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。     

正向风作用下的对开口腔室火灾行为

为了系统揭示正向风作用下对开口腔室火灾行为的演化机理，该文建立了更符合实际的腔室火灾场景，开展了相应的数值模拟和理论分析，研究了正向风风速对迎风侧、背风侧的火溢流行为、腔室内部温度以及腔室气体流动方式的影响。结果表明：随着风速的增加，通风控制下腔室迎风侧的火溢流会逐渐消失。之后，背风侧的火溢流也会逐渐消失。火溢流发生的临界判据为全局当量比等于0.645。当全局当量比小于等于0.645时，燃烧只发生在腔室内部；当全局当量比大于0.645时，腔室外部开始出现火溢流。在燃料控制状态下，腔室内部的平均温度随着风速的增大不断降低。结合腔室内外的能量守恒方程，通过量纲分析，建立了正向风作用下燃料控制状态腔室内平均温升模型。基于迎风侧和背风侧与腔室内的压差，建立了腔室气体由双向流动转化为单向流动的临界风速表达式。当风速小于临界风速时，腔室两侧开口气流存在双向流动；当风速大于等于临界风速时，腔室两侧开口气流为单向流动。     

不同外部辐射热流下小尺寸原木燃烧特性实验研究

木材因其优异的隔热性能、力学强度和观赏价值而被广泛应用于建材、家具和工艺品中。作为一种可燃材料，木材的燃烧过程会经历热解、点燃、炭化与开裂。目前对于木材燃烧特性的研究，样本通常选用均质的人造板材或避开缺陷的原木。但实际情况下，不同树种结构各异，制备而成的原木板表面的纹理分布不均匀，同时原木中还存在木节等结构缺陷，这些因素都可能影响原木板材的燃烧过程。该文在火焰蔓延量热仪下开展小尺寸原木板材燃烧实验，使用3种树种（辐射松、白松、杉木）的原木，比较了不同外部辐射热流下原木的燃烧特性，获得了不同树种的典型燃烧行为、热释放速率曲线和点燃特性。结果表明，不同树种、不同纹理、结构缺陷（木节）会影响原木的燃烧行为。随着外部辐射热流的增加，原木的点燃时间缩短，热释放速率峰值增加。在该文实验工况范围内，外部辐射热流15 kW/m²时原木点燃时间的重复性差异最大约35%,高于均质人造板材，体现了原木结构非均质性对其燃烧特性的影响，但这一差异随外部辐射热流的增加而减小。对于同一树种，疏、密纹理样本的燃烧特性存在差异，辐射松疏、密纹理原木点燃时间差值最大可达500 s以上，且平行于纹理方...