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241.
《宁夏大学学报(自然科学版)》2016,(3):288-293
主要研究了复杂网络的冯诺依曼熵.结论表明,一般情况下,冯诺依曼熵不随边的增加而严格单调增加.其次,定义了星生成图和路生成图,并给出了熵与这两类图的联系.最后,利用3种经典随机图模型和随机树模型,证明了平均场意义下冯诺依曼熵随复杂网络的边数和直径递增. 相似文献
242.
243.
为提高化工行业中数据驱动故障检测的效果,该文针对实际工业系统中闭环控制导致的过程动态特性和数据流形中蕴含的局部信息,提出了一种基于局部时空正则慢特征提取(local time-space regularized slow feature extraction, LTSS)的方法进行故障检测。首先,构造基于局部时空正则的目标函数得到投影矩阵,进而得到预提取特征S,则S张成的空间中包含了静态信息,而S的一阶差分张成的空间中包含了动态信息。其次,基于独立成分分析(independent components analysis, ICA)方法,分别为2个空间构建对应的S~2和SPE统计量进行监控,用于实时故障检测。在TE (Tennessee Eastman)过程上的案例研究可以证明所提方法的有效性。 相似文献
244.
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247.
《烟台大学学报(自然科学与工程版)》2016,(2):140-145
采用有限元软件ABAQUS建立冲击荷载下一端固支一端可轴向移动的T型管节点的有限元分析模型.基于该模型,研究了轴力作用下普通和局部加厚T型管节点在横向冲击荷载下的破坏模态,并对冲击力时程曲线、位移时程曲线、能量耗散等抗冲击性能指标进行了分析.分析结果表明:增加主管的厚度可以显著提高试件的节点抗弯刚度,降低节点区域的损伤;但当主管加厚部分的长度达到一定值,节点抗冲击性能将不再提高,研究结果可为管节点的抗冲击设计和损伤修复提供依据. 相似文献
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249.
250.
提出一种低渗透率智能网联环境下高风险事件预警方法。具体而言,基于熵能表征系统状态的特点提出交通熵的概念,将个体车辆的微观驾驶行为量化为交通熵,以表征交通流状态;再将交通熵作为长短时记忆网络模型(Long Short-term Memory, LSTM)的输入参数建立预警模型;最后,使用HighD轨迹数据集提取高风险事件,并验证模型有效性。结果显示,使用交通熵的模型误报率和漏报率大幅降低。以智能车渗透率10 %为例,误报率和漏报率分别从6.18 %和11.47 %下降到了1.95 %和3.12 %;在预测模式下,对高风险事件误报率和漏报率为2.28 %和3.82 %。 相似文献