量子态和量子态组分布熵的预测规律及验证

研究了在一定的简化模式下，孤立系趋近平衡的过程中量子态和量子态组分布熵随时间变化的预测规律，揭示用有限大量重复性模拟实验所得的量子态组分布熵有多大的实验偏差，并将原文献中只限于对系统的几十个量子态组分布熵的研究扩大到对系统中数以万计的量子态的分布熵的研究，按重复实验法和本文提出的预测法同时设计两套熵增原理的计算机模拟程序，验证表明，预测规律具有高度的准确性。     

基于BICM-ID系统的简化交叉熵停止准则

在加性高斯白噪声信道和瑞利信道中,比特交织编码调制迭代译码（bit—interleaved coded modulation with iterative decoding,BICM—ID）技术具有良好的误码率性能,但它的迭代过程增加了计算复杂度和接收端的译码时延。目前,已经提出了各种停止准则来减少不必要的迭代计算。在交叉熵停止准则的基础上,本文提出了一种简化的交叉熵停止准则。该准则对于不同的信噪比（SNR）设置了一个自适应门限来决定在译码器的接收端是否继续计算交叉熵。简化的交叉熵停止准则与传统的交叉熵停止准则相比,具有更低的计算复杂度,并且对于判断是否到达译码地板值有更高的灵敏度,从而在一定程度上提高了BICM—ID系统的性能。仿真结果显示,与传统的交叉熵停止准则相比,简化的交叉熵停止准则的平均迭代次数减少了约12．2％。当SNR处于2．75dB至3．35dB时,其性能要优于传统的交叉熵停止准则。     

基于属性熵和加权余弦相似度的离群算法

离群点检测是数据挖掘的一个重要研究方向,大多数离群数据挖掘算法在应用到高维数据集时效率较低。给出了一种基于属性熵和加权余弦相似度的离群数据挖掘算法LEAWCD.该算法首先根据局部属性熵分析每个对象在其k-邻域内的局部离群属性,并依据各离群属性的属性偏离度自动设置属性权向量;其次使用对高维数据有效的余弦相似度经加权后度量各对象在k-邻域内的离群程度,实现高维局部离群点检测;最后采用国家天文台提供的天体光谱数据作为数据集,实验验证了LEAWCD算法具有伸缩性强和检测精度高等优点。     

决策树算法及其改进

该文对传统的C 4.5决策树数据挖掘算法进行了改进,提出了一种双重熵平均决策树算法。传统的C 4.5决策树算法易出现无意义分枝,过度拟合等问题,针对该类问题,基于双重熵平均决策树算法,通过两次对样本子集熵平均值的计算、排序、合并处理,得到修正后的属性信息增益,并以此作为属性选择的依据,从而解决了传统C 4.5决策树算法可解释性差、易产生碎片等问题。     

模糊集的一类新广义熵

目的研究模糊集的一类新的广义熵。方法将离散随机变量的(k,q)阶广义熵推广到模糊集理论中,定义模糊集的(k,q)阶广义熵和q阶Shannon熵,讨论q阶Shannon模糊熵和q阶Re-nyi模糊熵之间的关系。结果得到了(k,q)阶广义熵和q阶Shannon模糊熵的一系列性质,并且证明了当q≥0.5时,q阶Shannon模糊熵是F(X)上的一个σ-熵。结论拓广了模糊熵,为模糊信息学的深入发展提出了新的思路。     

不同脑负荷脑电特征的近似熵表征研究

目的研究不同生理状态下的脑电特征(EEG)。方法利用一种度量时间序列复杂性的非线性统计方法——近似熵(ApEn)方法。结果近似熵能够有效地反映脑电信号的变化情况。结论近似熵是一种值得重视且很有发展前景的复杂性分析方法。     

几种推导麦氏关系的方法

麦式关系是热力学中非常重要的一个关系式,它给出了四个基本变量S、P、T、V的偏导数之间的关系。本文对简单系统的麦氏关系进行了讨论,利用全微分的性质及雅克比行列式对麦氏关系进行了多种方法的推导。     

含模糊参数桁架结构的有限元分析

针对工程中存在参数不确定性问题,采用模糊数学方法,通过区间函数在模糊有限元中的应用,再将其转化为模糊信息熵,从而使得模糊问题转化为用概率方法进行分析,在建立桁架模型进行有限元分析中说明该方法解决了基于扩张原理的模糊数和模糊值函数运算存在的遍历性困难,是解决工程模糊问题有效途径。     

关于高等学校地理专业自然地理课程改革的思考与实践

自然地理课程在高等学校地理专业的课程设置中占有重要地位，近年来自然地理学的研究内容和研究方法发生了很大的变化．从地球系统科学以及全球变化研究的角度阐明了现代自然地理学综合化发展的趋势，指出了目前大学自然地理教学存在的知识老化、内容陈旧等一系列问题，并针对这些问题从现代教育理念与现代自然地理的哲学思维和方法沦的视角出发，提出了高等学校地理专业自然地理课程改革的基本思路与实施办法．     

基于熵权灰色关联模型的企业能效评价

针对企业能效综合评价中涉及大量的不确定因素和信息不完全的问题,提出基于灰色关联分析的评价方法,建立了一个基于熵权的灰色关联模型。通过采用熵权对企业能效各评价指标赋权,提高了权重的准确度和可信度。最后通过实例验证了该模型是有效的和可性的。