熵权模糊改进法在宁夏黄河水质评价中的应用

为了解宁夏境内黄河流域的水质状况,选取银古公路桥、平罗黄河大桥、中卫香山湖、吴忠金沙湾、固原沟圈5个监测断面在2021年4月、6月、8月、12月4个时期的溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、总磷、总氮5项评价指标,共获得80组水样。针对熵权模糊评价法在权重趋于1时其微小变化会引起熵权成倍变化的病态问题和由于最大隶属度原则不能普遍适用而导致评价失效的问题,提出了一种熵权模糊改进的评价方法,通过改进熵权法确定权重和加权等级,建立改进的模糊综合评价模型,对水质样品进行水质分析和综合评价。结果表明,在权重分配方面,相比于隶属度法和传统的熵值法,改进熵权法分配的权重更为合理;在水质评价方面,加权等级法评定出的结果更符合研究区域的真实水质状况;宁夏境内黄河流域Ⅰ类和Ⅱ类水质占比超过90%,水质状况良好,5个断面4个时期的水质综合评价结果显示,12月份的水质最优,Ⅰ类水质占比85%;对水质的时空分析显示氨氮为全局性污染因子,溶解氧为区域性污染因子。改进的模糊综合评价模型对宁夏黄河水质的评价结果更为客观合理。

基于均匀网格的复合材料层合板分层损伤建模

基于扩展逐层法(XLWM,extended layerwise method)、多维最大熵原理和分层前缘跟踪算法,建立了一种用于分析复合材料层合板分层损伤的均匀网格快速建模和分析方法(FUGD,fast uniform-grid delamination)。利用该方法可通过C扫描(或X射线)图像和二维均匀有限元网格快速建立分层损伤分析模型。首先,基于多维最大熵原理和扫描图像上的像素点灰度值重建分层区域,处于分层区域的有限元节点被标记为分层节点;然后,通过分层前缘跟踪算法和已标记为分层的节点精确地跟踪分层前缘;最后,以含方形、圆形、双圆形分层区域的方形层合板为例,验证该方法的有效性。

基于SAC算法的工厂变电站储能设备控制方法

传统方法控制工厂变电站储能设备时,易发生收敛过早、FHC值和放电深度最大值偏高以及储能设备使用寿命缩短的问题。提出基于SAC算法的工厂变电站储能设备控制方法,首先通过SAC算法对工厂变电站储能设备进行分析,通过充分利用训练样本,获取储能设备的最优参数,然后分析计算光伏系统设备和储能设备的电压、功率等,最后结合两者共同控制出口,得到工厂变电站储能设备最优控制方法。实验表明方法能够有效地降低FHC值和放电深度最大值,延长储能设备的使用寿命。

基于Bootstrap方法最大熵优化过采样算法

随着数据时代的到来,非平衡数据的分类问题受到越来越多的关注。在非平衡数据的分类问题中,往往因为少数类样本与多数类样本比例失衡而导致分类结果错误。因此,提出了一种在最大熵原理下基于自助法(Bootstrap method)的过采样算法。首先,通过自助法获得数据样本的概率分布,并用最大熵原理对概率分布进行优化;其次,根据少数类生成新的少数类的能力不同,提出基于少数类样本分布的概率增强算法。该算法使数据随机性得到了充分体现,保证了少数类样本的概率密度在数据集平衡前后保持一致性,从而提高分类算法的有效性;最后,通过从UCI和KEEL数据库选取8组数据进行实验,实验结果表明所提出的新算法比现有的其他算法更有效。

智能网联汽车基于逆强化学习的轨迹规划优化机制研究

针对当前轨迹规划策略存在实时性差、优化目标权重系数难以标定、模仿学习方法可解释性差等问题,提出了基于最大熵原则的逆强化学习方法,通过学习经验驾驶员驾驶轨迹的内在优化机制,从而规划出符合人类驾驶经验的整体最优的换道专家轨迹,为解决轨迹规划方法的实时性问题和可解释性问题奠定了理论基础.以一般风险场景和高风险场景为应用案例,通过Matlab/Simulink仿真验证了所提逆强化学习方法实现轨迹规划的可行性与有效性.

海浪方向谱估计方法的比较

分别利用数值模拟和实测资料对目前被认为分辨力较高的最大似然法（MLM）、扩展本征矢方法（EEV）、扩展最大滴方法（EMEP）以及贝叶斯方法（BDM）等四种海浪方向谱估计方法的可靠性进行了分析，从不同频率、不同噪声水平和不同方向集中度三个角度检验其再现性、稳定性和实用性，结果表明MLM、EEV和BDM大致给出相同的方向分布，其中BDM的再现性最好，但实用性逊于MLM和EEV，EMEP由于稳定性差，不适用于实测资料的分析．

最大熵法可靠度理论在工程中的应用

基于信息论中最大熵的概念,探讨了最大熵法的可靠度理论在工程中的应用。讨论了样本的均值、标准差对收敛性的影响,以及样本数量与最大熵法阶数对概率密度函数、超越概率、可靠指标精度的影响。提出了结构分析中应采用四阶矩法,并给出应用该方法时精度控制的若干建议。

岩土工程反分析的最大熵原理

以概率与数理统计理论和现代信息理论为基础,针对目前岩土工程随机反演中常用的极大似然法和贝叶斯法,从随机过程入手,应用最大熵原理推导了这两种方法的准则函数.它的理论意义在于,从数据信息的角度对极大似然反分析法和贝叶斯反分析法进行了重新认识,比过去仅从数据和算法本身研究反演问题多了一个参照系,使得对传统意义上反分析法中的不确定性研究有了一个新的模式.

基于最大熵原理的贝叶斯不确定性反分析方法

针对基于确定性数值模型的各种常规反分析方法未能综合考虑各种不确定性因素影响,因而难以有效模拟复杂工程系统的不确定性特性这一不足,对工程结构系统中的不确定性反分析方法问题进行了研究.从不确定性分析角度,把工程结构看作为不确定性系统,提出基于最大熵原理的贝叶斯不确定性反分析方法,将信息熵理论与贝叶斯法有机结合,使不确定性反分析的系统辨识问题转换为对贝叶斯准则函数的最优化求解问题,并通过适当的优化求解方法,实现对工程结构参数或荷载项源的反演分析.对坝体和坝基材料参数的实例计算结果表明,该方法反演结果正确,精度高于目前常用的确定性反分析方法.

面向对象变化向量分析的遥感影像变化检测

为了解决基于像元的变化向量分析法在高分辨率遥感影像变化检测中精度低的问题,提出了一种面向对象变化向量分析的遥感影像变化检测方法。综合2个时期的遥感影像,首先通过影像分割获取像斑,其次提取直方图作为像斑的特征向量,再次采用直方图相交法度量2个时期像斑直方图之间的距离,构建像斑的变化向量,然后利用加权组合的方法计算像斑变化向量的模,最后依据最大熵原理获取变化检测阈值,对像斑进行变化/未变化判别。在QuickBird及Ikonos遥感影像上的实验表明:在高分辨率遥感影像变化检测中,与基于像元的变化向量分析法相比,该方法变化检测的精度较优,变化检测的正确率分别达到了0.92与0.90。

基于脆性因子的复杂系统脆性分析

复杂系统脆性研究是一个全新的研究领域.从脆性致因的内部机制和外部机制入手,建立包含脆性环境和系统结构的4层分析模型.主要分析其下层模型结构,将脆性环境通过脆性事件分解为若干基本脆性因子,用德菲尔法-最大熵原理建立以脆性因子为基础的脆性风险模型,分析预测复杂系统的脆性过程.最后以一个交通系统为例,对在随机的某一天里某个地区的交通路段的脆性过程进行了分析,找到交通系统崩溃的主脆性因子,与实际情况进行比较,说明了该方法的可行性.结果说明对于有效的防止复杂系统的崩溃,分析其脆性风险,应对其主要的脆性因子进行相应的控制.

用极限分析方法计算边坡可靠度上限值

为了减小边坡可靠度计算在模型建立、参数估计和算法选取上的误差,建立了基于极限分析上限定理的边坡可靠度分析模型,采用最大熵原理推断边坡结构参数的统计特征,并采用Monte Carlo模拟法计算边坡的结构可靠度上限值。最后将结果与其他方法进行了比较。研究结果表明:利用最大熵原理、Monte Carlo模拟法和基于上限定理的边坡可靠度分析模型所计算的可靠度值是边坡可靠度的一个严格上限值,该模型与极限平衡法模型、R.Jimenez-Rodriguez等模型计算的结果比较接近。

岩土工程反分析的扩展贝叶斯法

基于概率与数理统计理论和现代信息理论,针对传统贝叶斯法中观测信息与先验信息不匹配的缺陷,探讨了一种新的反演方法。该方法通过引入匹配系数b,将现场量测信息和先验信息有机地结合起来,克服了传统贝叶斯法的不足,在形式上完成了目前常用的最小二乘法、最大似然法及传统贝叶斯法准则函数的统一,并可由量测数据的质量和数量推算预测模型的最佳阶数。同时,可以由b 值的定量分析,直观地得到量测值与参数初始估计值之间的权重比例。

水蚀荒漠化的最大熵模糊优化评价模型

基于最大熵原理,应用模糊集合论中的隶属度等概念,综合考虑土地水蚀荒漠化评价的随机性和模糊性,定义加权广义距离表征待评价土地样本与标准样本的差异,建立了最大熵模糊优化评价模型。通过实例,选择沟谷密度、坡度、土壤厚度、土壤有机质和植被指数等五指标,给出土地样本的水蚀荒漠化最优分级;对比模糊综合评判,所建模型评价结果具有较小的Shannon熵,即分级决策具有较小的不确定性。

结构可靠性分析的变量分解法

针对隐式非线性极限状态的复杂结构可靠性预测,提出了一种变量分解方法.该方法利用双变量分解法将求解功能函数统计矩的多维积分转化为多个低维积分,并利用高斯-埃尔米特数值积分对低维积分进行求积.在获得功能函数的统计矩后,应用最大熵原理确定用于可靠性分析的功能函数的最佳概率密度函数.该方法只需进行一次结构功能函数的概率密度函数求解,就能获得不同极限状态值的可靠度.算例分析结果表明,该方法的结果与Monte Carlo法100万次模拟结果相比,其相对误差不超过0.5%,具有很好的计算精度.

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.

基于最大熵原理的施工导流随机模糊风险分析

土石不过水围堰漫顶失事具有随机性和模糊性,严重影响水电工程及下游的安全。基于模糊事件概率理论,构建了施工导流系统随机模糊风险分析数学模型。探讨利用实测洪水序列推求堰前年最高水位序列的计算方法。然后,引入最大熵原理和变分法来推导堰前最高水位的概率分布。最后,以某航电枢纽工程为例,结果表明,所建模型是有效的,最大熵分布与水位样本拟合良好,不仅能够得到围堰挡水风险的解析表达,而且合理地评估了围堰漫顶失事风险,为施工导流标准的制定和导流系统的安全评估提供了更多有价值的信息。

基于改进统计矩点估计法和最大熵原理的结构整体可靠度分析

结构整体可靠度评估一直以来是结构可靠度领域研究的热点与难点。该文将结构整体可靠度分类,并给出其对应功能函数的统一描述;结合提出的有效维度两步分析法和共轭无迹变换法,发展了改进统计矩点估计法;结合最大熵原理和改进统计矩点估计法,提出了适用于两类结构整体可靠度的统一分析方法;通过2个数值算例对该文方法进行了验证。算例分析结果表明:同一精度水平下,该文方法的计算效率较传统的三变量降维近似统计矩点估计法高2.3倍~2.6倍;该文方法具有高的精度水平,其最大相对误差低于2%,适用于结构整体可靠度评估。

随机观测误差对水环境评价的影响

水环境评价既存在模糊性,又不可避免随机性。以往评价大多只考虑了实测指标的物理权重的影响,而很少考虑指标实测过程中不可避免的随机观测误差的影响。本文先应用了最大熵原理来确定在给定约束条件(即已知信息)下,实测指标最小偏差的先验概率分布。在此基础上,应用蒙特卡罗法构造算例,进一步讨论了单一模糊模型和基于最大熵原理的相对隶属度模糊优化评价模型Ⅰ与Ⅱ,分为方差不均一和方差均一两种情况,分别研究了随机观测误差对上述水环境评价模型的影响。结果表明:随机观测误差对水环境评价的影响不容忽视,有时甚至直接改变评价等级;当观测精度有差异,尤其差异较大时,这种影响也随之加大,此时,评价结果只取决于某一(几)项随机观测误差最小的指标。

基于自适应点估计和最大熵原理的结构体系多构件可靠度分析

准确而高效地求解结构体系中多个构件的可靠度水准对结构维护和优化具有重要意义,目前已有学者将蒙特卡洛法和响应面法用于此类可靠度分析。然而,蒙特卡洛法所需结构分析次数取决于失效概率的量级,通常计算成本较高。而响应面法的所需结构分析次数取决于杆件数量,当其数量较多时同样有较高的成本。鉴于此,该文提出了一种基于自适应点估计和最大熵原理的结构体系多构件可靠度分析方法,其所需的结构重分析次数上限与杆件数量无关,计算过程简便无需迭代。首先,通过引入自适应交叉项判定和双变量降维近似模型求解各杆件的前四阶矩;然后,根据各杆件的前四阶矩,采用最大熵原理求解各杆件的可靠度指标;最后,通过多个算例对比了蒙特卡洛法、响应面法和建议方法的精度和效率。结果表明建议方法所需的结构重分析次数远少于蒙特卡洛法和响应面法,实现过程简便,且精度能够满足工程要求。