基于熵理论的电网安全局面评估函数的构建及应用

随着我国电力事业的快速发展,电力系统的规模不断扩大,针对电网安全运行的研究变得尤为重要。本研究基于熵理论,利用网络结构熵、有功裕度熵和电压裕度熵构建了一种评估电网安全性的局面评估函数模型,从结构特性和实际运行特征评估系统的运行状态。其次,对IEEE39节点系统进行算例仿真,得到电网的局面评估函数值及其相应变化曲线,并由此确定电网运行的风险等级。同时,利用线路负载率验证局面评估函数的有效性。最后,对HN电网进行局面评估,所得结果符合局面评估函数值曲线变化规律,满足电网运行的风险等级。利用此方法,电网的运行调度人员可以及时对电网的运行状态进行评估,并采取相应的措施提高系统的安全性,从而有效预防电网的大面积停电事故。     

基于信息熵的量子免疫遗传算法

针对目前的量子进化算法在高维函数优化时容易陷入局部最优,利用信息熵的概念,将量子进化算法和免疫遗传算法进行改进与融合,提出一种基于信息熵的量子免疫遗传算法.该方法对抗体采用相位编码,用信息熵准确地度量量子比特的不确定信息;提出了一种按变量的种群熵降序排列的邻域搜索策略;对于抗体之间的相似度,给出了一种按个体熵相同变量位数的度量方法;用繁殖概率对抗体的多样性进行评价,并分别以函数优化问题和VRPSDP问题进行了仿真验证.研究结果表明:该算法收敛速度快,求解精度高.     

矿井支护系统可靠度熵函数研究

利用信息熵与结构可靠性理论建立了矿井支护系统可靠度熵函数，它综合了信息熵与可靠度指标的特点，是系统平均可靠性的度量。它既表示设计时期的可靠度指标，又考虑使用阶段可靠性控制的难易程度，适合矿井支护设计条件的特点。     

模糊粗糙集粗糙熵的修正

在粗糙集理论中,由于用模糊粗糙熵去度量RF集的不确定性更具有直观性,所以如何利用香农信息熵理论定义模糊粗糙集的熵的度量,是一个值得研究的问题.结合知识粗糙性和信息熵给出了模糊粗糙集的熵的度量新定义,并对其一些性质进行了讨论.     

基于耗散结构的公交驾驶员胜任力熵模型

为了科学评估公交驾驶员群体胜任力水平,提高公交驾驶员的胜任力,促进公交运输方式吸引力的提升.采用耗散结构理论与信息熵原理,从知识、技能与能力、工作风格三个维度出发,构建了基于耗散结构下公交驾驶员的胜任力模型,建立了公交驾驶员的胜任力熵函数,并运用集值统计模型法对胜任力模型各元素赋权.问卷调查数据分析结果显示,越是优秀的公交驾驶员群体,其胜任力系统总熵越低,有序度越高,反之亦然,揭示了公交驾驶员胜任力熵变机理.     

基于最大熵原理的金融系统风险测度及实证研究

金融系统是一个复杂的非线性系统。信息熵是一种对系统整体性不确定程度的一种度量。从信息理论出发,用信息熵度量金融风险,通过最大熵分布采用定性分析与定量计算相结合,构建一种金融系统风险分析模型,并以中国股票市场为例分析与验证模型。实证结果表明,该模型是一种有效的风险分析方法,较准确地反映了金融系统的风险状况,为金融系统风险分析提供了一种新的思路。     

关于ID3算法的最优性证明

研究了一个属性的某几个属性值并的权熵之和与该属性单个属性值的权熵之和的关系.通过构建模型,从理论上证明了以信息熵作为度量标准,ID3算法是最优的,生成的树是最小的,产生的规则数是最少的.     

基于最小信息熵—最大增值熵的投资组合优化模型

针对Markowitz的均值-方差模型的缺陷,用信息熵代替方差度量风险,用反映资金的增值速度的增值熵代替均值,提出了一种新型投资组合模型——最小信息熵-最大增值熵模型,并通过多目标决策方法中的模糊集理论对模型进行求解。同时,给出了通过引入权重系数,将原模型转化为了具有单一目标函数的求解方法。最后通过上海证券交易所的实际数据验证了模型的可行性和有效性。     

多资源消耗应急系统调度模型及算法

结合应急系统多点出救的特征,研究了在资源消耗速率为非负可积函数的情况下,构建基于应急时间最早的连续型应急资源调度模型,并给出相应算法.对模型及所提出的求解算法进行实证研究,结果表明:模型与算法有效,并能对突发事件应急资源调度起到积极的作用.     

矿井围岩与支护系统复杂性研究

为研究围岩与支护技术问题,对近十年来相关研究工作进行了系统分析,发现围岩与支护是相互作用、相互制约的一个复杂非线性系统。利用力学与非线性系统理论建立了围岩与支护系统的耗散结构模型,论述了围岩熵产生与支护熵流的相互关系。根据信息熵的原理建立了矿井支护可靠熵模型,并与结构可靠性进行对比分析。最后提出深部巷道断面优化设计,降低巷道底角的非线性应力集中状态,实际应用中使巷道底鼓量减少20%以上。     

Empirical study on entropy models of cellular manufacturing systems

From the theoretical point of view,the states of manufacturing resources can be monitored and assessed through the amount of information needed to describe their technological structure and operational state.The amount of information needed to describe cellular manufacturing systems is investigated by two measures:the structural entropy and the operational entropy.Based on the Shannon entropy,the models of the structural entropy and the operational entropy of cellular manufacturing systems are developed,and the cognizance of the states of manufacturing resources is also illustrated.Scheduling is introduced to measure the entropy models of cellular manufacturing systems,and the feasible concepts of maximum schedule horizon and schedule adherence are advanced to quantitatively evaluate the effectiveness of schedules.Finally,an example is used to demonstrate the validity of the proposed methodology.     

The uncertainty measure for q-exponential distribution function

Based on the q-exponential distribution which has been observed in more and more physical systems, the uncertainty measure of such an abnormal distribution can be derived by employing a variational relationship which can be traced from the first and second thermodynamic laws. The uncertainty measure obtained here can be considered as the entropic form for the abnormal physical systems having observable q-exponential distribution. This entropy will tend to the Boltzmann-Gibbs entropy when the nonextensive parameter tends to unity. It is very important to find that this entropic form is always concave and the systemic entropy is maximizable.     

叠加态光场作用下双光子J-C模型场熵的压缩特性

研究了叠加态光场作用下双光子J—C模型场熵的压缩特性。数值计算表明，当光场为数态的叠加态时，叠加参数对与原子相互作用场熵的压缩特性影响较大。     

产品设计制造环节的结构有序性测度研究

为了定量评价产品设计制造环节信息流结构的有序性,建立了产品设计制造环节信息流结构的有序度和结构熵模型,在此基础上,计算了设计与制造环节信息流结构的时效熵和质量熵,定量分析了一种仿人型机器人左腿模型的设计与制造环节两者之间的信息流结构有序性,为分析产品设计与制造环节之间信息的演化提供了依据。     

流化床非平衡态热力学分析模型

用非平衡态热力学的分析方法分析了流化床系统的熵、熵产生、熵流,讨论了流化床系统的热力学分支和耗散结构分支,论证了流化床系统的能量最小原则,使热力学第二定律同流化床理论研究有机地相结合。建立了鼓泡流化床的数学模型和过渡态判据。热力学第二定律的引入,使热力学和流体动力学与流化床理论研究、耗散结构分支与系统运动形式的多样性、系统总体稳定与局部非稳定在理论描述上相统一。     

Local interactions predict large-scale pattern in empirically derived cellular automata.

An important unanswered question in ecology is whether processes such as species interactions that occur at a local scale can generate large-scale patterns seen in nature. Because of the complexity of natural ecosystems, developing an adequate theoretical framework to scale up local processes has been challenging. Models of complex systems can produce a wide array of outcomes; therefore, model parameter values must be constrained by empirical information to usefully narrow the range of predicted behaviour. Under some conditions, spatially explicit models of locally interacting objects (for example, cells, sand grains, car drivers, or organisms), variously termed cellular automata or interacting particle models, can self-organize to develop complex spatial and temporal patterning at larger scales in the absence of any externally imposed pattern. When these models are based on transition probabilities of moving between ecological states at a local level, relatively complex versions of these models can be linked readily to empirical information on ecosystem dynamics. Here, I show that an empirically derived cellular automaton model of a rocky intertidal mussel bed based on local interactions correctly predicts large-scale spatial patterns observed in nature.     

面向大规模定制的制造规划信息建模技术

研究大规模定制环境下零件制造规划的生成方法.以系统信息建模工具为基础.利用面向对象的系统分析法描述制造过程中静态和动态的特征信息,分析从零件设计到NC代码生成的制造规划过程中各层信息、活动及其相关关系,提出了采用特征层、零件层和系统层的三层决策机制建立制造规划模型.实现了从制造资源能力到加工计划的计算机辅助生成,以实例证明了该方法的可行性.     

基于熵理论的商业银行操作风险管理信息沟通有效性模型

抽象并提出了商业银行操作风险管理组织立体架构,设计出商业银行内外部信息沟通网络中节点间信息沟通数据的加工以及连接的建立方式,构造出衡量商业银行操作风险管理组织信息沟通有效性的时效熵指标以及质效熵指标,提出商业银行操作风险管理组织要素以及组织系统的信息沟通有效性模型,该模型使得商业银行从根本上了解并控制自身信息沟通成为可能。     

基于改进信息熵和LSTM网络的轴承故障诊断

针对传统的时频域故障诊断方法无法对故障实现自适应识别和分类,且准确率较低的问题,提出一种基于改进信息熵(improved information entropy, IIE)的长短时记忆网络(long-short time memory network, LSTM)方法。首先对原始信号分别进行集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)和变分模态分解(variational mode decomposition, VMD);将包含故障信息的所有本征模式分量(intrinsic mode functions, IMF)进行信息熵的求取;通过信息熵反映IMF的信息量和峭度指标对描述冲击成分的优势改进信息熵,构成特征向量;最后结合LSTM处理非线性数据的优势,利用组合特征训练LSTM网络建立诊断模型。实验结果表明：该方法能准确、高效地识别多种故障,准确率要比单一的EEMD-LSTM、VMD-LSTM、人工神经网络等传统方法更高。     

网上制造资源重组及协同工作

提出了利用信息高速公路构建网上制造系统．通过信息集成对异地制造资源进行重组,建立面向产品的虚拟企业,达到能够有效地组织并利用这些资源,以及快速响应市场变化的目的．文中综合采用物流技术和规则等策略,重组网上制造资源,结合计算机仿真技术,建立网络化制造车间的计算机辅助生产与作业计划系统,实现网上生产组织与动态调度