反应扩散方程相应格点系统的吸引子和Kolmogorovε熵

通过在无穷序列空间中引入新的加权范数,证明了在某些耗散条件下反应扩散方程相应的格点系统存在全局吸引子,并且得到了该全局吸引子的Kolmogorovε熵的一个上界。

基于Kolmogorov熵权的城市轨道交通网络节点重要度识别算法

近年来,我国城市轨道交通系统中延误、破坏事件及运营故障等事故频发,事故站点大多客流量大且交通繁忙,因此识别城市轨道交通网络中的重要节点对于保证网络的正常运营具有重要意义。为更真实地反映现实世界城市轨道交通网络的实际情况,本文首先基于复杂网络理论构建城市轨道交通网络模型;其次在网络拓扑指标的基础上,考虑车站自身属性及其周边区域环境对节点重要度的影响,构建城市轨道交通网络指标评价体系;然后基于混沌时间序列与混沌系统指标序列的共性,采用Kolmogorov熵权法计算指标权重,结合城市轨道交通网络指标数据得到城市轨道交通网络节点重要度排序;最后,通过成都地铁网络的实例研究结果表明:排序前10的关键车站均位于城市中心城区且皆为换乘站点。与信息熵权法结果进行对比发现,本文方法有8个共同的关键站点,且排序结果分布更集中、极端值更少、得分差距更小。研究成果有助于更好地理解城市轨道交通网络的结构特征,为预防事故、优化运营提供了重要理论依据。

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。

基于熵权-TOPSIS法的中国高等教育高质量发展水平测度研究

实现高等教育高质量发展是推进新时代教育强国建设的必然要求。基于新发展理念,运用熵权法和TOPSIS法测度了中国2020年31个省份高等教育高质量发展水平。研究发现:第一,中国各省域高等教育高质量发展水平存在显著差距,江苏、北京和上海的高等教育发展水平明显高于其他省份。第二,中国高等教育高质量发展水平呈现“东高西低”的地区非均衡特征,表现为从东部地区、东北地区、中部地区、西部地区依次递减的态势;在东部、中部和西部地区内部,各省域高等教育高质量发展水平也存在明显的差异。第三,东部地区高等教育高质量发展的短板为绿色发展和共享发展;东北地区高等教育高质量发展的短板为协调发展和绿色发展;中部地区高等教育高质量发展的短板为创新发展、绿色发展和共享发展;西部地区高等教育高质量发展的短板为创新发展、协调发展和开放发展。最后根据测度结果提出实现中国高等教育高质量发展的对策建议。

复杂环境下无人机集群运动一致性的群体熵度量

针对无人机集群在多障碍物或空间受限等复杂环境中协同飞行时无法实现群体自主的协同演化及适应环境、态势的变化,导致整个群体运动产生振荡、失控等一致性差的问题,提出一种无人机集群运动一致性的群体熵度量理论。通过建立群体运动行为稳定程度的熵度量函数,作为个体之间协同运动的适应度值指标,实现复杂环境下无人机集群运动一致性的自适应调节。最后进行仿真实验,相比传统无人机集群算法,引入群体熵度量的无人机运动集聚收敛速度提高30%,复杂环境中集群运动的熵值波动范围下降21.8%,有效证明群体熵度量对于无人机集群运动一致性的提高。

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。

激光熔覆功率对FeCrNiCoMoBSi高熵合金涂层电化学腐蚀性能的影响

探讨了FeCrNiCoMoBSi高熵合金(HEA)激光熔覆涂层的微观结构以及激光功率对涂层物相和电化学腐蚀性能的影响。研究结果显示,HEA涂层由底部的柱状晶带、顶部的等轴晶带以及中间混晶带(由柱状晶和等轴晶混合组成)构成。采用3 000W功率制备的HEA涂层表现出最低的自腐蚀电流密度(0.425μA/cm^(2))、最高的自腐蚀电位(-0.16852V)以及最大的极化阻抗(69 616Ω),其阻抗模值■为1 143Ω·cm^(2),分别是1 800,2 500和4 500 W功率激光熔覆涂层的8.65倍、4.91倍和7.14倍,且其最大相位角为76.23°,均高于其它三种涂层。综合评估显示,采用3 000 W功率制备的HEA涂层具有出色的电化学腐蚀性能。这是由于其单一的FCC晶体结构、抗腐蚀的铁镍合金相和单质铬相、良好的晶体结晶度、细化的晶粒尺寸以及卓越的钝化效应,使其电化学腐蚀性能显著优于其他功率制备的涂层。

高熵合金在电催化氧还原反应中的应用及发展

开发用于氧气还原反应(ORR)的高效催化剂是提高燃料电池和金属-空气电池性能的关键。然而,ORR是动力学缓慢反应,存在着很高的过电势,从而降低了燃料电池和金属-空气电池的能量转换效率。高熵合金是由5种或5种以上金属元素等(近)物质的量比形成的一种新型合金材料。凭借其独特的组分与结构优势,高熵合金能够高效加速ORR、降低ORR过电势,表现出对ORR的显著催化作用。文章主要综述了高熵合金的结构、性能特点、制备方法以及在催化ORR方面的应用,并提出了挑战和发展展望。

基于熵权-TOPSIS法的绿色城市发展水平评价研究:以济南市为例

绿色城市是绿色发展理念的载体和新型城镇化高质量发展的目标,开展绿色城市发展水平评价研究具有重要的现实意义。界定绿色城市的内涵,采用驱动力-状态-响应模型,构建绿色城市发展水平评价指标体系,基于济南市2018—2022年间的指标数据,综合运用熵权法和TOPSIS模型展开绿色城市发展水平实证研究。结果表明:研究期内济南市绿色城市发展水平整体表现为上升趋势,现已达到良好水平且进入优化发展阶段。针对性地提出对策与建议,以期为济南市绿色城市发展提供借鉴。

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.

Ni,Co元素对FeCrAlCu系高熵合金涂层组织和耐磨性能的影响

为了解决金属零件表面的防护问题,采用冷喷涂辅助感应重熔合成高熵合金涂层的方法,在45#钢基体表面制备FeCrAlCu,FeCrAlCuNi,FeCrAlCuCo,FeCrAlCuNiCo高熵合金涂层,通过XRD,SEM,EDS,TEM,磨擦磨损试验机等,研究Ni,Co元素添加对FeCrAlCu系高熵合金涂层的相结构、显微组织以及耐磨性能的影响。结果表明:FeCrAlCu系高熵合金涂层均为FCC+BCC相构成,其中Ni元素添加可以促进FCC相形成,Co元素添加促进B2相(AlCo)生成。FeCrAlCu系高熵合金涂层组织均为树枝晶,随着Ni,Co元素的同时添加,涂层中的枝晶数目增加,并明显粗化。Ni,Co元素同时添加时,FeCrAlCuNiCo高熵合金涂层的摩擦性能最佳,涂层的硬度为565.5HV,摩擦因数为0.349,磨损率为3.97×10^(-5)mm^(3)·N^(-1)·m^(-1)。

基于模糊交叉熵与TOPSIS的碳审计风险评估

审计在促进“双碳”目标实现的过程中发挥着重要的监督与评价作用,有效规范了企业的碳排放行为,推动了企业生产方式的绿色转型。当前,我国的碳审计发展尚处起步阶段,存在着诸如制度不健全、碳数据核算困难、碳审计人才缺乏等一系列问题,多种因素的叠加使得碳审计工作面临着极大的风险与挑战。在文献梳理的基础上,本文依托传统风险导向审计理论,首先从环境风险、固有风险、控制风险、检查风险四个层面建立碳审计风险评估指标体系;其次,借助模糊交叉熵和TOPSIS算法构架新型的碳审计风险评估模型,探索碳审计风险评估模型的运行步骤,明晰风险评估模型中的决策方案排序策略;再次,通过对特定案例的深入分析,阐释模糊交叉熵和TOPSIS风险评估模型在碳审计风险评估中的具体应用流程,全方位探究风险评估模型中各类运算结果的分析方法;最后,针对碳审计所面临的各种风险,相应地从碳审计模式设计、双碳大数据中心构建、人才队伍建设三个方面提出管理碳审计检查风险的措施与建议。有关研究思路和结论能够为审计组织如何发现碳审计存在的关键风险因素、衡量碳审计风险水平、评价和控制碳审计风险提供理论支持。

基于熵权法的我国区域性金融风险测度与评价

坚决守住不发生系统性金融风险的底线是当前我国经济工作的重要任务,因此科学、准确地测度区域性金融风险显得尤为重要。针对目前区域性金融风险测度所存在的环境适应性低、指标构建随意和合成处理欠科学等问题,构建基于熵权法的区域性金融风险测度模型,实证测度2012—2020年我国31个省份的区域性金融风险,以此为依据,对我国区域性金融风险进行分析和评价,研究表明,基于熵权法测度区域性金融风险具有可行性和科学性,测度结果具有客观性和准确性;我国区域性金融风险整体呈上升趋势,其中,东、中、西、东北地区区域性金融风险呈逐次递减态势,且西部和东北部地区区域性金融风险的省际差异较大。对此文章提出防控区域性金融风险的主要策略:一是将东、中部地区作为我国区域性金融风险防控的重点区域;二是对于西部和东北地区,应重点关注陕西、吉林等区域性金融风险较高的省份。

犹豫模糊非概率熵测度及其应用研究

不同的犹豫模糊元包含的隶属度个数往往不同,且犹豫模糊集的不确定性包括模糊不确定性与犹豫不确定性两个方面,这直接导致犹豫模糊熵计算的复杂性。针对此问题,将犹豫模糊元置于欧式空间进行分析,任意一个犹豫模糊元看作欧式空间中的点,而隶属度值则是相应点的坐标,欧式空间的多维性与犹豫模糊元的多值性刚好契合。基于此种思路,首先,基于空间分析,给出了犹豫模糊非概率熵的公理化定义。然后,基于空间距离提出犹豫模糊非概率熵测度公式,即为距离之比,犹豫模糊元分别与最近的(最远的)两个非模糊点之间的距离之比,该犹豫模糊非概率熵能够有效融合犹豫不确定性与模糊不确定性,同时解决了犹豫模糊元中隶属度个数不同带来的计算问题。最后,结合TOPSIS思想,提出了一种基于熵权法的犹豫模糊多属性群决策途径,并用实例分析验证其科学性和有效性。

双碳背景下基于区位熵方法的绿色专利文献计量研究

文章根据世界知识产权组织划分的绿色技术领域对我国绿色专利文献进行计量分析,运用PatentSight软件对影响专利的各种因素进行数据标准化(归一化)处理,消除指标之间的量纲影响,通过引入区位熵指标丰富专利文献分析指标体系,探究我国绿色专利的集中程度,提炼绿色专利技术的热点和未来发展方向,提出加强政策引导、完善知识产权保护制度、着力绿色专利合作研发等绿色专利发展策略。

基于相对熵和余弦相似度的并行SVM算法

针对大数据环境下并行支持向量机(SVM)算法存在子集分布偏差大,并行效率低以及过滤非支持向量不准确等问题,提出了基于相对熵和余弦相似度的并行SVM算法(RC-PSVM)。该算法首先提出基于相对熵的数据划分策略(DPRE),平衡当前子集和原始数据集的相对熵,划分样本到适合的子集,降低子集分布偏差;然后提出基于余弦相似度的冗余层级检测策略(CS-RLDS),计算相邻层局部SVM之间法向量的余弦相似度,比较设定的阈值与相似度,识别并停止冗余层级,提高了并行效率;最后提出非支持向量过滤策略(NSVF),结合样本到多个局部支持向量模型决策边界的距离,计算支持向量相似度来识别非支持向量,解决了过滤非支持向量不准确的问题。实验表明,RC-PSVM算法的分类效果更佳,且在大数据下的运行效率更高。

熵权-正交法优化赤苍藤中多糖、多酚和黄酮的提取工艺

优化赤苍藤中多糖、多酚和黄酮的提取工艺,为综合评价其质量提供参考。以赤苍藤茎为研究对象,采用酶解法,选取适宜的酶质量分数、酶解p H、酶解温度及酶解时间为考察因素,以多糖、多酚、黄酮和浸膏提取率为评价指标。基于熵权法客观赋权结合L_9(3~4)正交试验,优选赤苍藤的多指标提取工艺。最佳提取工艺条件为:酶质量分数4%,酶解p H值6.0,酶解温度50℃,酶解时间45 min。考察多指标后,确认优选的提取工艺稳定可行,可为赤苍藤的质量评价提供实验依据。

基于熵和置信度的非平衡问题欠采样Boosting框架

为了解决传统方法中存在的边界过拟合、泛化性能差、重要信息丢失问题,提出一种基于熵和置信度的非平衡问题欠采样Boosting框架。将动态重采样方法与Boosting集成在一起,以解决边界过拟合问题,提高泛化性能;在Ecuboost中使用置信度和熵作为基准,以保证欠采样过程中大多数样本的有效性和结构分布,提出的基于置信度的Boosting框架使动态采样方法进一步提升方法的泛化能力。用两个大型数据集上的实验对比结果验证了该方法的有效性。

基于K-Means聚类与熵权TOPSIS法的岩石可爆性评价研究

露天矿山的爆破块度分布,直接影响到后续的采装、运输和破碎工作。为了控制石墨矿山不同区域爆破块度分布,基于K-means无监督聚类学习法与熵权TOPSIS评价法建立了一种新的岩石可爆性评价模型,选取岩石密度、动力能量耗散率、动态抗压强度、平均应变率、脆性指数作为评价指标,通过熵权计算,发现岩石破碎程度受脆性指数影响最大,受平均应变率影响最小。将此模型应用于实际石墨矿山,可爆性分为10个等级,统计不同分级下的岩石平均破碎粒径,发现可爆性分级等级越高平均粒径越大,有明显的分级特征,验证了模型的有效性。从爆破石墨矿石岩体类型看,岩石可爆性从易到难排序为:片岩、片麻岩、变粒岩、混合岩。结合石墨矿石微观观测结果分析可知:岩性从片岩向混合岩转变,岩石内部石墨晶质呈下降趋势,石墨矿石可爆性等级也随之越来越高。岩石密度、能量耗散率、动态抗压强度之间呈线性正相关,岩石可爆性与平均应变率、脆性指数存在负相关性。研究成果为矿山矿岩可爆性评价提供了一条新思路,对露天矿山爆破块度优化具有一定的理论和实践指导意义。