评判紧邻间距分布函数性质的一类渐近尺度

根据两种渐近量的定义，研究了七种能谱涨落模型之紧邻间距分布函数的渐近性质及其物理内涵，并在此基础上对紧邻间距分布函数作出了系统分类和适用性说明。研究结果表明Ｂｒｏｄｙ分布函数具有最为广泛的普适性。     

熵的相对标准法问题研究

根据热力学第三定律和统计热力学，运用“相对标准法”对单质和化合物的熵的相对标准进行了讨论，并指出熵与焓的相对标准状态不同，应该统一起来，以满足热力学函数定义式；G＝H－TS。     

熵与动态多指标决策

利用熵的理论，对多指标决策中的各方案建立了有效性测度，该测度越大，说明相应的方案越优。在此基础上，利用该测度，提出了一种动态多指标决策方法，应用实例表明了这种决策方法的可靠性和合理性。     

城镇体系空间结构的信息维分析

本文提出了城镇体系空间结构的信息维测算及其分析方法。以河南省北部为研究区，测算出该区域城镇体系空间分布的信息维数，然后结合多分维进行为数值分析，揭示系统的结构特征并指出问题的实质所在，进而提出优化的设想。     

分维与图书信息分析

本文首先介绍分形理论的基本概念，论证分维与信息熵的等价关系，然后通过情报学的三个基本定律论述分维在情报资料信息分析中的应用，最后说明情报学中的分维测算方法。     

熵的定义和物理意义

本文叙述了熵的宏观定义和微观定义及其等价性，并结合实例阐明了熵的物理意义。     

电能质量扰动分类的贝叶斯方法

随着非线性负荷的大量使用,电能质量问题已日益受到关注．对各种电能质量扰动进行分类,是采取适当措施降低扰动带来影响的前提．小波包是在小波变换的基础上发展起来的,能够提供更为丰富的时频信息．为此,对电能质量扰动信号进行小波包分解,分别以小波包分解终结点的能量和熵作为特征向量。用贝叶斯分类器进行分类识别,对扰动分类做出了仿真分析,仿真结果验证了该方法的有效性．通过与Fisher分段线性分类器进行比较,表明以熵为特征向量的贝叶斯分类方法有较高的识别正确率．     

齿轮信号特征识别的谱相关密度分析

针对齿轮初期故障以调频形式表现且包络解调仅能够解调幅的现状,以一般调制信号为模型,引入解析思想,对各类型调制信号进行二阶循环平稳分析,理论推导了各自的分析结果,给出了调制信号谱相关密度分析的统一构架,证明了解析形式的谱相关密度同时提取调幅、调频特征的能力.仿真分析和齿轮故障实例验证了该分析方法对于调制特征的提取能力,表明该方法能够准确反映齿轮振动信号调制特征的变化,适用于齿轮初期故障的监测和识别.     

一类带弱奇异核的偏积分微分方程的数值解

给出了数值求解一类偏微分方程的一种一阶全离散格式。x方向采用Galerkin谱方法,t方向用拉普拉斯的数值逆求解。该方法选择适当的n可以达到所需要的精度。     

基于信息熵窗的小波低频子带弱目标图像的增强

采用信息熵窗小波低频子带分析的方法，目的是对缺乏足够能量的低照度和低对比度图像进行增强．选择适合的正交小波函数，可使图像的低频子带大幅度提升，对高频子带适度抑制，在信息熵窗系数的调配下实现了图像的增强处理．在小波重构后，获得了具有清晰边缘和良好对比度的图像．实验表明，采用信息熵窗的小波分析方法来增强弱目标图像能够产生良好的效果，对比度增强效率比传统增强方法提高80％以上．