薇甘菊入侵对土壤微生物生物量和土壤呼吸的影响

在野外实验样地中选取了薇甘菊入侵程度不同的4个样地,测定了土壤理化因子、土壤微生物生物量(C、N、P)以及土壤基础呼吸和基质诱导呼吸等指标的变化.结果表明,薇甘菊入侵后土壤微生物生物量(C、N、P)显著增加,土壤呼吸加快,土壤代谢熵(qCO2)下降,改善了入侵地土壤的养分供应状况,这可能是薇甘菊入侵成功的一个重要原因.     

基于含熵期望曲线的云模型相关性度量方法

针对现有基于云模型的相关性度量方法缺少必要约束条件的问题,提出一种基于含熵期望曲线的云模型相关性度量方法．将云模型中超熵期望曲线的与区域和或区域的面积比作为相关性的度量基准,解决云模型的区间约束以及半云度量问题．利用3熵（3σ）约束增加云滴的聚集,减少计算开销．将超熵纳入计算,考虑云滴厚度对云模型相关性的影响．本方法克服了面向随机云滴的距离度量方法和数字特征变换方法中存在的计算复杂度高、结果不稳定的问题,同时满足了三类约束的实际计算需求．实验表明该方法能够客观有效地对云模型相关性进行度量,并在基于云模型的系统评价任务中得到了验证．     

热力学“熵原理”对新课程物理教学的启示

在新课程改革的形势下,物理教学能够从热力学＂熵原理＂中得到有益的启示。由此,物理教学系统要保持开放性,增加＂负熵＂,减少＂正熵＂,以先进的教学理论为指导,不断创新教学方法,改进教学理念,以便达到物理教学向更高层次的集中有序发展。     

基于加权熵的重要性不对等样本学习的知识约简

由于学习样本的分布特性和所反映的主观特性的不同,每一个样本相对于学习算法的重要性程度往往是不对等的,为了能够在知识约简过程中考虑到学习样本的不对等性,提出了基于加权熵的知识约简方法。针对各类别样本分布不均匀的样本重要性不对等情况,为了加强小类样本所蕴含的知识在知识约简中的体现,提出一种逆类概率加权的不对等样本加权方法,实验表明该方法能够明显提高小类样本的分类正确率,也验证了基于加权熵的知识约简方法能够将样本的不对等性体现在知识约简结果中。     

一种灰度图象的自适应分割算法

利用遗传算法的高效搜索性能和模糊集合理论能较好地描述问题的模糊性和随机性，提出了基于遗传算法的最大模糊熵快速分割算法，将遗传算法和模糊集合理论结合起来应用于灰度图象单闽值和多阈值分割．实验结果证明该方法有效地实现了快速分割，并具有较好的鲁棒性．     

基于DOST能量相对熵的配网单相接地故障选线方法

针对小电流接地故障中,不同类型配电线路故障特征频带能量分布不一致的情况,提出一种基于离散正交S变换与能量相对熵的故障选线方法。首先提取各线路故障后首半个工频周波的暂态零序电流,利用离散正交S变换计算暂态零序电流各频带的变换系数及各频带暂态能量,结合能量相对熵对两个波形细微区别的识别能力,分别获取各线路在不同频带的能量相对熵,并综合得到每条线路的综合能量相对熵,据此熵值大小进行故障选线。Matlab仿真表明该方法不受接地电阻、故障初始角、故障距离等条件的影响,在间歇性电弧故障时仍然可准确实现线-缆混合线路单相接地故障选线。     

使用直方图熵阈值法,从背景中自动分离出医学心脏图象

在医学科学研究和临床诊断中,常常需要在图象背景中分离出心脏或其他内脏器官的图象,以便对心脏或内脏器官进行几何学参数的测量。本文使用信息论中熵概念,推导出与先验和后验信息有关的评价函数,由它来选择最佳阈值,使分离出完整的心脏图象。为了能得到精确、清晰的心脏边界,本文使用了双曲线函数增强处理,选择常数C为0.5或1。采用灰度值窗口法后,并把阈值处理后图象的直方图起点移至灰度级为零的位置,使增强心脏边界的效果更为明显。本文使用Roberts边缘检测法获得了精确又清晰的心脏边界。     

涨落态熵

探讨涨落态熵的合理的定义，证明了在热力学极限下，适当定义的涨落态熵Ｓ（｛ｘｉ｝）与平衡态熵的函数形式精确地相同。在此基础上，对准热力学理论的其它一些问题作进一步的探讨，得出一些重要的结论。     

电能质量扰动分类的贝叶斯方法

随着非线性负荷的大量使用,电能质量问题已日益受到关注．对各种电能质量扰动进行分类,是采取适当措施降低扰动带来影响的前提．小波包是在小波变换的基础上发展起来的,能够提供更为丰富的时频信息．为此,对电能质量扰动信号进行小波包分解,分别以小波包分解终结点的能量和熵作为特征向量。用贝叶斯分类器进行分类识别,对扰动分类做出了仿真分析,仿真结果验证了该方法的有效性．通过与Fisher分段线性分类器进行比较,表明以熵为特征向量的贝叶斯分类方法有较高的识别正确率．     

MIDI文件主旋律音轨的抽取

在数字音乐的研究应用中,大多数高层语义的音乐特征研究都以MIDI音乐文件库作为素材,其中主旋律音轨作为最重要的音乐信息,而从MIDI文件中获取主旋律信息具有很大的难度和误差.提出一种应用随机森林的方法自动抽取MIDI文件中主旋律所在的音轨.首先根据信息熵理论定义了音轨特征的熵值,并通过实验判断该特征的熵值对区分MIDI主旋律音轨与伴奏音轨是有效的.然后由MIDI文件的音轨信息熵和一些其他重要特征组成特征向量,构建随机森林分类器抽取MIDI文件主旋律所在的音轨.由实验可知,该模型有较高的准确率,对提取MIDI文件主旋律音轨有效.