基于信息熵的工单标签大数据并行分类系统设计

为避免工单调度过程中标签数据相互干扰,设计基于信息熵的工单标签大数据并行分类系统。整合大数据采集器、并行处理器元件内传输的业务工单标签信息参量,设定信息熵查询序列条件,通过变分模态分解业务工单调度数据信息,得到并行参数优化处理结果,实现软件执行环境搭建。结合相关硬件设备结构,完成工单标签大数据并行分类系统设计。系统性能测试结果表明,设计系统的信息熵序列能够有效降低工单标签信息参量之间的干扰强度,符合按需分类业务工单标签信息参量的实际应用需求。

基于差异序列信息熵的降雨分区研究

充分挖掘降雨变量语法信息,利用基于差异序列信息熵测度理论的遗传算法聚类分析方法,对淮河流域蚌埠站以上区域99个雨量站进行了分区研究。根据各子区域内雨量站降雨序列差异测度得到最优分区,从而使得降雨信息在区域内具有较大的同质性。最后,以插值精度为标准,将不分区的情况为参照对象,对2、4、8三种分区结果进行校验,结果显示,相对于不分区,分区明显提升了降雨插值的精度。

基于时间信息熵的拜城两次5级地震地表温度变化特征分析

基于时间信息熵算法,使用MODIS月合成地表温度(LST)产品,针对2020年和2021年拜城2次5级地震,分析其发震前后地表温度变化特征。结果表明:①2次地震震前6个月均出现LST时间信息熵高值变化,并呈条带状分布,地震发生于条带端部或其附近。②2020年拜城5.0级地震震前6个月LST时间信息熵与震中距成反比,震后6个月LST时间信息熵与震中距成正比。2021年拜城5.4级地震震前6个月LST时间信息熵在不同震中距范围内基本不变。③2次地震震前6个月,震中附近LST下降趋势不明显,而在最接近震中附近的区域LST时间序列信息熵较偏,下降趋势显著;震后半年震中附近区域LST变化趋势较为一致。LST时间信息熵对于地震预报具有一定指示意义。

水平气液两相流流型图像信息递归特征分析

On the streaming video of all typical flow pattern filmings on the experiment system by the high-speed video camera,the information of a single-frame was extracted and made into time-series.The series was analyzed with the non-linear chaotic recurrence plot(RP),less used in the last years.It was combined with the average diagonal length and Shannon entropy of recursive features changed after the increase of gas superficial velocity.The results showed that the information entropy of flow image combined with RP could well characterize the evaluated tract of gas-liquid two-phase flow patterns.At the same time,the information well characterized the volume fraction of all kinds of gas-liquid two-phase flow patterns.The average diagonal length and recursive Shannon entropy of recursive features all increased first and then decreased with the increase of gas superficial velocity,and it reflected the transition of the mechanisms of five typical flow patterns from the recursive characteristics.

Mutual Information and Relative Entropy of Sequential Effect Algebras

In this paper,we introduce and investigate the mutual information and relative entropy on the sequentialeffect algebra,we also give a comparison of these mutual information and relative entropy with the classical ones by thevenn diagrams.Finally,a nice example shows that the entropies of sequential effect algebra depend extremely on theorder of its sequential product.

基于时序Sentinel-2影像的高速公路路域典型植被参数监测与分析

定期开展高速公路路域植被参数监测工作,对指导路域生态环境保护具有十分重要的意义,而传统地面实测方法难以对大范围植被参数进行快速长时间的监测。为此,利用卫星遥感技术,采用一种基于时序Sentinel-2影像的高速公路路域典型植被参数监测与分析方法,以京港澳高速湖北北段路域为研究区,利用长时间序列的Sentinel-2影像,采用PROSAIL辐射传输模型与人工神经网络相结合的方法快速获取路线区域的多种植被参数,并结合时间序列信息熵与变异系数对植被参数的趋势性及稳定性进行分析,从而实现对路域植被变化状况的准确评价。实验结果表明,基于时序Sentinl-2影像的路域典型植被参数提取与分析技术,可快速获取路域植被的生长变化状况,有效节约人力物力,为高速公路植被保护与绿化养护提供科学依据。