基于加权潮流熵和耦合支路介数的大停电故障集构建方法研究

随着电网互联程度的加深,电网因连锁故障引发大停电的概率增大,构建连锁故障集是预防大停电的有效措施之一。首先,研究对电网稳定运行影响巨大的故障支路集,定量评估电网运行状态的加权潮流熵计算方法。然后,结合全过程动态仿真软件,提出基于加权潮流熵和耦合支路介数的大停电故障集构建方法。最后,以某地区电网为例验证所提方法的正确性和有效性。该方法既考虑电网结构变化又考虑电网状态变化,能够准确反映电网故障动态过程。

基于TFN-AHP熵权的铁钻工工业设计方案评价

针对铁钻工工业设计方案评价综合性强、存在一定主观性、评价影响因素多的问题,提出一种基于三角模糊数层次分析法和熵权法主、客观方法相结合的铁钻工方案评价模型。该模型在层次分析法框架下,根据专家意见构建铁钻工工业设计方案评价指标体系,划分4项1级指标和12项2级指标,以模糊决策矩阵为评价信息载体,引入三角模糊数优化传统层次分析法不能准确表征带有模糊不确定性特征的评价信息的问题,并使用客观方法熵权法组合赋权确定综合权重。将此评价模型运用于实际铁钻工设计项目方案评价,将评价结果与相关传统评价法进行对比,并将筛选出来的方案进行深入优化设计,证明了评价模型的有效性。研究结果能够有效辅助企业进行铁钻工工业设计方案决策。

熵损失函数下逆Rayleigh分布形状参数的估计

在熵损失函数下,得到了逆R ayleigh分布形状参数的Bayes估计和经验Bayes估计,并讨论了一类逆线性形式估计(cT+d)-1的可容许性和不可容许性.

熵损失下Rayleigh分布尺度参数倒数的Bayes估计

在熵损失函数下研究Rayleigh分布的尺度参数倒数在不同先验分布下的Bayes估计并且讨论了其多层Bayes估计并证明该参数的Bayes估计是可容许的.

联合分形维数和奇异值熵的雷达干扰信号识别方法

针对雷达干扰识别方法特征多、运算复杂、识别率低的问题,提出一种基于分形维数和奇异值熵的干扰信号识别方法。首先,利用分形维数和奇异值熵分别提取6种典型干扰信号的特征参数:时域信息维数、频谱盒维数及短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform, STFT)奇异值熵;然后,联合以上三种特征参数采用多分类支持向量机(Support Vector Machine, SVM)进行分类。对6类雷达干扰信号仿真结果表明,该方法识别率高且特征少、运算速度快,在干噪比为6 dB时,6种干扰识别率均达到90%以上,总体识别率达到95%以上,是一种具有实际应用价值的方法。

考虑属性关联的区间灰熵决策模型

决策问题的复杂性和人类思维认知的模糊性,往往导致决策在不确定的环境下进行。利用灰色系统来处理决策中的不确定性已经取得了丰硕的成果。然而,如果仅仅使用精确数来表达偏好可能无法准确地反映专家的意见。因此,在这种情况下,本文引入了区间灰数来模拟专家在多个决策模型上的不确定性。尽管基于区间灰数的决策模型数量众多,但它们中的大多数都没有考虑到人类的有限理性。针对属性值以区间灰数形式给出且属性间具有相互作用关系的多属性决策问题,本文提出了基于几何面积的属性关联区间灰熵多属性决策方法。首先,考虑到分辨系数的主观选择会对关联排序造成不良影响,提出基于序列波动情况的指数型分辨系数。其次,给出面积相离度公式替代传统对应点之间的距离来计算接近度。最后提出了新的体现属性间相关性的调整权重公式,计算均衡接近度并排序。算例分析和对比分析验证了本文所提方法的可行性和合理性。

基于结构熵权法和盲数理论的PPP项目组织脆弱性评价

PPP项目周期长且不确定影响因素多,作为项目的直接承担者,PPP项目组织的稳定性对项目成败与否至关重要.首先界定了PPP项目组织脆弱性的概念并分析了其主要特点,然后从外部环境、暴露性、敏感性、适应性4个方面识别出25个主要影响因素,在此基础上构建了PPP项目组织脆弱性评价指标体系.综合运用结构熵权法和盲数理论构建了PPP项目组织脆弱性评价模型,对Y省某高速公路PPP项目进行了分析,结果表明该方法能够很好地评价PPP项目组织脆弱性的真实状况,并能有针对性地发现存在的原因,从而为政府和社会资本采取有效措施、维护PPP项目组织稳定性提供科学决策依据.

基于相似度的三参数区间灰数决策方法

为了解决复杂决策环境中的多属性群决策问题,考虑问题的灰数特质及决策者的心理因素,提出了基于相似度的三参数区间灰数决策方法。首先,从区间长度和重心的角度出发,提出了相似度计算公式。其次,考虑决策者与环境的关系,建立基于相似度的决策者心理认知场,引入数据势理论,求得决策者权重;结合距离公式和熵权法求得属性权重;最后,构建了基于前景理论、相似度和逼近理想解排序法相结合的方案决策模型。采用算例证明了模型具有优化方案之间的差异度的效果,并验证了可操作性及合理性。

路用集料形貌特征参数分析与性能评价

沥青路面的长期抗滑性能取决于集料的抗磨光/耗性能,准确快速计算集料的形貌特征十分重要。本文引入一种新型高抗滑路用集料——88#煅烧铝矾土,采用Image-Pro-Plus 6.0(IPP)、IBM SPSS Statistics 26.0(SPSS)等数字图像处理软件对集料形貌特征进行分析评价。同时对不同磨光次数下集料形貌特征参数的变化进行灰熵关联分析,得到各集料形貌特征参数与其磨光值(PSV)的灰熵关联度。结果表明,采用IPP软件能够准确获得各集料的形貌特征参数,并且,相较于传统路用集料,88#煅烧铝矾土具有更加丰富的棱角特性及较高的粗糙度。通过灰熵关联分析得到,分形维数与PSV之间的相关性最显著。

基于综合权重和三角模糊数的桥梁选型决策模型

桥梁选型是个半模糊、信息不完全的多属性决策问题,针对该问题的复杂不定性,提出了一种基于直觉模糊熵的综合权重和三角模糊数几何排序法的桥梁选型方案决策模型。结合实例分析,验证了该决策模型的合理性。

物理化学与高分子物理熵弹性教学刍议

现行教材中对于熵弹性的阐述离不开Boltzmann熵公式。本文重点就微观状态数这一概念,从知识的连贯性、一致性出发展开论述,进一步强调了高分子物理和物理化学间的联系以及针对高分子应用物理化学结论时的差异性。以自由连接链为例对引入构象数与几率密度代替Boltzmann熵公式中的微观状态数的合理性和必要性进行了详尽讨论。能够帮助学生更系统地理解本专业知识,实现知识体系的“自洽”。

基于介度中心性熵的复杂网络关键节点识别算法

复杂网络中关键节点的识别始终是复杂网络研究的热点,传统的关键节点识别算法仅考虑度中心性或者介数中心性等单一因素,具有一定的局限性。文章根据网络的度中心性和介数中心性定义了介度中心性,结合网络熵,提出了介度熵中心性算法。并利用网络的抗毁性指标与度中心性,介数中心性,局部熵,映射熵算法进行了比较。仿真实验表明:介度中心性熵算法识别出的关键节点相比于其他四种算法能更快使网络连通性下降至崩溃阈值,能更准确地识别出网络的关键节点。

基于K熵和关联维数的金属疲劳损伤过程的声发射信号特征分析

深化对金属疲劳损伤过程中声发射信号的特征认识,是运用声发射信号对金属结构损伤过程进行监测预测的重要基础热点问题。针对金属疲劳损伤经历裂纹萌生阶段、裂纹缓慢扩展阶段、裂纹快速扩展阶段、临近破坏等四个阶段产生大量的声发射信号,采用K熵和关联维数等混沌特征量来分析海量的声发射信号;通过对45号钢试件进行三点弯曲疲劳试验、测试得到试件疲劳损伤过程的声发射信号,分别估算不同时间段所产生声发射信号的K熵和关联维数,分析结果表明金属疲劳损伤过程的声发射信号具有混沌特征,其K熵和关联维数的变化趋势与金属疲劳损伤过程的四个阶段具有较清晰的对应关联,表明K熵和关联维数可以较好的揭示金属疲劳损伤过程的动力学特性,这将为运用声发射信号实现金属结构疲劳损伤在线监测及预测提供了一种新思路。

冷速对IN718凝固过程中偏析和Rayleigh数的影响

利用SEM和EDS研究了在冷速分别为1,3和6K.min-1时高温合金IN718的凝固组织、液体中Nb和Mo含量变化,并计算了液体密度差和相对Rayleigh数与温度的关系.结果表明:由于偏析,液体中Nb、Mo含量和液体密度差随着温度的降低而增加;冷速越低,Nb、Mo偏析越严重,同温度下液体密度差越大.相对Rayleigh数的计算表明,不同冷速下相对Rayleigh数都在1330℃存在最大值,随着冷速降低,其值急剧增加,黑斑形成趋势增大,大铸锭中冷速低于1K.min-1时会形成黑斑.

睡眠脑电的关联维数和近似熵分析

睡眠的正确分期是睡眠研究的基础,脑电的非线性参数可以表征不同的睡眠状态。本研究计算睡眠脑电的关联维数和近似熵,通过统计和比较发现关联维数不随嵌入维数的增加而饱和,但其相对大小能有效区分各种睡眠状态;近似熵计算简单,性能稳定,可较好地表征不同睡眠期;相对关联维数和近似熵从不同角度表现了脑电(大脑)复杂性的相同演变规律清醒时复杂性最高,而且波动最大,随着睡眠加深,复杂性降低且变异减小,REM期复杂性基本介于S1期和S2期之间。

基于熵和关联系数的区间直觉模糊决策方法

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于熵和关联系数的决策方法。首先,构建了一种新的区间直觉模糊熵,并提出基于该区间直觉模糊熵的属性权重确定方法。然后,提出了考虑属性权重的区间直觉模糊关联系数,进一步基于以上原理给出了解决属性权重完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题的决策步骤。最后,依据以上决策步骤,通过算例的计算表明了该方法的简单性与有效性。

熵损失下心理状态数的统计推断

通过引进信息论中的熵距离作为损失函数 ,讨论了心理状态数的 Bayes估计及其可容许性问题 ,并给出随机模拟结果和检验操作者心理状态的检验方法 .

基于熵权和区间灰数信息的灰色聚类模型

针对区间灰数的灰色聚类模型中指标权重确定的问题,借鉴信息熵的思想,引入灰色熵权确定指标权重,构造了基于熵权和区间灰数信息的聚类评估算法。该算法以区间灰数本身的信息为依据通过计算灰熵来得到聚类指标权重。最后以实际问题为背景进行算例研究,结果表明由所提算法所得的归一化聚类系数矩阵区分度更好,验证了所提算法的有效性和可行性。

关联维数和Kolm ogorov熵在航空发动机故障诊断中的应用

总结了关联维数和K o lm ogorov熵的计算方法,给出详细的计算步骤,并通过对某型发动机在不同状态下关联维数和K o lm ogorov熵的计算和混沌特性分析,提出一种将关联维数和K o lm ogorov熵结合使用的新的故障诊断手段。实验结果表明:由于不同故障的动力学产生机制不同,通常也具有不同的关联维数和K o l-m ogorov熵,故关联维数和K o lm ogorov熵可用于故障的特征提取。

基于奇异值熵和分形维数的雷达信号识别

针对低信噪比条件下雷达信号脉内调制方式识别算法识别率低的问题,提出了基于奇异值熵和分形维数的雷达信号识别算法。该方法首先通过Choi-Williams分布得到信号的时频图像,提取时频图像的奇异值熵;然后再提取信号频谱的盒维数与信息维数,组成三维特征向量;最后使用基于支持向量机的分类器实现雷达信号的分类识别。对8种典型雷达信号的仿真试验结果表明该方法抗噪性强、识别率高,在信噪比大于1dB时,平均识别率能达到95%以上。