基于熵权法的坦克火控系统健康评价方法

 针对坦克火控系统状态评价过程中存在的主观性较大、结果不够精确等问题,研究了基于熵权法的火控系统健康评价方法。在建立健康评价指标体系的基础上,构建了健康指数模型。按照指标属性,对不同量纲的指标进行归一化处理,采用熵权法计算模型中各指标对系统健康状况影响的权重值。最后采用该方法对某型坦克火控系统进行评价。结果表明,稳定性指标是影响火控系统总体性能的重要指标。评价结果具有较高的可信度,可为火控系统的使用及维护提供依据。     

基于差分进化的二维熵图像分割

二维熵图像分割方法利用图像的局部空间信息,分割结果优于一维熵分割法,但计算效率较低.遗传算法和粒子群算法等最优化算法能提高二维熵图像分割方法的效率,却不能保证获得全局最优阈值.为此,提出一种基于差分进化算法的二维熵图像阈值分割法,用局部搜索策略提高搜索最优阈值的精度.实验表明,所提出的方法有良好的鲁棒性,能保证获得最优阈值.与基本的二维熵图像分割法相比,分割速度有很大的提高.     

自适应特征熵权模糊C均值聚类算法的研究

特征权重算法对聚类效果有很大的影响,而传统的特征权重算法忽略了特征项在类间和类内的分布情况.因此,研究聚类后样本特征属性表现的有序性程度对聚类结果的影响,分析聚类后样本特征属性的分布情况,提出了一种自适应特征熵权模糊C均值聚类算法.该算法以聚类后的特征熵和信息增益作为准则调整特征权值,通过聚类与权重更新逐步迭代优化,直至获得最优的特征权值.实验表明,自适应特征熵权模糊C均值聚类算法能够有效地区分各个特征属性对聚类效果的重要程度;较于其它加权模糊C均值聚类算法,该算法能够得到更高的聚类准确率.     

多因素耦合下CRT市场信用风险传染的熵空间模型

本文基于熵空间理论,考虑到信用风险转移(credit risk transfer,CRT)中银行和投资者间空间因素对CRT市场信用风险传染的影响,同时加入行业因素、区域金融发展因素以及CRT市场个体因素构建了CRT市场信用风险传染的熵空间模型.通过数值仿真模拟表明,该模型有效刻画了CRT市场上银行与投资者间空间距离和传输能力、银行资产质量与信用风险转移能力、投资者资产规模与风险偏好程度、投资者所处区域的金融发展水平以及银行和投资者所在区域之间金融发展的趋同性等对CRT市场信用风险传染效应的影响及其作用机制,揭示了CRT市场上空间因素与概率之间的显性联系,为空间背景下信用风险传染研究提供了新的思路和理论框架.     

网络可靠性评估的演化过程重要度抽样模拟方法

针对具有高可靠度网络的连通失效概率计算问题,提出了一种重要度抽样Monte Carlo模拟方法.首先提出了考虑节点和边单元失效网络连通状态判别的演化过程算法,算法根据网络节点和边单元的可靠度,将每次模拟抽样产生的随机数转化为单元的修复时间;按照单元修复时间次序构建网络连通拓扑结构,并视为向网络连通状态转变的演化过程.然后基于重要度抽样Mont,e Carlo模拟求解高可靠度网络的2\K\All端连通失效概率,其中重要度抽样函数的计算采用基于演化过程和交叉熵模型的多准则迭代方法.高可靠度网络算例的计算结果表明,预抽样求解重要度抽样函数时,多准则迭代方法所需的预抽样次数约为其他迭代方法的1/40.因此,本文方法具有较高的计算效率.     

四平市地表水控源减排的绩效评价方法

基于水资源“三条红线”管理制度（即水资源开发总量控制, 水资源利用效率控制及水功能区排污总量控制“三项制度”）, 从用水现状绩效、 控源减排技术绩效及污染物控制绩效三方面分层次构建吉林省四平市地表水主要污染物控源减排绩效评价指标体系, 并采用熵权模糊综合评价法, 以2007年为基准年, 对四平市2008-2012年的控源减排绩效进行评价. 结果表明, 该评价方法可行、 有效.     

基于信息损失量的特征选择方法研究及应用

通过研究特征变量与类变量的信息测度和特征子集与类变量之间信息测度计算方法,实现快速的特征选择。将基于扩展熵的信息损失量测度用于度量类变量之间的相关性。为避免计算联合互信息的复杂计算,提出了基于信息损失量的变量相关度增加量计算方法,在保证新增特征可提供更多信息量前提下,同时提高特征选择的速度。最后对UCI的3种分类数据集进行实例分析,利用支持向量机对选择的特征子集进行分类验证,并将分类结果与其它常用特征选择方法进行了比较。结果表明所提出的特征选择方法比现有的特征选择方法更有效。     

一种基于统计技术的中文术语抽取方法

中文术语识别与抽取是中文文本信息处理的基础,对于提高中文文本索引与检索、文本挖掘、本体构建、潜在语义分析等的处理精度有着重要的意义。文章以互信息和信息熵理论为基础,提出一种基于统计技术的中文术语半自动抽取方法,并且以互联网新闻话题数据为对象进行了实验验证,结果表明所提方法能够有效支持中文术语的抽取。     

老年轻度认知障碍患者的脑电熵分析

选取8名轻度认知障碍(mild cognitive impairment, MCI)老年人和17名正常老年人参与图片颜色的认
知任务,并同步记录他们的脑电信号,然后采用相对能量、样本熵和累积残余熵分析方法,研究这两组被试在执
行任务时的不同脑区脑电活动的差异. 研究发现：1) 两组被试alpha相对能量无差异,但MCI患者额中央区和顶
枕中央区的脑电熵高于正常人;2)两组被试额区脑电的熵值都高于其他区域,中线区域的脑电熵值低于左右半
球;3)刺激类型对两组被试的脑电活动有影响,在完成匹配任务时,两组被试大脑前侧区域的脑电活动更为复杂,
并且正常人大脑右侧中央区域的脑电活动复杂性较高;4)与样本熵相比,累积残余熵能更细致地刻画出MCI患者
脑电的非线性特征. 结果表明,MCI患者认知过程中的脑电活动存在异常,信号更为复杂. 与样本熵相比,累积残
余熵更适合于分析脑电的非线性特征.     

基于特征比较和最大熵模型的统计机器翻译错误检测

首先介绍3种典型的用于翻译错误检测和分类的单词后验概率特征, 即基于固定位置的词后验概率、基于滑动窗的词后验概率和基于词对齐的词后验概率, 分析其对错误检测性能的影响; 然后, 将其分别与语言学特征如词性、词及由LG句法分析器抽取的句法特征等进行组合, 利用最大熵分类器预测翻译错误, 并在汉英NIST数据集上进行实验验证和比较。实验结果表明, 不同的单词后验概率对分类错误率的影响是显著的, 并且在词后验概率基础上加入语言学特征的组合特征可以显著降低分类错误率, 提高译文错误预测性能。