Novel detection method for infrared small targets using weighted information entropy

This paper presents a method for detecting the small infrared target under complex background. An algorithm, named local mutation weighted information entropy （LMWIE）, is proposed to suppress background. Then, the grey value of targets is enhanced by calculating the local energy. Image segmentation based on the adaptive threshold is used to solve the problems that the grey value of noise is enhanced with the grey value improvement of targets. Experimental results show that compared with the adaptive Butterworth high-pass filter method, the proposed algorithm is more effective and faster for the infrared small target detection.

Spatial assessment for groundwater quality based on GIS and improved fuzzy comprehensive assessment with entropy weights

The objective of the research is to evaluate spatial groundwater quality based on improved fuzzy comprehensive assessment model with entropy weights(FCAEW)in geographical information system(GIS)environment.This paper explores the method of comprehensive evaluation of groundwater and sets up an evaluation model applying GIS and FCAEW.Groundwater samples were collected and analyzed from 29 wells in Zhenping County,China.Six parameters were chosen including chloride,sulfate,total hardness,nitrate,fluoride and color.Better spatial interpolation methods for evaluated parameters are found out and selected according to the minimum cross-validation errors from the interpolation methods.FCAEW model was carried out with the help of GIS which makes the evaluating process simpler and easier and more automatically,effectively,efficiently and intelligently.The result embodies the feasibility and effectiveness of FCAEW in GIS when compared with other comprehensive evaluation methods.

Entropy-based link prediction in weighted networks

Information entropy has been proved to be an effective tool to quantify the structural importance of complex networks.In a previous work [Xu et al. Physica A, 456 294（2016）], we measure the contribution of a path in link prediction with information entropy. In this paper, we further quantify the contribution of a path with both path entropy and path weight,and propose a weighted prediction index based on the contributions of paths, namely weighted path entropy（WPE）, to improve the prediction accuracy in weighted networks. Empirical experiments on six weighted real-world networks show that WPE achieves higher prediction accuracy than three other typical weighted indices.

基于视觉信息加工的草原公路行车安全性分析

为探究草原公路各典型行车环境驾驶人视觉信息加工模式的差异性,从视觉层面解析草原公路行车安全,基于眼动仪开展草原公路实车实验,提取驾驶人在自由行驶、跟驰、对向来车、后车切入、路侧风险、交叉口6种真实行车环境下的眼动数据。首先,从视觉分配和视觉搜索两个维度构建评价指标体系,采用动态聚类法将驾驶人的视觉兴趣区域划分为5类,将信息熵与马尔可夫链平稳分布理论结合,构建视点分布信息熵量化驾驶人视觉注意分配的复杂度,并引入扫视幅度、扫视速度分析驾驶人对视觉信息的搜索过程。最后,构建基于CRITIC法的加权秩和比评价模型,对不同行车环境下驾驶人的视觉信息加工强度进行了综合评价。结果显示:驾驶人的视点分布在不同行车环境中存在差异,但当前车道始终是驾驶人获取视觉信息的主视区;各视觉评价指标随行车环境的变化呈显著的统计学差异;驾驶人遇到路侧风险时的视觉信息加工强度最大,行车安全性相对更低。

基于相对熵权重组合的多阶段贮存数据融合评估方法

目的针对目前仅使用加速贮存数据获取产品性能参数退化信息导致贮存寿命评估可信度低的问题,融合自然贮存数据和加速贮存数据2阶段的数据结果。方法采用基于最小二乘和相对熵的方法,确定不同阶段数据的权重比例,最后形成融合2阶段数据的评估方法,并在扭杆和控制放大器2个产品上进行自然贮存数据与加速贮存数据的融合分析。结果实现了2个产品贮存寿命的高置信度评估,扭杆自然贮存数据和加速贮存数据的权重比例分别为0.263和0.737,控制放大器自然贮存数据和加速贮存数据的权重比例分别为0.776和0.224。结论融合评价的方法能够结合2部分数据的退化特点,给出一个更有信服力的评价结果。

基于综合赋权与云熵优化的园区综合能源系统评价

综合能源系统(integrated energy system,IES)作为能源转型中的重要环节已得到越来越多国家的广泛关注。构建一套匹配中国国情的综合能源系统评价体系和评价方法不仅能够为综合能源系统规划后评价打下基础,以此对规划方案进行优劣排序;还能够提高综合能源系统项目的管理水平,在制定统一、完整的综合能源系统综合评价标准时提供参考。为此,首先结合园区IES基本特征以及运行特性,构建包含经济性、可靠性、环保性以及智能友好性4个方面的综合评价指标体系;然后为解决IES在运行中的不确定性问题,对基于传统云物元模型的综合评价体系提出云熵优化,即考虑不同评价者对模糊性的可接受程度;为解决单一赋权方法可能导致的评价结果过于主观或过于客观的问题,选择基于最小鉴别信息原理将决策实验室法与熵权法相结合的综合赋权法,并采用变权法进一步完善综合评价指标;最后通过算例分析,验证所提综合评价体系的科学正确性。

地质灾害易发性评价因子分级的AIFFC算法优化

针对地质灾害易发性评价因子分级数不确定的问题,引入自适应膨胀因子模糊覆盖分级方法(fuzzy cover approach for clustering based on adaptive inflation factor,AIFFC)对易发性评价因子分级进行优化。以湖南省湘乡市为研究区,提取了坡度、坡向、高程、年平均降雨量、归一化植被指数、道路、断层、岩性和土地利用9类评价因子,运用AIFFC及自然断点法(natural breakpoint classification,NBC)对连续型因子进行分级,并分别代入加权信息量模型和随机森林模型,获取研究区易发性区划图。采用单因子分级结果精度、灾积比分析和易发性分区结果对AIFFC分级法的优越性进行检验,结果表明:各因子采用AIFFC算法分级的AUC值均高于自然断点法;基于AIFFC的随机森林模型及加权信息量模型的高易发区灾积比分别提升了56.3%、74.6%,低易发区灾积比分别降低了48%、58.1%,AUC值分别提升了7.6%、2.7%。采用AIFFC分级方法优化了地质灾害易发性评价因子分级,显著提高了地质灾害易发性评价的合理性。

采用动态相关度权重的特征选择算法

基于互信息的特征选择算法在考虑候选特征提供的新分类信息时,通常忽略了候选特征的加入会使得已选特征和类标签的相关性发生变化而带来额外的新增信息量,以及在计算冗余信息时采用累加求和的形式可能导致低估候选特征的冗余程度。针对以上问题,提出动态相关度权重的定义,以更全面地考虑候选特征带来的新信息量成分;提出改进冗余项的定义,采用取最大值和归一化策略,以解决传统算法存在的低估冗余问题;在此基础上提出一种采用动态相关度权重的特征选择算法(feature selection using dynamic relevance weight,FSDRW)。选取五种当前主流的基于互信息的过滤式特征选择算法进行对比实验,在来自加州大学尔湾分校UCI和亚利桑那州立大学ASU的机器学习测试数据集上的实验表明,所提出的算法在分类准确率及综合性能方面具有较好的表现。最后将所提出算法应用于广西某水库工程的微震、爆破信号识别中,算法选取出的特征用于微震信号识别可达到98.86%的分类准确率,验证了算法在实际应用中的有效性。

改进AHM-RS赋权的网络节点多属性可拓聚类模型

针对网络节点模型聚类时未充分考虑网络节点的多属性以及结果片面性的问题,设计改进属性层次模型-粗糙集(Attribute hierarchy model-rough set,AHM-RS)赋权的网络节点多属性可拓聚类模型。通过改进AHMRS赋权法与可拓聚类算法,建立网络节点多属性可拓聚类模型;利用改进AHM法计算主观权重;利用RS赋权法计算客观权重;通过相对信息熵,组合主客观权重,得到综合权重;依据节点属性值和综合权重,获取节点综合重要性度量值;通过节点可拓距与综合重要性度量值,计算节点关于聚类等级的关联度,按照关联度确定该节点所属的聚类等级。实验证明:该模型可有效计算网络节点多属性综合权重,以及网络节点的关联度,完成网络节点多属性可拓聚类;在不同节点删除比例时,该模型可拓聚类的Rand指数均较高,即网络节点多属性可拓聚类精度较高。

基于信息量法的多模型对比分析石家庄西部山区滑坡易发性研究

石家庄市西部山区地质状况不良,气象方面常在雨季形成暴雨,因而地质灾害频发,其中滑坡灾害占比较重,因此针对石家庄市西部山区的滑坡灾害进行易发性分析有重要意义。现有单一模型在滑坡灾害易发性评价方面应用广泛,但仍有局限性。为提高对区域滑坡灾害易发性评价精准度,采用单一模型和复合模型等多模型对比分析研究区滑坡易发性,得到评价精度更好的评价模型。首先通过对研究区孕灾条件筛选出降雨量、坡度、高程、坡向、曲率、地质岩性、距水系距离、距断层距离、地震烈度、距道路距离、植被覆盖率和土地利用类型共12项评价因子。基于信息量法,用层次分析法、熵权法以及组合赋权法进行对比分析,最终得到易发性分区图,通过ROC曲线和灾害点密度验证其可靠性。结果表明,以上三种分析方法在ROC曲线中的AUC值分别为0.732、0.749、0.766,三种模型评价结果都有一定的可靠性,其中组合赋权法模型精度更高,可靠性更好,确定采用组合赋权模型。

分区变权顶板突水危险性评价方法改进及实例

为准确合理地评价煤层顶板突水危险性,文章基于地理信息系统(geographic information system,GIS)空间分析技术,结合熵权法对突水分区变权模型进行改进优化。为避免权重确定的主观性与计算复杂性,引入信息熵求取常权向量。为防止“极大”或“极小”值权重超调过大,提高各主控因素综合控制作用与各分区值变权重均衡性,采用保守型分区变权函数对变权模型进行修正。通过直接对主控因素栅格图运算和处理,避免因钻孔插值所造成的构造信息丢失问题。将改进模型与常权模型及仅通过钻孔构建的风险型分区变权模型进行比较,以实际突水点对评价模型进行识别检验。结果表明,改进的分区变权模型评价效果更好、精度更高,对煤矿顶板水害预测与防治具有指导性作用,在口孜东矿取得良好的应用效果。

基于组合赋权的聊城市洪涝灾害风险评估

为了提高城市应对洪涝灾害的应急能力,以山东省聊城市为研究区,基于洪涝灾害评估的基本原理,从洪涝灾害的致灾因子、孕灾环境及承灾体脆弱性3个方面,选择年平均降雨量、高程、坡度、与水体距离、人口密度、土地利用类型、国内生产总值等数据,构建洪涝灾害评估指标体系;利用层次分析法和熵值法分别确定各指标的主观和客观权重,并用距离函数法确定指标的主客观综合权重;利用地理信息系统对赋权后的各栅格图进行叠加计算,得到研究区洪涝灾害危险性、易损性及洪涝灾害风险等级分区。结果表明:聊城市洪涝风险较高地区主要分布在降雨量多、水系发达、人口分布密集且经济发展水平高的东昌府区;西南部地区和东北部地区降雨量少,人口稀疏,洪涝灾害风险较低;研究区洪涝风险呈现自西南向东北先增大后减小的趋势。

一种基于信息熵加权的属性约简算法

针对现有邻域粗糙集模型中存在属性权重都相同,无法保证关键属性在属性约简时能够被保留的问题,提出了一种基于信息熵加权的属性约简算法。首先,采用了类间熵、类内熵策略,以最大化类间熵最小化类内熵为原则给属性赋予权重;其次,构造了基于加权邻域关系的加权邻域粗糙集模型;最后,基于依赖关系评估属性子集的重要性,从而实现属性约简。在基于UCI数据集上与其他三种属性约简算法进行对比实验,结果表明,该算法能够有效去除冗余,提高分类精度。

加权信息量模型在云南澜沧县滑坡危险性评价中的应用

云南澜沧县位于滇西经向构造带中,在构造运动强烈,人类活动日益增加背景下,滑坡灾害发育,人民生命财产受到严重威胁,因此,对该区域进行滑坡危险性评价研究具有重要意义。以澜沧县滑坡数据为基础,选取高程、坡度、坡向、地层岩性、距断层距离、植被覆盖度、距道路距离、降雨量共8个评价因子,构建滑坡危险性评价指标体系。基于熵权法与信息量耦合模型,利用ArcGIS地理空间分析对研究区滑坡危险进行定性、定量评价并分区。结果显示:高危险区面积占17.91%,较高危险区占37.91%,中危险区占25.94%,低危险区占18.25%。经检验评价结果合理,加权信息量模型适用于滑坡危险性评价。

陆海统筹背景下海洋环境污染生态修复治理研究

海洋生态环境治理易受气候、水质质量、微生物种群等问题的影响,且海洋污染物种类较多,导致海洋生态修复难度较大。为此,提出陆海统筹背景下新的海洋环境污染生态修复治理方法。根据上海市海洋污染现状,采用微生物修复方法、水生动物修复方法以及水生植物修复方法,实现海洋污染修复。确定实验材料和实验仪器,通过计算修复后的海洋水质因子,得知海洋水质得到明显改善,海洋污染程度为清洁,浮游植物丰度与生物量、最终生态修复效果评分较高,验证了陆海统筹背景下海洋环境污染生态修复治理研究的有效性。

基于复合信息熵权的港口物流与腹地经济协同发展

港口和腹地协调发展对促进区域经济的发展具有关键性作用。以辽宁省主要港口为例,探究港口腹地协同发展机制,基于2013—2022年数据进行实证分析,采用复合信息熵权法构建港口物流与腹地经济协同发展评价模型,结果表明辽宁省四个规模港口物流与腹地经济子耦合协调度呈持续高度耦合的态势,各子系统有序度的共同提高能够促进耦合协调度的提高。最后从优化腹地产业结构、加强港口与腹地的密切来往和港口信息化建设等方面提出建议。

Aggregating metasearch engine results based on maximal entropy OWA operator

The maximal entropy ordered weighted averaging （ME-OWA） operator is used to aggregate metasearch engine results, and its newly analytical solution is also applied. Within the current context of the OWA operator, the methods for aggregating metasearch engine results are divided into two kinds. One has a unique solution, and the other has multiple solutions. The proposed method not only has crisp weights, but also provides multiple aggregation results for decision makers to choose from. In order to prove the application of the ME-OWA operator method, under the context of aggregating metasearch engine results, an example is given, which shows the results obtained by the ME-OWA operator method and the minimax linear programming （ minimax-LP ） method. Comparison between these two methods are also made. The results show that the ME-OWA operator has nearly the same aggregation results as those of the minimax-LP method.

基于信息融合的配网线路雷害风险评估

雷害严重影响配电线路的安全运行,引入敏感因子和易损性指标,提出一种基于信息融合的雷害风险评估方法。首先,从接地电阻、人口密度、杆塔高度、河网密度和坡向5个方面构建雷害风险指标评价体系;其次,引入信息融合的层次分析法,结合灰色、熵权和证据理论,建立雷害关联矩阵,进行综合评估;最后,对某配电线路进行案例分析。研究结果表明,对于雷害的整体趋势,所提方法评价结果与实际结果基本一致,验证了该指标体系的合理性。

基于多尺度信息熵特征的数据流快速聚类研究

由于数据流规模较大,产生和更新的速度较快,因此数据流中有价值的信息很难被充分挖掘。针对这种情况,研究一种基于多尺度信息熵特征的数据流快速聚类方法。对数据流实施降维和标准化处理,提取数据流的多尺度特征,包括压缩比数、数据流平均值、数据流峰值以及数据流峭度。计算多尺度特征的信息熵权重,选取数据流快速聚类中心,将数据流样本划分给聚类中心,完成数据流快速聚类。实验结果表明,所研究聚类方法的聚类质量系数均大于0.9,说明该方法的聚类能力更强。

基于分配因子和信息熵的母线负荷组合预测模型

负荷预测是指导电力系统规划和安全经济运行的重要依据。传统的负荷预测一般指区域负荷总量的预测,不能够体现底层母线负荷水平,无法满足电网精益化管理的要求。因此,母线负荷预测是解决这一问题的关键途径。然而,系统内母线数量庞大,负荷基数小,特性各异,波动性强,给母线负荷预测工作带来了困难。研究了母线负荷预测模型,根据实际电网情况提出了负荷分配因子的概念及预测思路;充分考虑历史数据的有效性,采用日特征量和趋势相似度综合选择相似日,并提出基于信息熵的变权重组合预测方法,提高各类型负荷预测精度;结合类型负荷预测结果和负荷分配因子,最终得到各条母线的预测结果。采用某区域电网负荷进行实例验证,结果表明,文中所建立的预测模型具有良好的预测精度和稳定度。