量子密码与窃取

本文建立了量子通道安全的一般性限度。，我们提出了利用检查被抛弃的数据来侦破窍取者的方案。     

关于亚纯函数的ρ（r）—亏量与ρ（r）—相对亏量

Ｖａｌｉｒｏｎ，Ｓａｒａｎｇｉ和Ｐａｔｉｌ等人先后定义并研究了有穷正级ρ的亚纯函数的ρ（ｒ）－亏量。作者曾定义并研究ρ（ｒ）－相对亏量。本文定义并研究了有穷正级ρ的亚纯函数关于小函数的ρ（ｒ）－亏量与ρ（ｒ）－相对亏量。     

量子宇宙学和宇宙创生

将量子力学用于整体宇宙,宇宙学家希望窥视宇宙创生时刻。我们许多人遥望晴朗夜空而询问:"所有这些来自何方?"许多世纪以来,哲学家和神学家沉思默想的这个问题是科学研究所不可企及的。仅在本世纪我们才有足够精妙而严密的理论借以窥视宇宙极早期。运用爱因斯坦的广义相对论,将时间逆转,研究人员推断宇宙是在一个体积小、密度大、温度高的区域中出现的。     

基于多尺度排列熵和正则化RVFL的高压隔膜泵单向阀故障诊断

高压隔膜泵单向阀运行工况复杂,运行时产生的振动信号具有非线性、非平稳特性,导致信号特征提取困难,故障状态难以识别.为了提取单向阀运行状态的非线性动力学特征,提升故障诊断模型的识别精度和泛化能力,提出了一种基于多尺度排列熵（Multi-scale Permutation Entropy,MPE）和正则化随机向量函数链接（Random Vector Functional Link,RVFL）网络的单向阀故障诊断方法.首先,对工况下采集的单向阀振动信号进行变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）获得既定的若干本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）分量;然后,计算IMF分量的多尺度排列熵,构建表征单向阀运行状态的特征值向量;最后,基于运行状态的特征值向量,建立正则化随机RVFL的故障诊断模型,并应用于单向阀的运行状态监测与识别.实验结果表明,构建的故障诊断模型能够精确地识别单向阀的故障类型,准确率达到98.89%.     

斜流式气波制冷机制冷性能数值模拟研究

提出一种波转子为锥形结构的斜流式气波制冷机,能够提供一定的离心效果.建立了从0°(轴流式)至90°(径流式)不同锥角的波转子数值模型,通过Ansys Fluent模拟其增压和制冷性能.在同样的工况和结构参数下,斜流式气波制冷机具有比轴流式更高的循环压差,比径流式更低的轴功消耗,其制冷效果高于二者且随锥角增大先增大后减小,在锥角为12°时达到最优,制冷温降和等熵效率相较轴流式分别高9.59℃和13.8%,相较径流式分别高20.48℃和30.9%.然后固定锥角12°,探究一定范围内转速和压比对性能的影响.结果表明,增压效果随转速增大而提升,制冷效果在转速2 500 r/min时最优;压比增大会使循环压差降低,但制冷温降和等熵效率均有所提升.     

量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类

极限学习机初始参数具有随机性,容易导致其对高分辨率遥感影像的分类结果出现局部最优现象.为了解决上述问题,提出了一种基于量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类方法.该方法利用量子粒子群算法对核极限学习机的核参数与正则化参数进行优化,根据参数优化后的结果构建量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类模型（QPSO-KELM）.通过实验对比了SVM、KELM、PSO-KELM、QPSO-KELM这几种分类方法对高分二号遥感影像数据的分类精度与效率.结果表明：QPSO-KELM的分类精度、运行速度均优于其他几种分类方法,该方法能有效提取遥感影像上的地物要素信息.     

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.     

选区激光熔化FeCoNiCr系高熵合金微观组织的实验研究

介绍了关于选区激光熔化的热分析理论,利用选区激光熔化技术制备FeCoNiCrAl_0.5和FeCoNiCrAl_0.8高熵合金试件.利用超景深显微镜对试件微观组织进行观测,分析了粉末粒径、元素含量,以及工艺参数等因素对选区激光熔化高熵合金的微观组织的影响.结果表明,随着激光功率增大,试件顶部等轴晶的占比越来越少,尺寸越来越细小,试件底部组织中枝晶的占比逐渐增多,尺寸不断增大;随着扫描速度增大,高熵合金试件底部组织中枝晶尺寸逐渐减小、宽度变窄;搭接率对高熵合金试件微观组织影响较小;制得的高熵合金试件存在着裂纹、凹陷及气孔等缺陷.     

基于不确定性测度的犹豫模糊决策模型

针对已有犹豫模糊熵测度计算复杂、区分能力弱等问题,在综合衡量犹豫模糊元自身不确定性及其所表达信息不确定性的基础上,以凸组合的形式设计了混合型犹豫模糊熵和交叉熵测度。混合型犹豫模糊交叉熵测度用于度量两个犹豫模糊元之间的区分程度,它和混合型犹豫模糊熵测度一起统一于犹豫模糊元的不确定性测度。与已有的犹豫模糊不确定性测度相比,混合型熵测度具有结构简单、物理意义明确、区分能力强等优势;而混合型交叉熵测度则具有自然的对称性。然后,基于混合型犹豫模糊熵和交叉熵测度构建了属性权重未知条件下的多属性决策模型,并将其应用于无人机作战效能评估。     

一种新的模糊决策树算法 ——基于加权毕达哥拉斯模糊熵

传统的模糊决策树虽然可以从模糊数据中抽取模糊分类规则,但只能获取节点的隶属度信息,无法得出样本数据对于节点的非隶属度和犹豫度信息,导致数据分类的准确率不高。针对此,基于毕达哥拉斯模糊集理论,提出了一种新的加权毕达哥拉斯模糊决策树算法（Weighted Pythagorean Fuzzy Decision Tree,WPFDT）。首先,通过改进的K-means聚类算法得到连续属性数据的聚类中心,并结合三角模糊数对连续数据进行模糊处理;其次,定义并计算每一个属性的加权毕达哥拉斯模糊熵,选择加权毕达哥拉斯模糊熵最小的属性作为决策树根节点,在根节点下递归选择模糊熵最小的属性作为分裂节点,同时通过阈值控制树的规模,得到从根节点到叶子节点路径的模糊规则以及模糊规则的隶属度、非隶属度以及犹豫度,并完成预测分类,直至生成WPFDT模型;最后,选取UCI上的3个医学数据集（Haberman、Breast Cancer、Parkinson）进行实验,在分类准确率和得出模糊规则的数量与3种传统决策树算法（模糊ID3算法、C4.5算法、CART算法）比较,实验结果表明：WPFDT在分类精度和树大小上都优于其他传统决策树算法,并且有较高的召回率和精确率。