基于熵评价模态分解的雷达信号双谱特征识别

针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题, 提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点, 分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰, 双谱在0 dB以下时, 噪声抑制效果变差, 提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理, 提高信噪比。最后, 设计了卷积神经网络分类器, 实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明, 本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性, 能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。     

模糊划分有效性函数的构建与应用

首先在常规的Bezdek模糊划分模型的基础上,引入了考虑权重的模糊划分模型;并根据数理统计中的方差分析理论和信息论中的信息熵理论,构建了模糊F统计量、模糊划分熵,F统计量用来确定最佳划分数,模糊划分熵用来检验模糊划分的有效性.最后通过实际算例对这两个函数的判决功能和F统计量的鲁棒性进行了研究.     

熵的泛化及广义熵的应用

讨论了熵概念深化、泛化的过程及广义熵在科研和实践中的应用，分析了熵外延的一般方法与内涵。     

基于信息熵供应链评价指标约简的研究

本文在分析供应链评价指标体系的基础上,采用信息熵的供应链评价指标体系约简方法,建立了基于熵的指标约简模型,并且对供应链评价指标进行了约简,约简掉了5个冗余的指标,证明了该方法的有效性。     

老年痴呆患者的EEG信息熵比较分析

运用非线性动力学方法比较分析了老年痴呆(AD)患者与同龄正常人的脑电(EEG)信息熵特征，初步表明AD患者头皮各导联处EEG信号的信息熵均显著低于同龄正常人的相应值，下降的相对幅值达22％以上，研究结果提示，可考虑试用信息熵作为AD临床诊断的特异性指标，信息熵在生物医学工程，尤其在临床医学工程中具有潜在的重要的应用价值，值得进一步深入研究。     

基于包过滤的DDoS防御系统

简要介绍了分布式拒绝服务攻击的原理,对现有的DDoS攻击检测技术进行了讨论和评价.在此基础上,重点介绍了基于统计分布特性的异常检测技术,并采用实时监测网络流量与包过滤相结合的方法在目标端防御DDoS攻击.     

经络系统中的生物信息熵及其场

概述了现代经络的研究现状与前瞻,从物质相互作用和中医学整体观方法论的角度出发,提出用生物信息熵及其场来分析外周动因激发假说中的外周动因问题.指出经络系统是能量和信息的传输通道,且能量与信息在其中只能以孤立子的形式传输.最后对红外热成像技术及激光共聚焦扫描显微术作为现代经络进一步研究的手段提出了思考与展望.     

变精度粗集模型在故障诊断专家系统中的应用

将变精度粗集模型应用于故障诊断专家系统的知识获取和知识库的更新;利用变精度知识约简和正则条件熵进行故障特征选择,实现最简诊断知识的获取,以建立专家系统知识库;利用属性的相对依赖性实现知识库的维护与更新.滚动轴承故障诊断的实验结果表明,该方法有效地克服了传统规则式故障诊断专家系统的不足,实现了故障诊断功能.