对流扩散方程奇怪吸引子关联维数的研究

利用重构相空间的方法研究了洛伦兹奇怪吸引子的关联维数随取样间隔的变化。将对流扩散方程用截谱方法得到关于七个变量的非线性方程组，现察了其奇怪吸引子形状随瑞利数的变化，同时，计算其奇怪吸引子和洛伦兹奇怪吸引子的维数随瑞利数的变化。     

邻近点快速搜索方法在混沌识别中的应用

针对混沌振动特征指数计算过程中,相空间轨道上邻近点方法计算量大、搜索效率低等问题,提出了一种改进邻近点快速搜索方法.首先应用kd树法分割样本空间并搜索重构吸引子上的邻域;然后根据吸引子的几何结构信息研究邻域的分布特点,剔除同一轨线上的邻点,得到能够真实反映轨道演化的有效点对.仿真结果表明改进的邻近点搜索方法能够有效地实现混沌吸引子上参考点邻域的搜索.     

基于最大熵原理的相对斜率关联模型

通过对现有灰关联度模型的研究,依据数据序列时点间相对斜率差来计算关联系数,并基于离差最大化和最大熵原理,计算了各指标关联系数的权重,建立了改进的灰关联度模型;实例验证,方法所得分析结果与定性分析相一致,分辨效果更好,具有较高的可靠性和应用性.     

基于相对熵原理构建生物进化系统树

根据相对熵原理定义了物种进化距离,把它应用到基于DNA序列分析的生物进化系统树构建的研究中.首先选用64种脊椎动物的线粒体DNA序列为材料,得到与传统的根据物种形态构建的系统树基本一致的树形;进而进行全基因组序列层次的物种进化的研究,选取长度约为线粒体DNA序列102倍的12种古生菌、真细菌全序列,最终也得到了合理的系统树.     

基于Tsallis相对算子熵的不等式

目的 为了研究信息熵之间的关系.方法 利用一个函数的数学性质和矩阵Tensor积的性质.研究了关于Tsallis相对算子熵的性质和不等式的问题.结果 得到了Tsallis相对算子熵的上界和下界,同时讨论了Tsallis相对熵关于n个算子Tensor积的次可加性.结论 所得结果是Tsallis熵的次可加性的推广.     

粗糙模糊集的关联熵与关联熵系数

在研究模糊集关联熵和关联熵系数的基础上，将关联熵和关联熵系数的概念引入粗糙模糊集，讨论了它们的主要性质，说明关联熵系数可以用于粗糙模糊集之间相似程度的度量．并通过例子证明了粗糙模糊集的关联熵系数比模糊集的关联熵系数更适合用于在分类知识R下模糊集合之间相似程度的比较．     

基于相对熵度量的行为识别方法

行为识别技术是一种可用于智能视频监控的生物识别技术。本文提出一种基于信息论中相对熵概念的行为识别算法。训练过程使用Parzen方法估计概率分布函数,测试过程则将图像序列投影到低维特征空间,使用相对熵作为判断两种不同行为的相似度函数,在Weizmann数据库上测试的结果验证了算法的有效性。     

基于相空间重构和PSO-K-means的球磨机负荷状态识别方法

针对球磨机振动信号具有强随机性、非平稳性和非线性等内在特性导致负荷状态难以识别的问题,提出一种基于相空间重构和PSO-K-means的球磨机负荷状态识别方法。首先,利用改进前后的自相关系数算法对Lorenz与Rossler两种混沌时间序列进行数值模拟,得出延迟时间和嵌入维数精准有效的计算方法;其次,验证出球磨机筒体振动信号具有混沌特性后对其时间序列进行相空间重构,恢复出等价的混沌吸引子;接着,针对3种不同负荷状态下的相空间吸引子进行特征提取,分析了关联维数特征量的变化规律;最后,将关联维数作为特征向量输入PSO-K-means聚类模型中对球磨机负荷状态进行分类与识别。结果表明,PSO-K-means聚类模型在负荷状态识别时有较高的精准性,欠负荷、正常负荷、过负荷下识别精度分别为94.2%、96.3%、94.8%。以上结果证实了该方法能够实现对球磨机负荷状态的有效识别。     

基于相对熵的营销机会模糊评价

针对传统营销机会识别方法中存在的问题，综合运用模糊数学方法和熵的基本原理，采用三角模糊数建立判断矩阵，再根据水平截集和乐观指标，进行模糊区间运算得出相对熵，并依据评价结果的大小对营销机会进行识别。实例计算表明，该方法不仅克服了AHP法的缺点，而且提高了营销机会识别的准确程度。     

基于奇异谱熵的相空间重构最佳时间延迟选择

对相空间重构中的重要参数时间延迟L的选择进行了研究,并针对奇异值比率(SVF)方法的不足,将奇异谱熵引入相空间重构中L的选择,提出了一种新的L选择准则．以Lorenz和Roessler吸引子为例,通过与SVF方法L计算结果的比较,显示了该方法的优越性．最后应用基于奇异谱熵的L选择准则计算了Lorenz吸引子的关联维数．通过与理论值的比较,证明了该方法的有效性．     

洪水特征的时间变异性识别

针对近年来洪水特征的稳定而异常的变化,给出了洪水特征时间变异性的定义,提出了洪水时间变异性的标度及其识别方法,利用珠江三角洲容奇站３０多年来实测月平均水位资料,验证了这种识别方法的有效性,该方法计算简单,稳定性好,并能识别水文时间序列两端的变异特征。     

基于相对熵的区间型直觉模糊集多属性决策方法

针对属性权重完全未知且属性值为区间的直觉模糊集的多属性决策问题进行了研究,定义了区间型直觉模糊数相对熵和含参数新的得分函数,然后由TOPSIS方法得到权重,最后通过实例分析验证了所提出方法的有效性和可行性.     

随机场相关距离的研究

在对岩土参数随机场的随机性描述存在半变异函和相关函数两种理论方法，这两种方法可计算岩土参数的相关距离，前者描述了随距离的增加变异性增加，后者描述随距离的增加相关性减弱，通过理论分析和推导研究了两种方法的内涵和联系，并通过大量实测资料进行了验证。     

基于相对熵排序的舰船总体方案评价方法

针对舰船概念设计阶段的总体方案评估论证问题,提出了一种基于相对熵排序的舰船方案评价方法.首先提出了可全面反映舰船综合能力的经简化后的舰船方案评价的指标体系,然后考虑群决策中的专家意见集成问题.采用基于粒子群优化群体判断矩阵的Hadamard凸组合来集结专家意见得出底层评价指标权重,再引入基于相对熵的多属性排序方法对各舰船总体方案进行综合评价.形成了可支持多专家群决策,能有效反映各方案本质差异的舰船方案评价模型.应用实例对比分析表明,该方法可为舰船研制方案总体评价提供一种可行、有效的新途径,并可直接用于舰船设计方案的权衡、优化工作等方面.     

基于改进的Hausdorff距离的字符识别方法

为了提高字符识别的正确率和速度,本文提出了一种改进的Hausdorff距离的字符识别方法.实验结果表明,该方法在印刷体数字识别中达到100%的识别率,在字母识别中,除个别被噪声严重污染和结构特征极其接近的字母外也得到了正确的识别效果,且改进后的运算速度提高了一倍左右.     

三量子比特纯态紧致相对熵纠缠度的计算

分别从三量子比特纯态的正则形式和Linden-Popescu-Schlienz标准形式出发,计算三量子比特纯态的紧致相对熵纠缠度及W态的紧致相对熵纠缠度.指出紧致相对熵纠缠度不具有LU不变性,并给出它与P相对熵纠缠度之间的关系.     

基于IOWC-GOWA算子及相对熵的区间型组合预测模型

针对用区间型数据描述不确定现象的组合预测问题,为了提高区间型数据的预测精度,首先采用诱导有序加权连续区间的广义有序加权平均(IOWC-GOWA)算子将区间数集结为实数;然后对集结后的实数进行标准化处理;最后从信息论的角度引入相对熵作为最优准则,提出了基于IOWC-GOWA算子及相对熵的区间型组合预测模型;另外,通过实例分析了该组合预测模型的合理性和有效性;结果表明:该组合预测模型可以有效地提高区间型数据的预测精度,即该模型是合理有效的,并且,参数λ和BUM函数的选取会对模型的预测精度产生一定的影响。     

基于距离分类准则的雷达目标识别方法

雷达目标信号是非平稳信号，对于这样的非平稳信号，用于分类的特征往往包含在局部的时一频信息中，用一般的变换提取有效的特征比较困难。利用小波包基的性质，提出了一种雷达目标识别方法。首先，对雷达回波信号进行小波分解，利用距离准则，选择最优小波包基，从被识别的信号中提取具有最大可分性的特征，得到目标识别的特征向量，由此进行目标识别。仿真实验结果表明，该方法具有高的识别率。