“熵”不起——生命以负熵为生

以某大学社团几名学生观影“长安三万里”后对李白诗句的感慨为切入点,引出对熵及熵增原理的讨论。通过介绍熵的起源及意义了解热力学三大定律的内容及关联;再分别从熵增原理对生命和生活两个方面的启示进行阐述。揭示了整个人类的进化和生命的发展就是一部逆熵的历史,人活着就是对抗熵增的过程,若要不负此生,就要奋斗不止。

熵变概念的拓展

在Prigogine熵变公式和Shannon信息熵公式的基础上,提出了人体熵变的概念.指出人头脑中信息或知识的更替应成为人体熵变的一部分.给出了广义熵变公式,并讨论了其意义.

多向加权Tsallis熵最大化导向的自动阈值分割方法

受噪声或随机细节、目标和背景的大小比例、成像时的点扩散等不同因素的影响,许多图像的灰度直方图呈现为无模态、单模态、双模态或者多模态样式.为了在统一框架内处理这4种不同模态情形下的自动阈值选择问题,本文提出了一种多向加权Tsallis熵最大化导向的自动阈值分割方法(Multi-directional Weighted Tsallis Entropy,MWTE).基于新设计的反正切方向性卷积核的多尺度乘积效应,该方法将不同模态的灰度直方图转化为统一的单模态右偏灰度直方图.在4个不同方向上提取出这种特殊的单模态右偏灰度直方图后,通过多向加权策略构建出与原始图像灰度值紧密相关的加权Tsallis熵目标函数,并以该目标函数取最大值时对应的灰度值作为最终分割阈值.本文将提出的方法和3个阈值分割方法、1个软分割方法、1个活动轮廓分割方法以及1个自动聚类分割方法进行了比较.在4种不同模态情形下的4幅合成图像和50幅真实世界图像上的实验结果表明,本文提出的方法虽然在计算效率方面不占有优势,但它对不同模态的测试图像具有更稳健的分割适应性,且在量化分割精度所用的马修斯相关系数方面优于其他6个分割方法.

多尺度熵方法在机械故障诊断中的应用研究进展

机械设备状态监测与故障诊断的关键是故障特征的表征与提取,采用基于熵及相关方法建立的非线性动力学指标能够提取蕴藏在振动信号中的非线性故障特征信息。自熵方法引入以来,通过不断修改和改进来提高熵估计的准确性,多尺度熵进一步拓展了时间序列其他尺度上包含的复杂度信息,其在设备状态监测与故障诊断中得到广泛应用。本文对单一尺度熵及多尺度样本熵、多尺度模糊熵、多尺度排列熵和多尺度散布熵等多尺度熵方法在机械智能故障诊断中的应用进行综述,总结不同方法的特点优势与不足;针对多变量数据处理问题,综述由单变量推广到多变量的多元多尺度熵的应用发展过程。最后结合多尺度熵相关方法在机械智能故障诊断中面临的问题与挑战,对未来发展方向进行展望,即在工业大数据应用、故障机理、可解释性角度构建基于熵的深度学习模型。

基于熵产理论的多级液力透平能量耗散机理分析

液力透平作为一种液体余压能回收装置,在小水电建设和能量回收领域得到广泛应用,但其内部能量损失特性不清。以两级径流式液力透平为研究对象,基于熵产理论和Omega涡识别准则分析了各过流部件内能量耗散机理。结果表明:速度脉动和壁面效应是能量损失的主要来源,设计工况下二者总占比为98.03%。叶轮和导叶是透平内能量耗散的主要区域;小流量工况,叶轮损失占比较高;大流量工况下,导叶损失占比较高。叶轮内的能量损失源于叶片前缘分离涡、吸力面回流涡以及叶片尾缘涡等不稳定流动现象,而相对液流角与叶片进口安放角的不匹配是导致叶轮内产生不稳定流动的根本原因;在导叶和导叶Ⅱ-反导叶中,不同流量下导致其能量耗散的因素基本保持一致,叶片前缘失速涡和流动分离等劣态流动引起的动量交换是导致能量损失的主要原因。环形吸水室内流动的非对称性导致导叶Ⅰ各流道内熵产率分布不均匀,而导叶Ⅱ-反导叶通过正导叶的整流减小了冲击效应,各流道内熵产率分布均匀且高熵区较小。

基于熵的模糊信息测度研究

模糊信息测度(Fuzzy Information Measures,FIM)是度量两个模糊集之间相似性大小的一种量度,在模式识别、机器学习、聚类分析等研究中,起着重要的作用.文中对模糊测度进行了分析,研究了基于熵的模糊信息测度理论:首先,概述了模糊测度理论,指出了其优缺点;其次,基于信息熵理论,研究了模糊熵理论,建立了模糊熵公理化体系,讨论了各种模糊熵,在此基础上,提出了模糊绝对熵测度、模糊相对熵测度等模糊熵测度;最后,基于交互熵理论,建立了模糊交互熵理论,进而提出了模糊交互熵测度.这些测度理论,不仅丰富与发展了FIM理论,而且为模式识别、机器学习、聚类分析等理论与应用研究提供了新的研究方法.

边缘引导和轮廓约束下的跨域香农熵最大化导向的自动阈值选取方法

为了处理诸如高斯、伽马、极值、瑞利、均匀或贝塔等基本灰度分布情形下的阈值选取难题,本文提出了一种跨域香农熵最大化导向的自动阈值选取方法.该方法利用不变的引导边缘图像和变化的约束轮廓图像共同构造出一系列持续变化的一维灰度直方图,并采用香农熵作为熵计算模型,从而得以跨越图像中若干局部区域去计算跨域香农熵,并以最大跨域香农熵对应的阈值作为最终阈值.在40幅合成图像和50幅真实世界图像上的实验结果表明,该方法虽然在计算效率方面不优于Masi熵阈值方法、Tsallis熵阈值方法、局部香农熵阈值方法和迭代三类阈值方法,但在分割适应性方面有显著增强,且在误分割率方面有显著下降.

熵理论在轴承故障诊断中的应用

为了系统地总结熵理论在轴承故障诊断中演绎出的方法及成果,以时间为脉络对各种单尺度熵及其优化理论在处理轴承故障信号中的特性及优劣势进行了梳理和总结,比较了各种单尺度熵算法的常用参数及其影响因素。综述了近年来单尺度熵及其优化理论在轴承故障诊断领域的应用与改进,指出了各种熵算法的优缺点,对熵理论在轴承故障信号处理中的发展方向进行了展望。

基于自信息熵的直觉模糊决策系统的属性约简

针对在直觉模糊集中,利用下近似构建的约简只考虑了下近似而忽略了上近似,从而导致一些信息丢失的问题,基于直觉模糊集的上、下近似提出了3种熵度量,并将其应用于直觉模糊决策信息系统的约简之中。在直觉模糊决策信息系统上定义用于描述直觉模糊关系的3种不确定性度量,分别为平均决策指数、平均安全决策指数以及平均风险决策指数,并在此基础上依次提出了条件信息熵、条件粗糙熵和自信息熵,基于自信息熵给出了相应的约简定义以及属性约简算法。在多个数据集上的实验表明,所提出的属性约简算法与其他算法相比,约简结果更具有优越性以及鲁棒性。

基于区间毕达哥拉斯犹豫模糊熵和交叉熵的ELECTRE II决策方法

针对属性权重完全未知或部分已知,属性值为区间毕达哥拉斯犹豫模糊数的多属性决策问题,提出了基于区间毕达哥拉斯犹豫模糊熵和交叉熵的ELECTRE II法。首先给出区间毕达哥拉斯犹豫模糊数的区间形式的得分函数和精度函数,定义新的距离测度。然后基于区间毕达哥拉斯犹豫模糊数的模糊因子、直觉因子和幅度因子,给出熵和交叉熵公式,并证明其性质,提出了基于熵和交叉熵确定属性权重的方法。最后提出了区间毕达哥拉斯犹豫模糊环境下的改进的ELECTRE II法,利用综合优势值对方案进行排序,并通过算例和比较分析验证了该方法的可行性和有效性。

生存指数熵及其分析性质

对于随机向量X不确定性的测度,提出了两种新的熵测度的广义类,把它们作为生存指数熵和广义生存指数熵.这些新的熵改进了Shannon熵,克服了Shannon熵的缺陷.生存熵定义了测度的广义类,它包含了累积剩余熵的特殊情形.研究了这两种熵的分析性质,证明了新熵的一些性质与Shannon熵和Rényi熵的性质相类似.

从熵增原理到势增原理——开放系统有序演化的信息作用机制

在“势即信息即负熵即有序=差别×联系”逻辑推演的基础上,势增原理提出复杂开放系统遵循的是“差别促进联系,联系扩大差别”的信息作用机制,并进一步延伸出三大定律:其一,势的运行机制定律,即差别促进联系,联系扩大差别,因此势趋不变;其二,势的演变定律,即随着势的不断增强,并在某个临界点系统会发生非平衡相变和非线性分岔,产生了不同层次上的创新发展与风险;其三,势的对称与破缺定律,即势在一定层次上增长,元素之间的差别越来越大,联系越来越紧,最后达到相反相成的“对称”状态,系统再往上发展,低层次的对称必然要发生破缺,发生突现与分层,最终才能达到高层次的“对称”状态。势增原理不仅解答了复杂系统运行的规律,而且揭示了社会进步、组织发展、人才成长等系统有序演化的动力学本质,为我们把握“时”与“势”对抗熵增提供了启示:顺势夺势,在变革中把握历史大势;积势蓄势,在开放中积累信息潜势;谋势成势,在势增中转化信息显势。

基于广义节点及熵理论的电网脆弱节点电压辨识方法

在电力系统中为了避免发生一系列的连锁故障,需要给出评估电网中最具关键性的脆弱节点的相应指标和模型,考虑到传统直流输电系统对交流电网换相电压敏感性,提出一种基于广义节点及熵理论的电网脆弱节点电压辨识方法,该方法结合熵的一般性原则,将电网受到冲击时广义节点的奇异值熵、潮流分布和转移熵三者统一起来共同作为电网脆弱节点的辨识依据,并采用熵权值法修正AHP方法的手段获得综合权重系数,充分考虑了各指标的主客观影响因子,采用层次分析法和熵权值法获得脆弱节点综合评估模型的权重系数。最后通过IEEE 39节点系统仿真结果验证了该方法对于电网整体性脆弱节点辨识的有效性和实际运用价值,证实了该方法可以有效衡量交流电网电压突变量对直流输电系统影响。

熵概念的建立和发展

通过熵概念建立的回顾,简要地介绍了这一重要的物理概念在热力学理论、量子理论、信息论、系统论、 生命学、宇宙学等现代学科中所起的重要作用.

面向可再生能源集成的综合能源系统熵态计算模型

综合能源系统(IES)熵态机理与分析方法为面向可再生能源集成的IES能量品质分析提供了一种新的理论基础。针对不同的能源系统规模和场景,如何系统性求解大规模能源系统熵态分布是后续系统规划、运行和能量管控等亟须解决的基础问题之一。在IES熵态理论的基础上,进一步梳理了系统熵态分布的计算体系与思路;根据熵增流求解的需要,定义了一些关键计算矩阵与计算列向量;结合IES㶲流模型和熵态网络的定义,考虑能量枢纽(能源站)熵增流转化与分配机制,建立了基于顺序求解和联立求解的IES熵态计算模型,通过算例验证了两种计算模型的正确性与有效性,并讨论了两种计算方法的异同与适用性。

熵理论视角下开放大学ISO 9001质量管理研究

阐述熵理论和开放大学ISO(国际标准化组织)质量管理的内涵,分析两者的共同点,指出从熵理论视角出发开展ISO质量管理,对开放大学发展是有益的。从熵理论的基本观点出发,研究了开放大学管理中的熵,进而应用到高校ISO 9001质量管理体系。建设与完善学校ISO质量管理体系,应控制学校管理熵的增加,积极引入负熵,进而提高学校的管理效能。

熵的泛化及广义熵的应用

讨论了熵概念深化、泛化的过程及广义熵在科研和实践中的应用,分析了熵外延的一般方法与内涵.

CoCrFeNiW_(x)高熵合金在室温及900℃下的摩擦磨损性能

采用真空电弧熔炼技术制备了CoCrFeNiW_(x)(x=0.25、0.5、0.75及1.0)系列高熵合金,研究了W元素含量对合金晶体结构、显微组织、力学性能以及室温与900℃摩擦学性能的影响.结果表明:合金中W含量较低时形成单相面心立方(FCC)固溶体,W含量较高时会促进金属间化合物μ相的形成,随着W含量提升,合金显微组织由FCC胞状树枝晶(x=0.25)转变为FCC树枝晶及晶间层片状(FCC+μ)共晶组织(x=0.5、0.75),最后转变为FCC基体上分布的粗大树枝状μ相(x=1.0).由于W元素的固溶强化及原位生成金属间化合物μ相的第二相强化作用,使合金的强度和硬度等力学性能显著增加的同时塑性降低.在试验载荷为10 N,滑动速度0.3 m/s的测试条件下,CoCrFeNiW_(x)系列高熵合金与Si_(3)N_(4)陶瓷球配副时的球-盘摩擦试验结果表明:W元素的添加显著改善了合金的室温耐磨性,但对摩擦系数的影响较小;而900℃摩擦时,摩擦表面形成的多元复合氧化物摩擦釉质层具有良好的减摩抗磨作用,特别是W元素氧化产生的WO_(3)显著降低了摩擦系数,从而显著提升了合金的高温摩擦磨损性能.本文中研究的系列高熵合金中,CoCrFeNiW_(0.75)高熵合金室温下的屈服强度为863 MPa,抗压强度达1 250 MPa,900℃仍能保持446 HV的硬度,并在室温及900℃下均具有良好的摩擦磨损性能,具有良好的工程应用前景.

一种基于差异熵赋权法的无人机能力评估方法

在评估无人机性能方面,为有效克服主观性强、对数据过于敏感、计算复杂度高等缺陷,提出无人机“能力”建模方法。该方法在向上层研究屏蔽无人机异构性和资源多样性的同时保留无人机的个性化重要特征,呈现无人机“能力”以支持上层模型设计和算法设计,从而减轻了上层研究的先验工作量,推进了相关研究的开展。进一步提出基于无人机“能力”的差异熵赋权法,该方法依据判断矩阵最大特征值所对应的特征向量确定各个特性的相对权重,加权计算得到最终的评估结果,从而有效地对无人机各能力以及综合性能进行相对评估。试验结果表明:差异熵赋权法在克服主观偏差的同时,增加了指标间横向对比,提升了计算稳定性。

考虑最小平均包络熵负荷分解的最优Bagging集成超短期多元负荷预测

多元负荷预测技术是保证综合能源系统(integrated energy system,IES)供需平衡与稳定运行的关键基石。但具有强随机性与波动性的IES负荷加剧了超短期多元负荷准确预测的难度。为此,提出考虑最小平均包络熵负荷分解的最优Bagging集成超短期多元负荷预测方法。构建基于最小平均包络熵的变分模态分解参数优化模型,将IES多元负荷分解为本征模态分量集合;基于统一信息系数法筛选多元负荷预测的日历、气象与负荷强相关特征;结合负荷本征模态分量集合、日历规则、气象环境与负荷数据,构建Bagging集成超短期多元负荷预测模型,并建立基于平均绝对百分比误差与决定系数的集成策略优化模型,进而得到最优集成策略与最终预测结果。以美国亚利桑那州立大学坦佩校区IES为对象展开仿真验证,结果表明,所提方法的电、热、冷负荷预测平均绝对百分比误差分别为1.9486%、2.0585%、2.5331%,相比其他预测方法具有更高准确率。