不分明化拓扑中的仿S—闭性

在不分明化拓扑中定义了正闭集,并用正则闭集和半开集刻画了仿Ｓ－闭性。．     

一种基于灰熵的区间数灰色局势决策方法

基于区间数距离和灰熵分析,研究了灰色局势的多属性决策问题.首先给出了一种新的灰熵定义,并通过预处理得到一致效果测度矩阵.然后,提取正负理想值,结合灰熵定义建立多目标规划模型,通过拉格朗日乘数法给出了目标权重的计算公式,将多目标的一致效果测度矩阵集成为综合效果测度矩阵.最后,利用可能度和排序向量法找到各事件下的最优对策和各对策下的最优事件,从而得到最优局势,并通过实例分析验证了所提决策方法的有效性和实用性.     

平面有界三次系统有限奇点分布举例

通过构造有界的平面三次系统,证实了（1）其有限奇点的5－4（5个奇点指标为＋1,另4个奇点指标为－1）,3－2,2－1,＋1四种分布均可实现;（2）仅有一个指标为＋1的有限奇点的有界三次系统至少有11种类型;（3）赤道附近轨线拓扑结构相同的有界三次系统它们有限奇点的分布可以有不同类型。     

C-余弦算子函数拓扑

利用C-余弦算子函数的概念,引入一新的局部凸向量拓扑,并对其基本性质以及在新的局部凸线性拓扑意义下C-余弦算子函数的性质进行初步研究。     

实时网络拓扑发现算法实现技术研究

提出了一种利用ICMP和SNMP协议特性结合的网络拓扑发现算法 ,采用主动探测与被动监视的技术 ,并对该技术涉及的协议理论进行了分析 .给出了程序功能模块定义、数据结构设计与程序实现步骤 .     

关于如何理解物理量熵的若干思考

热力学作为物理学最难理解的一门分支学科,其改革与创新至关重要。通过热力学与电学之间的类比,引入了基于直觉认知的热荷和热荷量的概念,由此得出熵就是热荷量这一简单而明确的定义。其结果是,熵(热荷量)与热量这两个不同性质的物理量得以清晰地区分开来,从而不仅消除了热力学的抽象性,而且还消除了熵这个物理量之前在概念上的模糊性。以全新的面貌出现的热力学不但有利于我国广大科研和工程技术人员的理解、掌握、应用和创新,有利于提升我国的科技软实力,而且也有利于大、中学生的物理教学和热力学知识的普及。     

基于多尺度排列熵和正则化RVFL的高压隔膜泵单向阀故障诊断

高压隔膜泵单向阀运行工况复杂,运行时产生的振动信号具有非线性、非平稳特性,导致信号特征提取困难,故障状态难以识别.为了提取单向阀运行状态的非线性动力学特征,提升故障诊断模型的识别精度和泛化能力,提出了一种基于多尺度排列熵（Multi-scale Permutation Entropy,MPE）和正则化随机向量函数链接（Random Vector Functional Link,RVFL）网络的单向阀故障诊断方法.首先,对工况下采集的单向阀振动信号进行变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）获得既定的若干本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）分量;然后,计算IMF分量的多尺度排列熵,构建表征单向阀运行状态的特征值向量;最后,基于运行状态的特征值向量,建立正则化随机RVFL的故障诊断模型,并应用于单向阀的运行状态监测与识别.实验结果表明,构建的故障诊断模型能够精确地识别单向阀的故障类型,准确率达到98.89%.     

一种基于并行计算熵迁移策略的多分辨DOM数据生成算法

数字正射影像图(digital orthophoto map,DOM)数据通常以多分辨数据形式组织,并以切片的方式存储,而海量多分辨DOM数据的生成需要大量计算和大容量存储.针对此问题,提出一种基于并行计算熵迁移策略的并行多分辨DOM数据生成算法,以减少海量多分辨DOM数据的生成时间.该算法采用并行计算熵来衡量并行计算机系统的负载平衡程度,并以此判断何时需要进行负载迁移以及如何迁移.仿真实验表明,与串行算法相比,该算法能有效减少程序执行时间,并且能获得较高的加速比和并行效率.     

P2P网贷平台借款人信用风险评估

为提高P2P网贷平台对借款人信用风险评估的准确性,利用主成分分析模型,用8个主成分反映18个指标,依据熵权法和方差百分比赋予权重,得到借款人是否违约还款的临界值,依据该值对借款人是否违约还款进行评估;再利用Logistic回归模型,得到影响借款人违约发生率的4个指标,其按影响程度从大到小的排序为借贷子等级、借贷目的、过去两年里超过30 d以上未及时还款的次数、贷款收入比。对11 383条交易数据的识别结果表明,在阈值为50%时,评估模型对正常还款的拟合率为99.6%,对违约还款的拟合率为71.3%,整体的拟合准确率为96.04%。     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。