关于熵、信息、序的五个佯谬

熵、信息、序的概念由来很久，准确理解和运用这些概念却往往被忽视。关于熵、信息、序的五个佯谬：信息既可以是有序的、又可是无序的；熵小必有序、熵大必无序；简单即有序、复杂即无序；信源熵等于信息量；混沌是高度复杂、高度有序的状态，源于对熵、信息、序概念的误解。准确把握熵、信息、序概念将使五个佯谬破解。     

地面水质量评价计算方法的比较与分析--灰色聚类样点排序法的实证

在将等斜率灰色聚类法应用于地面水环境质量评价的基础上提出了灰色聚类样点排序法,并用灰色聚类样点排序法对实例进行水环境质量评价比较,讨论了灰色聚类样点排序法在权重处理过程的可行性.认为灰色聚类样点排序法兼顾到1)各测点的实测污染浓度都在级别标准范围内较有规律地变化,各污染物的标准值之间差异不太大;2)污染物分布的离散度太大,各标准值之间差别也太大这两种情况.     

基于核最小二乘回归子空间分割的高维小样本数据聚类

针对基于线性表示理论的子空间分割方法没有考虑高维小样本数据的非线性性质,借鉴核理论,提出核最小二乘回归子空间分割方法,使子空间分割方法适合高维小样本数据的非线性性质.经6个基因表达数据集和4个图像数据集上的实验,表明该方法是有效的.     

半群Q(k)的极大正则子半带

设T(X)和O(X)分别是X上的全变换半群和保序全变换半群,Y是X的非空子集,令F(X,Y)={α∈T(X):Xα?Yα?Y},OF(X,Y)=O(X)∩F(X,Y).当Y=n≥4时,对任意的2≤k≤n-2,考虑半群Q(k)={α∈OF(X,Y):Im(α)≤k}的极大正则子半带的结构,利用Miller-Clifford定理,证明了半群Q(k)的极大正则子半带有且仅有两类:A(α)=Q(k-1)∪(J(k)\L_α),α∈J(k);B(β)=Q(k-1)∪(J(k)\R_β),β∈N(k).     

基于AFO 的感应电机无速度传感器控制

针对传统的基于模型参考自适应理论MRAS(Model Reference Adaptive System)的感应电机无速度传感器控制系统存在的参考模型不准确的缺点, 提出了一种以电机本身为参考模型, Luenberger 全阶状态观测器为可调模型的自适应无速度传感器AFO(Adaptive Full-Order Observer)控制策略。整个系统包含产生电机所需转子 磁链的全阶观测器和一个使用自适应率估计转速的转速估算机构。以李雅普诺夫稳定性理论为基础, 使用电机的估算定子电流误差和观测出的转子磁链推导出转速自适应率。以观测器极点配置的方法, 设计了一种快速收敛的反馈矩阵, 保证了在大范围内电机的稳定运行。针对转速估计在低速再生制动时的不稳定现象, 利用劳斯稳定判据, 设计了一种新的反馈矩阵保证转速估算的全局稳定性。通过Matlab/ Simulink 仿真验证了结论的有效性。     

基于改进 FastICA 的冲击波工频干扰消除算法

在火炮冲击波信号测试领域中, 为解决陷波算法消除工频干扰损失有效信号成分的问题, 提出了一种改 进的 FastICA 算法消除工频干扰。 采用五阶收敛的牛顿迭代形式改进基于负熵的 FastICA 算法, 使其不仅具备 负熵算法的高精准度, 而且收敛速度快, 迭代次数少。 仿真结果表明, 该算法的相似系数和信噪比达到 0. 999 99和 45 dB, 较传统陷波算法的 0. 996 和 21 dB 有明显的优势。 相比于基于负熵的 FastICA 算法, 改进算 法与其精准度相同, 但迭代次数减少了 26. 7%; 与收敛速度较快的峭度算法相比, 改进算法迭代次数更少, 收 敛速度更快, 稳定性更高。 该算法具备精准度高、 收敛速度快和迭代次数少等优势, 因此适用于实时处理冲击 波的测试场合。     

基于改进的卷积神经网络的钢号识别

为获取样本的多样性特征,提出了一种改进的卷积神经网络结构。该网络中引入多层递归神经网络,利用卷积神经网络提取输入图像的浅层特征,同时利用卷积神经网络和递归神经网络并行提取高层特征,最后将两种网络学习到的特征进行融合输入到分类器中分类。利用迁移学习理论解决小样本集数据训练不足的问题,并将这种卷积神经网络结构应用于石油物资管线钢号识别中。实验探究了递归神经网络个数与卷积核个数对网络性能的影响,实验结果表明,改进的网络结构与其它网络进行对比,错误率降低了 3% 。     

两类Lorenz型混沌模型的动力学行为研究

混沌系统的有界性是动力系统中的一个重要概念,在研究奇点的唯一性、奇点的全局渐近稳定性、奇点的全局指数稳定性、吸引子的李雅普诺夫维数、吸引子的豪斯道夫维数、周期解的存在性、周期解的控制等方面有着重要的应用;然而根据作者所知由于高阶混沌系统代数结构的复杂性,对高阶混沌系统有界性的研究是一件困难的事情;基于以上原因,将研究来自于数学物理模型中一类高阶混沌系统和一类三维洛伦兹型混沌系统的有界性;基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了两个混沌系统的解是最终有界的;创新点在于不仅证明了两类混沌系统是最终有界的,而且分别给出了两类混沌系统最终有界集的一族解析表达式;研究结果为混沌系统在工程中的应用和电路设计提供了理论依据。     

改进的核极限学习机定位算法

针对神经网络无线定位方法,存在训练耗时长,定位结果易受噪声干扰的问题,提出了一种改进的核极限学习机无线定位算法。采取在同一位置进行多次测量的方法得到训练数据;把同一位置测得的数据划分为一个样本子空间并提取样本子空间的特征,以样本子空间的特征代替原来的训练数据;利用矩阵近似及矩阵扩展的相关理论改进核极限学习机算法;将处理过的训练数据利用改进的核极限学习机进行训练,得到定位预测模型。仿真结果表明,在相同数据集下,改进的核极限学习机训练用时短、定位速度快;在相同噪声干扰情况下,此算法定位预测误差小。经验证,该算法不但能提高网络的训练速度、定位速度,还能有效地降低噪声的干扰,提高定位精度。     

产品设计制造环节的结构有序性测度研究

为了定量评价产品设计制造环节信息流结构的有序性,建立了产品设计制造环节信息流结构的有序度和结构熵模型,在此基础上,计算了设计与制造环节信息流结构的时效熵和质量熵,定量分析了一种仿人型机器人左腿模型的设计与制造环节两者之间的信息流结构有序性,为分析产品设计与制造环节之间信息的演化提供了依据。