多尺度形态梯度和标记分水岭的时频谱图分割

时频谱图干扰强,目标之间、目标与干扰之间有重叠,其分割是重要而困难的问题.提出一种基于图像熵定义的时频谱图多尺度形态梯度图像融合方法,将该方法与标记分水岭分割结合形成一种基于多尺度形态梯度和标记分水岭的时频谱图分割方法.实验结果表明,与基于单尺度形态梯度和标记分水岭的分割方法相比,新方法实用性更强;与Otsu法相比,新方法分割更准确.     

基于熵值法的四川省城市土地集约利用评价

城市土地集约利用对于提高城市土地利用效率,缓解城市发展过程中的人地矛盾,促进城市经济发展具有重要意义。从土地投入强度、土地产出效益、土地利用强度三个方面建立指标体系,运用熵值法对四川省18个城市进行土地集约利用程度评价,运用ArcGIS生成空间结构图,分析土地集约利用程度空间结构特征。结果表明:四川省城市土地集约利用受土地投入强度和土地产出效益影响较大,受土地利用强度影响较小。从空间结构来看,四川省中部城市土地集约利用程度最高,东部城市次之,西南部城市土地集约利用程度最低。基于以上结果,为提高城市土地集约利用程度提出建议。     

基于LMD近似熵和SVM的自适应重合闸方法

自适应重合闸的功能是快速、准确地辨识故障性质及捕捉电弧熄灭时刻.在分析瞬时性故障和永久性故障断路器跳闸后的端电压波形复杂性的基础上,提出了局部均值分解(LMD)、近似熵和线性支持向量机(SVM)相结合的自适应重合闸整体实现方案.利用LMD分解故障信号得到若干个PF分量,选取前3个PF分量算出其近似熵值构成三维特征向量,将三维特征向量作为SVM的输入量来区分故障性质和捕捉电弧熄灭时刻.线路故障仿真结果表明,该方案可智能识别故障性质和捕捉电弧熄灭时刻且具有一定的抗噪能力.     

基于独立成分分析降噪与集成分类器的疲劳脑电研究

疲劳驾驶是引起众多交通事故的重要因素之一,脑电作为一种直接反映大脑组织电活动的信号日趋成为评估驾驶疲劳检测与预警的研究焦点。本文提出了一种基于AdaBoost的组合型实验方法用于分析脑电检测疲劳驾驶。试验过程中针对不同受试者采用独立成分分析(Independent Component Correlation Algorithm, ICA)处理分析,继而进行样本熵、信息熵、模糊熵和AR系数的特征提取;最后运用AdaBoost将最小二乘向量机基于三种核分类器集成为一个强分类器。试验结果显示,采用AdaBoost分类器分类效果优于单个核分类器,对疲劳驾驶平均识别率达到93%,五折交叉验证准确率为91.04%,在一定程度上推动了基于脑电信号的安全驾驶辅助监控系统的研究。     

基于I-ELM的飞机复合材料结构损伤识别研究

针对飞机复合材料结构损伤难以有效识别问题,本文提出一种基于增量型极限学习机(Incremental Extreme Learning Machine,I-ELM)的飞机复合材料结构损伤识别新方法。首先对某型机用复合材料层合板进行冲击,而后对其进行疲劳拉伸试验,通过优化布局在复合材料层合板上的光纤光栅传感器募集应变信息,并对其进行预处理。采用互补总体平均经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)方法对募集的应变信息进行自适应分解,得到多个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),计算各阶IMF分量的样本熵,通过核熵成分分析(Kernel Entropy Component Analysis,KECA)方法对样本熵进行特征融合,构建融合特征向量,采用融合特征向量建立基于I-ELM损伤识别模型,通过实验对损伤识别模型的有效性进行了验证,并与所构建的BP的损伤识别模型的识别结果进行了比较。结果表明,该方法能有效对飞机复合材料结构损伤进行识别,具有很好的应用前景。     

精益5S现场管理对提升员工生产效率问题的研究

丰田精益生产模式对企业生产效率的提升产生了显著的正面影响。作为丰田现场管理的核心精益工具,5S改进活动被视为实现精益生产不可或缺的步骤。本研究以员工认知负载为视角对5S改进活动进行建模,发现其能够有效降低员工认知负载,减少生产决策时间,从而促进员工生产效率。同时,研究强调了在5S改进中持续改善和及时维护生产环境的重要性,为企业管理者在实施5S现场管理提供了有益的管理启示。     

Measuring and locating zones of chaos and irregularity

The new measures computed here are the spectral detrended fluctuation anatysls （sDFA） and spectral multi-taper method （sMTM）. sDFA applies the standard detrended fluctuation analysis （DFA） algorithm to power spectra, sMTM exploits the minute increases in the broadband response, typical of chaotic spectra approaching optimal values. The authors chose the Brusselator, Lorenz, and Duffing as the proposed models to measure and locate chaos and severe irregularity. Their series of chaotic parametric responses in short time-series is advantageous. Where cycles have only a limited number of slow oscillations such as for systems biology and medicine. It is difficult to create, locate, or monitor chaos. From 50 linearly increasing starting points applied to the chaos target function （CTF）; the mean percentage increases in Kolmogorov-Sinai entropy （KS-Entropy） for the proposed chosen models; and p-values when the models were compared statistically by Kruskal-Wallis and ANOVA1 test with distributions assumed normal are Duffing （CTF： 31%： p 〈0.03）; Lorenz （CTF： 2%： p 〈0.03）, and I3russelator （CTF： 8%： p 〈0.01）. Principal component analysis （PCA） is applied to assess the significance of the objective functions for tuning the chaotic response. From PCA the conclusion is that CTF is the most beneficial objective function overall delivering the highest increases in mean KS-Entropy.     

Structural Prediction of Membrane Protein: Application to Known Structures

Membrane proteins are embedded in the lipid bilayer,which creates a suitable environment for their actions. It is important to decide which tpye it belongs to because it is closely relevant to its biological fumction and its interaction process with other molecules in a biological system. Membrane proteins have different types. The function of a membrane protein is closely correlated with the type it belongs to. In this study, on the basis of the concept of pseudo amino acid (PseAA) composition originally introduced by Chou, the value of approximate entropy (ApEn) of the query membrane protein was used to integrate the complementary information. By fusing fifteen powerful individual fuzzy K-nearest neighbor (FKNN) classifiers, an ensemble classifier was presented.Each basic classifier was trained in PseAA composition of membrane protein sequences with different parameters. The results of experiments demonstrate it is efficient for the structural prediction of membrane proteins.     

基于熵值法的学生环保和低碳生活教育认知度评价——以广西师范学院638份调查问卷为例

通过对广西师范学院14个二级学院各年级学生的低碳环保认知、低碳环保实践及低碳环保意愿等进行抽样问卷调查，并根据调查结果，运用定量的方法对学生环保和低碳生活教育认知度进行评价，从总体评价和单项评价两个层面都得出的结论是：广西师范学院学生环保和低碳生活教育认知度是从大学一年级到四年级呈递增态势。     

遍历流的局部熵

定义了一种新的遍历流熵和局部熵,并证明在流无不动点时新的(局部)熵跟前人定义的熵是一致的,其结果是对遍历流复杂性的另一种等价刻画.