多主元FeNiMnCr0.75Alx高熵合金微观结构和力学性能的研究

研究了合金中Al含量的增加对铸态FeNiMnCr_0.75Al_x（x=0.25，0.5，0.75，原子分数）高熵合金晶体结构及力学性能的影响。采用X射线衍射仪（XRD）和透射电子显微镜（TEM）对合金的微观结构及形貌进行分析，采用维氏硬度计和MTS万能试验机测试合金的硬度和室温压缩性能。试验结果表明，铸态下，FeNiMnCr_0.75Al_x高熵合金均由bcc和fcc两种晶体结构的相构成。随着Al含量的增加，合金中bcc结构的相的相对含量逐渐增加，导致硬度和压缩屈服强度也随之升高，应变量降低；且Al含量的增加最终也促使合金中无序bcc结构的相逐渐转变为Ni：（Mn+Al）=1：1（原子分数比）型有序bcc结构的相。     

基于功率谱熵特征提取的脑电波大脑年龄预测

 大脑会随着年龄的增加而出现功能衰退，通过决策实验获取年轻人和中老年人的脑电信号，可以定量分析大脑随年龄增长而出现的变化。提出了一种基于熵的脑电波刻画方法，并利用机器学习的方法能够比较准确地预测人的大脑年龄。研究表明，脑电波功率谱熵（PSE）具有良好的时域分辨能力和更准确的区分效果，年轻人在做决策时的脑电波功率谱熵的分布是大于中老年人的，即年轻人所产生的脑电波信息量更大。此外，支持向量机（SVM）的分类效果优于随机森林（RF）方法，最高平均精度达88.02%，比随机森林高出2.66%。通过基尼指数对特征重要性排序，还发现决策过程中左眼电区域、大脑的颞和中央区域的决策反应差异很大，分类器更容易在这些特征区域做出更好的分类。     

基于GIS的宝鸡市洪涝灾害风险加权综合评价

选取宝鸡市为研究区,应用GIS技术,以该区域的地形、植被、降水量、人口和GDP数据为基础,采用熵权法、加权综合评价法等方法,定量化分析得到不同等级宝鸡市洪涝灾害风险区域.研究结果表明:宝鸡市洪涝灾害风险在渭河以北,较为严重,在渭河以南,较为轻微.即宝鸡城区、千阳县和陇县南部的少部分区域较为严重,凤县和太白县的大部分区域较为轻微.其中低危险区分布面积最广,中低危险区次之,高危险区和中高危险区分布面积小,且主要集中在人口多和GDP总量高的区域,即城区和经济活跃的地区.     

直觉模糊熵改进的公理化定义和计算公式

直觉模糊熵是用来刻画直觉模糊集的不确定性和未知性程度的,首先介绍了模糊熵的定义,给出了直觉模糊集的相关知识;接着分析和深入探讨已有直觉模糊熵公理化定义,找出存在的缺陷对其进行修改;然后分析已有直觉模糊熵公式,概括出其中的要点,提出一个新的计算公式;最后举例说明改进的公理化定义和计算公式符合客观规律.     

青藏高原东北部一次暴雨过程分析

本文利用NCAR/NCEP资料,对发生在青海东部农业区的一次区域性大到暴雨过程进行了诊断分析。结果表明,本次暴雨天气过程主要受西伸到青藏高原东部的副热带高压及500 hPa风场上冷空气入侵青藏高原北部的影响。热低压中的上升气流与冷锋后的下沉气流构成纬向闭合环流,青藏高原热低压中的上升气流与副热带高压中的下沉气流形成径向闭合环流,垂直闭合环流的形成提供了源源不断的暖湿气流和稳定的上升气流,持续的降水造成了暴雨天气。副热带高压外围强盛的西南气流的稳定维持使得充足的水汽输送到青藏高原东部暴雨地区。     

基于最大熵原理的金融系统风险测度及实证研究

金融系统是一个复杂的非线性系统。信息熵是一种对系统整体性不确定程度的一种度量。从信息理论出发,用信息熵度量金融风险,通过最大熵分布采用定性分析与定量计算相结合,构建一种金融系统风险分析模型,并以中国股票市场为例分析与验证模型。实证结果表明,该模型是一种有效的风险分析方法,较准确地反映了金融系统的风险状况,为金融系统风险分析提供了一种新的思路。     

高斯信道中功率分配问题的一种优化方法

信号检测中,检测概率一直是作为衡量检测性能的一个重要标准.众所周知,Neyman-Pearson准则下的最优检测是似然比检测.然而多传感器系统下随着信号维数增加,似然比检测门限的计算涉及高维积分,计算困难相当大,因此文中考虑的高斯信号检测模型,没有直接计算检测概率而是将两个密度函数的相对熵作为衡量检测性能的一个度量来研究高斯信号检测中功率的分配,并且建立了目标优化模型.针对文中建立的优化问题,首先由加强的Fritz John(F-J)必要条件证明了优化问题的局部最优解满足KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件,并且进一步证明存在惟一的拉格朗日乘子.然后利用凸函数的性质我们说明了D(P1‖P0)是tr(∑s)的非减函数,最后在此基础上得到了优化问题的最优解,即得到了功率分配矩阵.同时也给出了特殊信道下的功率分配矩阵.     

基于最大熵方法的鲁棒自适应滤波及其应用

针对过程噪声和量测噪声受到脉冲噪声影响而呈现非高斯分布,且噪声统计特性不精确从而导致估计精度下降的问题,提出一种基于最大熵方法的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波(maximum correntropy variational Bayes adaptive Kalman filter, MCVBAKF)算法,并将其应用于捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)/全球卫星定位系统(global positioning system, GPS)组合导航系统。首先,使用最大熵鲁棒滤波方法对由脉冲噪声产生的野值问题进行处理;然后,通过改进的变分贝叶斯自适应方法进行后验更新,估计噪声,收敛所估参数的估计值;最后,进行了仿真对比。结果表明, MCVBAKF在复杂环境下可以有效提升滤波精度和稳定性。     

基于CEEMDAN的爆破地震波信号时频分析

爆破监测信号多为含噪信号,噪声会使经验模态分解(EMD)的结果产生严重的模态混淆,使用改进算法EEMD对模态混淆有一定的抑制作用但效果并不明显。为此本研究将使用自适应补充集合经验模态分解(CEEMDAN)来处理含噪信号。比较EMD、EEMD、CEEMDAN对仿真信号的分解结果,计算EMD、EEMD、CEEMDAN得到的IMF的排列熵值,对EMD、EEMD、CEEMDAN的分解结果进行Hilbert变换,并比较三者时频谱的分辨率。最后将CEEMDAN用于水下钻孔爆破地震波时频分析中,结果表明:CEEMDAN不仅对模态混淆具有一定的抑制作用,且其分解结果经过Hilbert变换得到的时频谱在时域和频域上都具有较高的分辨率。