算法进行求解,举例进行了数值计算.数值计算结果显示,该区间算法可靠,计算结果与区间扩张前相比,结果更加精确.     

结合方向纹理熵的Haar-like特征在线boosting跟踪算法

针对传统基于Haar-like特征的on-line boosting跟踪算法（HBT）需要产生大规模随机特征、占用大量计算资源和存储空间的缺点,提出结合方向纹理熵的Haar-like特征在线boosting跟踪算法（HBTT）。HBTT算法利用灰度共生矩阵的熵获得目标纹理的方向信息,在此基础上有针对性地产生具有方向纹理信息的Haar-like特征,从而可有效避免无效随机特征的产生,减小特征池容量;更进一步,可根据目标纹理的复杂程度自动调整特征数量,使得算法更灵活。在跟踪过程中,在线学习模块可以使错误率较高的特征被结合了目标纹理方向信息的Haar-like特征所替换。与HBT算法比较,HBTT算法的跟踪误差降低了10%以上;在相同特征池容量下,置信度提高了2%以上。实验结果表明,该算法不仅具有较高的鲁棒性,而且在跟踪效率和性能上都有所提高。     

加权条件熵在异常检测中的应用

通过分析信息熵在异常检测中的应用和条件熵的固有特性, 提出了一种基于条件熵和加权熵理论的异常检测方法。分析网络流量特征, 选取具有内在相关性的网络特征属性, 给出了加权系数矩阵的公式和异常检测的具体实现方法。通过实验验证了该方法的有效性和实用性, 根据不同属性特征在加权条件熵理论中的应用效果, 分析了不同特征属性选择造成检测效果差异的原因。     

Web软件可信性的模糊评价方法

在对ISO/IEC 9126模型及Web软件属性图进行改进和扩充后,应用因子分析法构建了Web软件可信性评价指标体系,运用结构熵值法确定了各个可信指标的权重,并运用改进的证据合成方法构造专家评价信息的模糊评价矩阵;最后,运用置信度识别准则对软件可信性进行等级评价和得分计算,对应可信性决策规则集得出相应的策略。结合对Web软件中网上银行项目的实例分析说明了该方法的实用性和有效性。     

云数据库中基于极大熵差分进化的负载评估算法

由于分布式关系型数据库基于两阶段提交协议的设计方式,使得系统如出现单节点瓶颈问题,数据库事务将全部回滚,从而造成巨大的系统开销,影响数据库在大数据环境下的应用。针对这一现状,提出一种基于极大熵差分进化的负载评估算法,利用评价函数法,将多目标优化问题转化为不可微的单目标优化问题,再利用极大熵函数,将不可微优化问题转化为一个带有参数的无约束优化问题,最后用差分进化算法对其进行求解,找出节点资源最优集,从而为过载节点的数据迁移提供了理论依据,也进一步实现了对云数据库的设计。实验结果表明,该算法能够提高系统的整体性能,有效避免单节点瓶颈问题。