最小交叉熵谱分析技术的发展概况与展望

1979年美国J·E·Shore首次提出最小交叉熵谱分析法。理论证明,最大熵谱分析法只是最小交叉熵法的一个特例。当存在先验信息时,最小交叉熵法可获得比最大熵法好得多的分辨率。因此最小交叉熵法一出现,就受到广泛注意。但几年来它的进展不快,原因之一是运算太繁复,并且Shore等人至今仍未公布其具体算法。本文概括地介绍了最小交叉熵法发展概况,以及国内外学者提出的几种主要方法(包括李建三硕士和作者提出的快速倒谱算法,以及“熵谱分析程序包ESAP”)。并通过实际运算评述了各种方法的优缺点。文末指出,尽管目前对最小交叉熵法的研究尚不充分,但这是一种很有发展前途的谱分析法。     

基于优化熵函数二维最大熵阈值算法改进

根据熵函数在等概率场下取到最大值性质，对二维最大熵阈值法中的熵函数进行优化，将熵函数中对数和乘积运算简化为减法运算，得到目标函数具有意义明确、形式简洁、计算速度快的二维阈值自动选取方法。该法在保持二维最大熵阈值法对图像分割效果同时，又大大提高阈值选取速度，增强算法实时处理能力。这些结论正确性，既从理论推导过程中得到证明，也从对足迹图像分割的大量实验中得到验证。这种方法是保持二维最大熵阈值法分割效果不变、具有更快计算速度和实时处理能力、并在足迹图像分割中得到较好应用的一种自动阈值选取方法。     

拓展的灰关联熵方法

灰关联熵方法是为解决灰色关联系统方法中的不足而产生的，克服了局部点关联系数值控制整个灰关次序的倾向，但其应用条件很受限制。本通过对关联熵性质的补充分析，充分证明了灰关联熵方法的有效性，并拓展了灰关联熵的应用范围。     

评测指标权重确定的结构熵权法

基于熵理论,给出了属于主观赋值法与客观赋值法相结合的"结构熵权法".它是一种定性分析与定量分析相结合的权重系数结构分析方法,其基本思想是,将采集专家意见的德尔斐专家调查法与模糊分析法相结合,形成"典型排序",对"典型排序"按照给定的熵决策公式进行熵值计算、"盲度"分析,并对可能产生潜在的偏差数据统计处理."结构熵权法"为确定测评指标体系的权重提供了一种新的方法.     

过站航班地面保障运行效能评估

过站航班地面保障运行效能评估是提高机场和航空公司运行效率和决策能力的关键问题之一。考虑到过程的复杂性和特殊性,建立了过站航班地面保障运行指标体系,结合熵权法设计了时变协同熵权法。根据运行指标体系的分层结果,提出了一种过站航班地面保障运行效能动态评估方法。使用国内某枢纽机场实际运行数据验证分析,针对某航班保障过程的关键节点实现客观实时评估。通过与熵权法和经典方法的对比实验,表明综合评估结果更能反映过站航班地面保障实际运行情况。     

广义模糊熵的构造及其在图像分割中的应用

针对现有的模糊熵阈值法对噪声干扰、光照不均匀图片的分割不能获得满意分割效果的不足,提出了模糊熵公式的参数化修改并用于图像分割,获得了选取最佳分割阈值的模糊熵新算法。首先将Sugeno广义否定算子替代二次型模糊熵公式的Zadeh标准否定算子,得到了参数型的广义模糊熵表达式;其次,将其应用于构造图像阈值化分割的准则函数;最后,给出了图像阈值化分割新算法中的广义模糊熵参数自动选取方法。实验结果表明,给出的广义模糊熵图像分割方法对光照不均匀图像相比传统模糊熵分割方法更有效。     

基于一类新的直觉模糊熵的多属性决策方法研究

针对现有的直觉模糊熵只考虑了隶属度与非隶属度的偏差,而未考虑直觉模糊集自身包含的犹豫度信息的缺憾,本文提出了一类新的直觉模糊熵,它可以充分表达决策者的犹豫度信息.在此基础上,针对属性权重完全未知和属性权重信息部分已知的直觉模糊多属性决策问题,分别通过熵权法和利用最小化直觉模糊熵建立的最优化模型求解属性权重,给出了直觉模糊多属性决策的折中比值法.最后,通过应用实例说明了所提出方法的有效性和可行性.     

最大模糊能量图像阈值分割法

最小模糊熵阈值法是一个常用的图像分割方法。依据模糊熵的对偶概念：模糊能量,提出了对应的最大模糊能量阈值法。考虑到最大模糊能量阈值法在有些情况下不能有效找到直方图的谷点,通过融入阈值点的概率信息,提出了一种改进的加权最大模糊能量阈值法,改进方法能够使得分割阈值点更接近图像直方图的谷底。实验结果表明,改进的最大模糊能量阈值法对单峰直方图和小目标图像有更好的分割效果。     

企业管理结构复杂度评价的新方法—熵正交投影法

提出评价企业管理结构复杂度的综合计量法.基于系统等级结构理论和结构熵理论,从企业组织内部活动方式和信息流动的状态出发,提出反映管理结构复杂程度的层熵向量和熵空间概念;提出改进的正交投影法,计算熵向量投影值作为衡量管理结构内部各层结构和整体结构复杂度指数.然后,提出计算各评价指标权重的方法,确定影响其结构复杂度的主要因素.最后,以银川橡胶厂为例,例证了该方法是合理的、可行的,具有一定的推广和应用价值.     

基于模糊核熵的短语音说话人识别

为了解决由于模糊加权指数选取不当而导致系统性能下降的问题,将熵函数引入到核映射的特征空间中,提出了一种基于模糊核熵的短语音说话人识别新方法.通过定义特征空间中的模糊核熵目标函数,设计了模糊核熵矢量量化器,在高维特征空间中对说话人的语音进行训练和识别匹配.引入熵的算法具有更加清晰简洁的数学形式和物理含义.为了进一步提高系统性能,利用模拟退火法对熵函数中的模糊熵度进行全局优化,提出了一种基于模拟退火的模糊熵度更新方法.实验表明,该方法对于较短的训练语音,其识别效果优于高斯混合模型和模糊核矢量量化.     

基于变动统计的复杂系统可靠性综合评估

为了在小样本条件下实现对复杂系统的可靠性评估,研究了复杂系统的环境、功能、状态及演化过程的随机特性,给出了一种基于变动统计的复杂系统可靠性综合评估方法。针对复杂系统的特点,根据变动统计理论,通过引入环境因子、继承因子和增长因子等方法,综合利用复杂系统在研制过程中的不同环境、阶段、层次和对象的试验数据,对复杂系统可靠性进行综合评估。以某战术武器系统为应用对象,结果表明该方法综合利用了武器系统在研制过程中的多种试验数据,扩大了样本量,有效地改善了多指标要求的战术武器系统可靠性评估精度。     

高价值弹药可靠性综合评定方法研究

为解决高价值弹药可靠性鉴定中试验样本量大、成本高的问题, 提出了基于小子样变动统计思想的可靠性综合评定方法。考虑到弹药可靠性在研制阶段上呈现动态特性、环境上呈现差异特性和相似装备上呈现关联特性, 基于小子样变动统计思想建立了弹药可靠性综合评定模型; 针对多源历史样本的“异母体”问题, 以信息熵和条件熵理论对无历史样本下和有历史样本下可靠度的不确定性进行量化, 以不确定度减少比率作为该历史样本相较于现场样本的继承因子; 基于贝塔分布函数和继承因子构建了关于可靠度的混合先验分布, 由贝叶斯理论推导得到可靠度的验后分布, 从而实现对高价值弹药的高效可靠性评定。以某型弹药为应用对象, 验证了本文方法的有效性和合理性。     

基于发生函数的模糊多状态复杂系统可靠性通用评估方法

复杂系统结构组成、运行过程、使用环境复杂,可靠性要求高,评估难度大,且不易获取有效观测数据。发展复杂系统可靠性评估理论,对于控制采购成本、优化维修策略、满足使用需求,具有重要意义。以模糊多状态船用汽轮发电系统为对象,综合模糊状态理论和发生函数算法,实现复杂装备系统模糊多状态可靠性建模,并给出可用度解算、评估、分析方法。研究表明,建模方法对于模糊多状态复杂系统具有普适性,能真实反映系统可靠性特征;克服观测数据不确定性的模糊解算理论,以及回避大自由度微分运算的发生函数解算方法,通用性强、适用范围广、解算效果好,可为复杂系统可靠性建模、评估及其工程决算,提供理论支撑和技术借鉴。     

串联系统可靠性评定的信息理论方法

本文根据信息熵的性质和可靠性理论,推导出系统可靠性综合评定的新模型,解决了系统各组成单元的可靠性信息综合问题。文中对科尔巴克教授求解成败型单元设备可靠度置信下界的公式作了改进,并对可靠度置信下界进行了计算,取得了满意结果。     

基于DDBN-Cloud的舰艇编队防空目标威胁评估方法

海上编队防空作战中,针对来袭目标威胁评估过程中不确定性因素较多、观测数据易缺失以及已有评估方法难以考虑动态威胁态势的问题,提出了基于离散动态贝叶斯网络云模型(discrete dynamic Bayesian networks cloud, DDBN-Cloud)的威胁评估方法。通过分析来袭目标特征,构建了目标威胁评估体系;为避免节点威胁属性值在小范围内连续变化所引起的重复计算,采用模糊逻辑理论将体系中的连续型变量转化为离散型变量;针对评估过程中指标数据缺失问题,采用前向信息修补算法进行信息预测修补;采用证据可信度对不确定性节点的先验概率进行赋值,使得贝叶斯网络(Bayesian network,BN)参数更贴合实际;最后,利用云模型将得到的威胁评估概率转化为确定的威胁度,实现由定性概念到定量数值的转化,进行威胁排序;仿真实验表明,该方法适用于目标数据缺失时的动态威胁评估,与静态贝叶斯网络云模型(Bayesian networks cloud, BN-Cloud)法和相对熵排序法相比,其结果更合理,具有一定的实用价值。     

基于模糊测度准则的可靠性评估方法

介绍了在模糊测度准则指导下实现的基于专家意见的系统可靠性评估方法。该方法是基于模糊测度准则，依靠对专家的划分和组合，合理选取信息的处理方法，用以完成对多源主观可靠性信息的融合评估。介绍了该方法的设计思路及技术要点。该方法充分利用了模糊逻辑的建模效率和针对主观信息的适用性，可以提高某些实现条件下系统可靠性评估的效率和精度。最后给出了仿真实例，结果显示了该方法的性能和可行性。     

基于备件需求信息的使用可靠性评估

针对许多长期贮存产品的现场使用可靠性信息收集困难, 相对其备件需求信息较易收集到的现实, 利用备件需求信息对该类产品的使用可靠性进行了评估. 为了能够客观的评估产品的使用可靠性, 首先对长期贮存产品的备件消耗数据结构进行了重点研究, 得出了数据结构符合典型ZI数据的结论. 在此基础上, 结合工程上造成该类数据类型出现的原因, 对不需求备件的产品进行了重点考虑, 进一步建立了产品备件需求的统计模型. 其次, 结合工程经验和历史信息, 提出了模型参数的先验分布, 并利用Bayes方法给出了产品备件需求信息的处理方法. 最后利用计算机模拟验证了该方法能够较好的评估产品的使用可靠性以及其适用性.     

一种基于证据融合的高可靠性产品可靠性评价方法

如何综合来自不同信息源的信息进行可靠性评价是高可靠产品可靠性分析领域的研究热点.针对存在随机不确定性和认知不确定性时高可靠产品的可靠性评价问题,结合证据理论提出了一种新的评价模型.鉴于不同可靠性信息源对产品可靠性指标的贡献不同,利用K-L交叉熵定义各个信息源的权重,对每个信息源生成的基本概率分配函数(BPA)进行修正.然后,将修正后的BPA按照D-S证据组合规则进行融合,进而利用可转移信度模型(TBM)对合成后的BPA进行概率测度的转换,从而实现对高可靠产品可靠性的度量.最后,以某型号电子器件的寿命评估为例,验证了本文提出的评价方法的可行性和有效性.     

基于不确定理论的退化数据分析方法

作为可靠性领域传统的数学工具,概率论难以解决现代可靠性工程面临的难题。本文以不确定理论在退化数据分析中的应用为切入点,阐述了不确定理论的基本公理、运算法则与不确定统计方法,给出了基于确信可靠性理论的可靠性建模思路,提出了不确定失效阈值情形下的退化数据分析与可靠性建模方法。利用时变不确定正态分布建立产品的退化方程,根据专家知识建立失效阈值的不确定分布进而构建裕量方程,最终根据度量方程推导出产品可靠性模型。使用不确定统计中的极大似然估计法与假设检验法解决参数估计与模型验证问题。案例分析说明如果不考虑失效阈值的不确定性,会造成可靠性评估结果较大偏差。研究表明不确定理论适合处理退化数据分析中的不确定性难题,具有广阔的应用前景。     

具有漂移特征的退化可靠性评估方法研究

针对具有参数漂移特征的产品， 首先采用随机扩散理论描述其参数漂移规律， 并建立了参数漂移模型. 在此基础上， 提出了基于参数漂移特征的退化补充样本容量的确定方法， 建立了基于退化观测数据和补充样本数据的产品退化可靠性评估模型. 最后， 通过对某传感器电压数据进行处理， 说明了该方法得到的可靠性估计结果具有较好的精度和稳健性， 与工程实际相符.