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。     

Superior corrosion resistance-dependent laser energy density in(CoCrFeNi)95Nb5 high entropy alloy coating fabricated by laser cladding

(CoCrFeNi)95Nb5 high entropy alloy(HEA)coatings were successfully fabricated on a substrate of Q235 steel by laser cladding technology.These(CoCrFeNi)95Nb5 HEA coatings possess excellent properties,particularly corrosion resistance,which is clearly superior to that of some typical bulk HEA and common engineering alloys.In order to obtain appropriate laser cladding preparation process parameters,the effects of laser energy density on the microstructure,microhardness,and corrosion resistance of(CoCrFeNi)95Nb5 HEA coating were closely studied.Results showed that as the laser energy density increases,precipitation of the Laves phase in(CoCrFeNi)95Nb5 HEA coating gradually decreases,and diffusion of the Fe element in the substrate intensifies,affecting the integrity of the(CoCrFeNi)95Nb5 HEA.This decreases the microhardness of(CoCrFeNi)95Nb5 HEA coatings.Moreover,the relative content of Cr2O3,Cr(OH)3,and Nb2O5 in the surface passive film of the coating decreases with increasing energy density,causing corrosion resistance to decrease.This study demonstrates the controllability of a high-performance HEA coating using laser cladding technology,which has significance for the laser cladding preparation of other CoCrFeNi-system HEA coatings.     

干扰效果在线评估参数筛选与特征表示方法

针对利用雷达侦察信号进行干扰效果在线评估时参数冗余、信号变化程度判别不清的问题,提出雷达干扰效果在线评估参数筛选与特征表示方法。对多功能海上雷达信号,利用信息熵筛选剧烈变化参数,通过盒维数和皮尔逊相关系数提取信号变化特征,结合支持向量机实现对未知威胁的干扰效果在线评估。仿真实验表明,当信号参数偏离误差小于10%时,新方法的评估准确率高于92%,显著提高了雷达干扰效果在线评估的可靠性。     

栎树猝死病在中国的入侵风险评估

【目的】栎树猝死病是一种为害林木和观赏植物的毁灭性病害,发病迅速,短期内即可造成寄主植物大量死亡,寄主范围非常广泛,主要为害阔叶树树种。对其在我国的适生区范围进行预测,并系统评估其入侵风险,有助于更好地制定针对性的防治及检疫措施。【方法】采用MaxEnt生态位模型,以栎树猝死病菌现有分布点的环境变量为基础运算预测模型,结合地理信息系统ArcGIS绘制其在中国的适生预测图;并以南京林业大学有害生物入侵预防与控制重点实验室建立的多指标综合评价体系为标准,从5个准则层下设18个指标层因子,对栎树猝死病菌在我国的入侵风险进行了定性和定量的分析。【结果】MaxEnt模型测试遗漏率与预测遗漏率基本吻合,ROC(receiver operating characteristic, ROC)曲线的AUC值(area under curver, AUC)为0.974,标准差为0.008,明显高于随机分布模型,说明该模型对栎树猝死病菌在我国的适生区预测结果可信度较高,可作为后续评估依据。栎树猝死病菌在中国的适生范围在101.9°~122.9° E,18.9°~38.0° N,主要位于我国秦岭淮河以南的南方地区,集中在长江中下游平原和武夷山脉、南岭以南的沿海地区,约占中国行政区划面积的19.6%。栎树猝死病菌在中国的入侵风险指标值R为2.64,属于极高风险的有害生物。【结论】模型预测结果的可信度较高,鉴于栎树猝死病菌在我国暂无分布记录,且在多指标评价体系中被归为极高风险等级,建议在进境检疫中对其可能寄主植物实施严格检疫及2年以上的隔离试种,防止其进入中国。     

基于最大熵模型的创意产业分布的适宜度

针对创意产业园区的分布特征构建创意产业的生态位模型，选取与城市环境有关的23个因子，通过最大熵模型(MaxEnt)确定每个因子的贡献度，从中筛选出对创意产业分布做出主要贡献的8个环境因子.以模糊隶属度研判城市环境因子对创意产业的作用，并与环境因子的权重相结合，得到研究案例区创意产业的适宜度，据此生成创意产业适宜度预测图.应用GIS空间分析的方法，依据城市环境适合创意产业发展的程度，将城市划分为不适宜区、一般适宜区、次适宜区和最适宜区四类区域.研究结果显示，创意产业最适宜区主要集中在东部沿海城市和省会城市，并且预测结果与实际现状相近，模型可靠性较高.     

基于概率语言熵和交叉熵的多准则决策方法

概率语言术语集既包含语言术语,又包含语言信息的概率,使初始决策信息能够得到充分的利用,有利于提高语言术语集多准则决策的科学性.鉴于此,本文针对概率语言多准则决策问题,提出了一种基于概率语言熵和概率语言交叉熵赋权的多准则决策方法.首先考虑各准则下概率语言术语集的个体效应及其相互作用,利用概率语言熵和概率语言交叉熵计算准则的权重,然后采用将有向图和0-1优先关系矩阵相结合的概率语言术语集备选方案排序方法,更加直观地得到备选方案的排序结果并得到各方案之间的优劣程度.最后,以企业战略规划问题为例进行分析,通过对比分析验证了所提方法的有效性和优越性.     

通过热力学与电学的类比加深对于熵的理解

恰当地开展分支学科之间的类比是理解物理学的一条有效途径。在借鉴电荷概念引入热荷概念之后,继而直接将熵定义为热荷量,使之成为一个通俗易懂的物理量。以此为基础,在电流与熵流的连续性、驱动力,以及它们与能流之间的关系和电流与熵流在流动过程中的熵产生等方面对热力学与电学进行了较为全面的类比。这样不仅能凸显出热力学与电学的一些基本物理过程之间的相似性或共性,以及客观世界的内在和谐性,而且能更加鲜明地反衬出它们之间的差异即各自的个性,从而加深对于熵的理解。     

基于多目标准则的流域站网优化

对于流域站网空间布局不合理(含有大量冗余站点及监测空白区等)的问题,基于美国伊利洛伊斯河下游流域27个站点4年的日均径流量数据,以站网中联合熵最大、冗余度最小且数据波动最小3个准则,构建了联合熵比、冗余度比和纳什效率系数(NSE) 3个目标函数对站网的信息量进行定量评估。约简流域冗余站点构成初步优化站点组合,并根据出水口得到的潜在站点确定流域需要新增的站点。结果表明:在原站网的基础上选出11个站点构成初步优化站点组合,其联合熵与原站网相等,冗余度减少74. 2%;在初步优化站点组合基础上新增3个站点,联合熵和冗余度分别增加37. 1%和22. 3%;与原站网相比,优化后的站点数量为14个,联合熵增加了37. 1%,冗余度减少了68. 5%。     

一种基于信息熵的体系流程脆弱性分析方法

 体系在执行任务过程中面临来自外部、内部的各种破坏、干扰或威胁等风险,当风险发生时体系受到影响的程度表现为体系脆弱性,体系流程的脆弱性是影响体系能否完成任务的一个重要方面。提出一种基于信息熵的体系流程脆弱性分析方法：首先,面向体系面临的风险事件及其流程结构特征建立体系流程结构脆弱性分析过程;其次,将体系流程转化为有向图模型,基于信息熵构建了体系流程中各个节点的脆弱度计算模型;最后,将复杂体系流程有向图模型简化为串联、并联和混合3种基本结构,建立了3种基本结构的脆弱度计算模型,进而即可计算体系流程的脆弱度。通过案例说明了该方法的有效性。     

CEEMDAN自适应阈值去噪算法在地震方向的应用

提出一种基于自适应完备集合经验模态分解(CEEMDAN,complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise)的自适应阈值去噪算法。含噪信号经CEEMDAN算法分解成若干个模态分量(IMF,intrinsic mode functions),根据样本熵理论,对IMF分量中高频分量自适应选取,根据噪声和有用信息与原始信号的相关性不同,对高频分量中的噪声系数定位,利用能量熵选取噪声主区间,用高频分量中噪声主区间的噪声系数方差作为阈值,对高频分量进行阈值去噪,进一步去除噪声,保留高频中的有用信息,最后将信噪分离的高频分量和低频分量重构。分别对合成和实际地震信号去噪处理,并与常规去噪算法进行对比。数据仿真和实验结果表明,在原始信号信噪比为0.5dB时,常规与改进算法去噪后信噪比分别为4.55dB和9.97dB,大幅提高信噪比,达到随机噪声压制的目的,实现了高频分量的自适应选取和高频分量中有用信息的再提取。