基于信号谱熵的模糊Hamming网络缺陷识别

无缝钢管损伤监测和诊断的关键在于缺陷信号特征的提取和识别，作者研究了无缝钢管内伤、外伤及孔洞等缺陷信号的频域特征，提取信号二维谱熵指标作为特征指标，运用改进的模糊Hamming神经网络识别方法，对无缝钢管的缺陷进行识别，结果表明，该方法具有很高的识别精度，实例中识别准确率达100％，由于该识别方法不需要示教学习过程，因此能够应用于实时在线缺陷识别。     

负能谱系统的稳定性

建立了正、负能谱系统稳定性判据间的互补对应关系,在此基础上结合白矮星的自由能密度函数的具体形式,分析了白矮星(或一般负能谱)系统的稳定性.     

类Kerr介质中双模SU(1,1)相干态场与四能级原子相互作用中的场熵演化

利用类Kerr介质中双模SU(1，1)相干态场与四能级原子相互作用系统的态函数导出了场熵的计算公式，研究了Kerr效应和初始光场强度对场熵演化的影响。     

真空态与相干态的叠加态的熵压缩

研究真空态与相干态|α〉叠加态的熵压缩性质,并比较熵压缩与方差压缩的关系.研究表明:当权重b及相干态的振幅R取不同值时,叠加态的熵压缩和方差压缩分别满足熵测不准关系和海森堡测不准关系,且熵压缩比方差压缩能更灵敏地量度光场的压缩性质.     

多通道无监督学习--一种新的智能处理方法

长期以来,人们一直在探索一种能模仿脑功能的电子或机械系统.1940年代计算机的出现解决了人脑的逻辑思维问题,它的功能已经大大地超越了人类的逻辑思维.人脑还具有独特的形象思维和智能,当前的计算机不论发展得多先进,都很难代替人脑,尤其是在目标、物体和人的识别方面.     

两种基于统计的入侵检测技术

异常检测是防范新型攻击的基本手段.使用两种基于统计的异常检测技术检测网络入侵,一种是基于最大熵原理先从理论上得到正常用户行为的概率分布,然后再设定检测阈值;另一种是基于K-近邻算法,该算法不需要预先知道分布,也能很好地完成异常检测的任务.最后使用DARPA 99的部分入侵测试数据对两种方法进行了测试,并对它们的优缺点进行了比较.     

含有负斜率直线可逆循环的温度-熵图

在含有负斜率直线的可逆循环中，热的迁移方向不能从P-V图上直接看出来。用T-S关系对其进行讨论，画出T-S图，根据熵的变化，可以直接知道热的迁移情况。     

相对熵、畸变风险测度及其金融风险测度的效能

通过对相对熵及其极小化过程的讨论，探索金融市场风险测度的机理，研究金融市场风险管理技术的相关问题．并通过熵优化公理建立了极小熵与畸变概率测度之间的等价定理，利用畸变函数变换寻求市场风险暴露测度的优化技术，为金融市场风险管理实践提供可借鉴的技术方法．     

球对称动态黑洞的广义Stefan-Boltzmann定律

选取超前爱丁顿坐标，采用统计的方法，计算出动态黑洞的瞬时辐出度．结果表明，动态黑洞的瞬时辐出度不仅与假定黑洞处于热力学平衡时的辐出度有关，还与黑洞的事件视界速度、事件视界温度、事件视界附近的熵密度及黑洞的吸收和辐射系数有关．对于球对称动态黑洞，任一时刻黑洞的瞬时辐出度总是正比于黑洞事件视界温度的四次方．     

动态黑洞视界面附近的熵密度

利用带有电荷与磁荷的直线加速动态黑洞的熵密度，得到了任一时刻黑洞视界面附近沿某一方位角的熵密度总是正比于该处视界温度的三次方的结论．发现直线加速动态黑洞视界面附近的熵密度不仅与时间有关，而且与方位角有关．