基于多普勒谱非广延熵的海面目标检测方法

根据海杂波和目标多普勒谱的聚集性差异,可以用熵特征来检测海杂波背景下的小目标,然而常用的香农熵仅仅是统计学角度的宏观量值,并不能反映出海杂波的非线性特性。非广延熵是香农熵的推广,可以描述海杂波已被证实的多重分形特性。该文首先给出了非广延熵与分形维数的关系,然后结合有目标单元回波的多普勒谱较纯杂波单元回波的多普勒谱聚集性更强以及海杂波回波具有多重分形特性的特点,提出了基于多普勒谱非广延熵的海杂波背景下的小目标检测方法,最后通过实测数据进行实验比较,验证了该文算法的有效性,在观测时间较短的情况下,与现有的多重分形频域Hurst指数方法和基于香农熵的方法相比,该文算法具有更好的检测性能。

基于改进非广延熵特征提取的双随机森林实时入侵检测方法

在网络骨干链路的高速、大数据量环境下,相对于正常数据,攻击及异常数据相对较少,进行实时入侵检测难度大。针对此问题,提出了一种基于改进非广延熵特征提取和双随机森林的实时入侵检测方法。利用非广延熵,提取出流量属性取值分布的多维特征,通过对非广延熵的改进来降低特征间的相关性。使用完整的特征样本集建立第一个随机森林检测模型,使用包含攻击数据的特征样本子集建立第二个随机森林检测模型,通过双随机森林检测算法实现对少量异常的有效检测。实验结果表明,该方法能够在有限流量信息的基础上获得较高的检测精确率和召回率,其时间和空间复杂度适当,适合于对骨干链路的实时入侵检测。

非广延熵:一种新的Internet拓扑度量

随着Internet规模的不断扩大,Internet拓扑模型已成为网络领域的研究热点。从最初的Waxman随机模型到基于幂律[1]特征提出的BA模型、GLP模型、PFP模型,都试图去发现和解析Internet拓扑演化的规律。节点度、聚簇系数、介数等拓扑度量分别被提出,用于刻画拓扑特征。引入统计物理学上非广延熵[2]作为一个新的拓扑度量,从概率分布的均匀程度上刻画拓扑模型的节点度分布的特征。为了定量地分析非广延熵在不同模型上的差异,通过从CAIDA获得最新的真实拓扑数据,比较BA模型和Waxman模型与真实拓扑数据在非广延熵上是否具有一致性,来验证非广延熵作为拓扑度量的合理性。最后指出BA模型的非广延熵接近真实的Internet拓扑,从而也说明非广延熵作为一种新的拓扑度量的可行性。

q←q^(-1)对称的非广延熵描述下的正则玻色子系综

将Abe引入的q q-1对称变形熵应用于玻色子的正则系综,根据最大熵原理和Lagrange乘子法,导出了系统的密度算子,进而在微变形的条件下求出了粒子数算符的期望值及其在高温、低温下的近似值。

非广延熵纠缠的严格单配性不等式

纠缠单配性是量子纠缠中一类重要的物理性质,利用这一性质可以描述多体量子比特系统中的纠缠结构。非广延熵纠缠是一种很好的纠缠度量方式,当参数在(5-131/2)/2≦q≦(5+131/2)/2内,其平方满足单配性关系。基于前人的研究,提出了单参数(5-131/2)/2≦q≦(5+131/2)/2范围下基于非广延熵纠缠服从阶数μ≧2的新型单配性关系。该关系相比宋伟等提出的基于非广延熵纠缠平方的单配性关系更加严格。

基于非广延熵纠缠平方的严格单配性

纠缠单配性是量子纠缠中重要的物理性质之一,利用这一性质可以描述多体量子比特系统中的纠缠结构。非广延熵纠缠是一种很好的纠缠度量方式,其平方满足单配性关系。Yuan等提出了基于非广延熵纠缠平方服从的μ阶新型单配性关系,其中阶数μ≥2。这里给出一种更加严格的基于非广延熵纠缠平方的单配性关系。

基于多体量子比特类W态非广延熵纠缠平方的多配性不等式（英文）

多配性是量子纠缠中一类重要的性质.非广延熵纠缠是一种收敛于形成纠缠的量子纠缠度量,在多量子比特混合态中遵循多配性关系不等式.本文中,我们首先扩展了非广延熵纠缠构建的函数表达式参数q的成立范围,同时论证了多体量子比特类W中态非广延熵纠缠平方的多配性不等式.

基于非广延熵先验的PET图像重建

最大化后验(MAP)方法已经被广泛应用于解决图像重建的病态问题。先验项的选择一直是研究的热点,但是传统先验形式往往会导致重建图像模糊或者产生阶梯状伪影。本文针对传统先验形式存在的不足,提出了一种基于非广延熵先验的正电子发射成像(PET)迭代重建方法。该方法主要利用最小化非广延熵先验来消除先验信息和估计图像之间的不确定性。我们将此算法在体模图像上进行了测试,并与基于传统先验的MAP方法比较。实验表明,本文算法能更好抑制噪声,获得较好的重建图像质量。

图像非广延高斯熵分割的阈值选取方法

图像分割是实现图像目标与背景分离的基础和关键,其中阈值化是最为流行和有效的技术之一。考虑到图像处理作业场景的复杂境况,实时有效的阈值分割方法的提出一直是研究和应用中的极大挑战。针对复杂的工业无损检测图像及红外图像目标分割问题,基于非广延高斯熵提出一种新的图像阈值分割方法。对于图像中像素灰度级不均衡、不规则的随机分布特点,提出方法体现了较好的处理能力。在与实践常用方法的比较实验中,实验结果表明了提出方法的较优异性能和推广应用前景。

基于非广延小波特征尺度熵和支持向量机的轴承状态识别

为了对轴承的运行状态进行有效的识别,以便进一步评估和预测轴承的寿命,提出了基于非广延小波特征尺度熵和Morlet小波核支持向量机(Morlet Wavelet Kernel Support Vector Machine,MWSVM)的轴承运行状态识别的新方法。对采集到的轴承振动信号进行小波分解,得到相应的小波分解系数,在此基础上结合非广延熵理论提出了沿尺度分布的非广延小波尺度熵特征提取方法。但是通过小波特征尺度熵分析后获得的特征信息存在维数较高,特征信息间冗余严重的问题,因此,引入了流形学维数约简算法(Locality Preserving Projection,LPP)进行敏感特征信息的提取,减少在特征信息提取过程中人为因素的干扰。以约简后的特征信息作为MWSVM的输入进行训练,建立轴承的状态识别模型,从而实现轴承状态的识别。通过对某轴承内圈正常状态和几种故障程度不同的状态进行识别,试验结果表明了方法的有效性。

基于非广延熵纠缠平方的严格单配性不等式

非广延熵纠缠是一种很好的纠缠度量方式,其本身在参数q∈[2,3]范围服从严格单配性关系.我们提出基于非广延熵纠缠平方服从的严格单配性关系,将参数范围扩展至q∈[(5-√13)/2,(5+√13)/2].该单配性关系更加严格,比非广延熵纠缠的严格单配性不等式成立范围更广.

多端柔性直流输电系统运行状态评判

目前对于多端柔性直流输电系统(MMC-MTDC Transmission Systems)运行状态评判的相关研究还处在起步阶段,缺乏对M M C-MTDC输电系统在不同工况和控制策略下相应运行状态特征的有效提取、归纳及分析,所以亟需一种准确的状态评判方法为研究MMC-MTDC运行状态变化提供判断依据.以多端柔性直流输电系统各类运行数据为基础,从功率、电压、频率、系统响应速度、可靠性和灵敏度6个角度出发,构造了一套评价系统运行状态的关键指标体系;针对现有评判方法的局限性,通过对反非广延熵统计特性的理论分析,构建一种新的系统运行状态分级评判方法—基于改进层次分析的反非延熵权法,该方法较好克服了同类算法评判辨识度低的缺点.最后基于OPT-5600实时仿真平台,通过五端柔性直流输电仿真算例验证了文中所提的评价指标体系及方法的有效性.