基于两阶段中立型交叉效率和Shannon熵的公交服务效益评价:利益相关者视角

为了获得高区分度、更准确的公交服务效益评价结果,提出了一种基于两阶段中立型交叉效率和Shannon熵集结模型的组合评价方法。基于网络数据包络分析模型得到两阶段中立型交叉效率模型中的自评结果,在此基础上测算出互评结果,利用Shannon熵集结模型将自评与互评结果集结得出最终交叉效率值。从公交企业、公众和政府三方利益相关者的角度构建了公交服务效益评价指标体系,对2011~2016年间“长三角”地区案例进行研究。结果表明:大多数公交企业的运营状况均不佳,但综合效益总体上在缓慢提升;服务过程评价结果显著优于生产过程评价结果;小型规模公交企业综合效益最高,其次是中型规模企业,而大型规模企业最低;政府大量的补贴和公交企业过量的资源投入会对效益产生负面影响。

相对Shannon信息量与基因变异的测量

在ｓｈａｎｎｏｎ信息量的基础上，建立了相对纯合度信息量Ｓ′Ｊ（Ａ２）、相对杂合度信息量Ｓ′Ｈ（Ａ２）和相对信息量Ｓ′（Ａ２）的概念，并赋予它们以遗传学意义。与纯合度Ｊ和杂合度Ｈ进行了理论比较，结果表明，二者在数量规律性上有很好的一致性，而各相对信息量有更好的性质。１－Ｓ′Ｈ主要反映基因的确定度，Ｓ′Ｈ（Ａ２）主要反映基因的变异度；Ｓ′（Ａ２）与Ｋ无关，它能反映群体的遗传变异程度，亦能比较不同位点间的遗传变异程度。

基于小波包Shannon熵SVM和遗传算法的电机机械故障诊断

针对电机机械多故障同时诊断问题,基于小波包、Shannon熵、支持向量机(SVM)和遗传算法,提出了一种电机机械故障诊断新方法,称之为WPSSG法或多模型融合法。该方法选择容错性强的Shannon熵作为特征参数,通过对振动信号进行基于DMeyer小波的小波包分解,提取振动信号的小波包Shannon熵为特征向量,将特征向量作为多类别SVM的输入,具有较高的去噪能力;在训练SVM时,与传统方法多采用试凑法选择参数不同,该方法采用遗传算法对SVM的参数进行全局寻优,使SVM获得最佳的分类性能,具有更高的识别准确率。采用凯斯西储大学提供的电机机械故障数据进行实验,结果证明该方法具有很好的可靠性和准确性。

基于符号序列Shannon熵提取机器的运行特征

讨论了将时间序列转化为符号序列,即信号粗粒化问题,给出二进制符号化和角区间符号化两种规则,得到了二进制符号化规则下的符号序列Shannon熵计算方法。采用Shannon熵提取了汽油机瞬态排放信号、柴油机机身振动信号、转子轴振动信号的信号特征,结果表明,描述符号序列总体特征的Shannon熵能够便捷地反映机器的运行状况。

基于Shannon熵的自适应小波包阈值函数去噪算法研究

小波包去噪算法的关键问题在于对信号进行去噪时,如何有效地消除噪声且尽可能地保留原始信号的小波包系数。传统阈值函数由于无可调节参数,其去噪形式固定,无法根据小波包分解系数的噪声成分自适应地进行调整,去噪效果有待提升。据此,将Shannon信息熵作为调节参数引入小波包阈值函数中,提出一种基于Shannon熵的自适应小波包阈值去噪算法,对信号进行小波包分解并计算最大分解尺度小波包系数的Shannon熵值,依据该值对阈值函数进行调整,以实现在强噪声背景下对小波包系数进行大尺度的收缩,而在弱噪声背景下实现阈值收缩的平滑过渡。采用该方法对仿真信号与轴承振动实验信号进行去噪分析,并与其它小波包阈值去噪算法相对比,结果表明该方法去噪效果更好且在滤除噪声的同时有效地保留了信号的原始特征。

Shannon小波包分解自适应Gabor滤波器设计及其在纹理分割中的应用

本文首先研究了Gabor滤波器进行确定性纹理分割时纹理结构与Gabor函数的关系，提出了利用在频域中具有紧支集的Shannon小波包分解检测纹理的主频;最后.提出了基于小波包分解自适应Gabor函数设计的纹理分割算法.该算法首先用Shannon小波包分解检测纹理的主频，求设计Gabor函数，然后根据Gabor函数与纹理图象卷积、就可以在纹理的连接处产生良好的阶跃边缘，并通过实验验证了该算法的有效性及其对噪声的鲁棒性。

基于模糊综合决策及Shannon熵的关键链缓冲确定方法

为了进一步推广关键链方法在项目管理中的运用,对关键链缓冲的设置问题进行了探讨.通过将模糊综合决策和Shannon熵的结合,综合了"专家"和"一线工人"两方面对项目的评价信息,使得所提的方法更具针对性.采用本方法可以使得关键链缓冲数量设置适当,能够较好地应对项目管理中的不确定性.最后,通过一个算例在MATLAB7.0平台上用正态分布模拟各活动的实际运行情况,说明了此方法的可行性及优越性.

基于Shannon熵法的慢性心衰证候要素诊治规律研究

目的:对慢性心衰中医和中西医结合的临床文献进行分析,并结合数据挖掘方法,探讨该病证候要素的诊治规律。方法:以中国学术期刊全文数据库(China National Knowledge Internet,CNKI)和中国生物医学文献数据库(Chinese Biomedical Literature Database,CBM)为数据源,以"慢性心力衰竭"或"慢性心衰"或"慢性充血性心力衰竭"或"慢性心功能不全","中医"或"证候"或"证"或"中西医"为检索词,分别进行一次和二次检索,对文献进行筛选。数据预处理后,采用Shannon熵非线性复杂系统划分法对中医四诊和常用中药数据进行特征提取。结果:阳虚、气虚、血瘀、水停、阴虚、痰浊为慢性心衰的常见证候要素,补气药、活血药、利水药、化痰药、解表药、温里药为临床主要用药。我们提取出了与证候要素密切相关的症状和中药,通过关联系数值对各症的诊断贡献度进行了量化,各要素下分值较高的症状基本为该证的共性症状,分值较低的症状多为某一类患者或疾病本身的特异表现;同时筛选出各证候要素对应的常用中药,间接反映了该药的临床对证使用情况。结论:本研究采用Shannon熵法探索中医四诊-证候要素-方药诊治规律,为该病证候要素属性的判别和临床辨证候要素的用药选择提供了一定的理论依据。

基于Access和Dream Weaver软件的实验室菌种管理系统设计与应用

利用开放性实验和实践创新训练的教学模式为学生提供实践机会,指导学生参与实验室中的基因工程菌菌种管理。针对实验室构建的工程菌的品种多、数量大、流动快等特点,利用Microsoft Office Access2003和Macromedia Dream Weaver 8.0设计了一种简单易行的菌种管理系统,对现有菌种进行良好的统计和查找。阐述了如何使用Microsoft Office Access 2003和Macromedia Dream Weaver 8.0软件管理实验室菌种,并介绍了该系统的实际应用。

两点边值问题的拟Shannon小波数值解法

用拟 Shannon尺度函数作为权函数构造了两点边值问题的小波配置法 ,空间导数采用拟小波数值格式离散。在此基础上 ,进一步给出了小波配置解的外推方法。外推法是一种简单易行而精度又很高的数值方法 ,而且网格步长 h的选取可以和小波配置法中配置点的选取采用相同的策略 ,所以可以很方便地将两点边值问题的小波配置解进行外推 ,以提高解的精度。数值算例表明 ,拟小波配置法适合于求解具有大梯度解的问题 。

非平衡群体基因变异测量的Shannon信息量方法

在Ｓｈａｎｎｏｎ信息量的基础上，对非平衡群体建立了群体基因型相对信息量Ｓ＇（Ｇ），纯合体相对信息量Ｓ＇Ｊ（Ｇ）、杂合体相对信息量Ｓ＇Ｈ（Ｇ）的概念，并赋予它们以遗传学意义．与基因一致度Ｊ和基因多样度Ｄ进行了理论比较，结果表明，二者在数量规律上有很好的一致性，但又是相对独立的指标体系，且各相对信息量还有新的内涵．Ｓ＇（Ｇ）既能表征基因变异，又能反映基因型水平上的遗传变异，Ｓ＇Ｊ（Ｇ）主要反映纯合体的遗传变异，Ｓ＇Ｈ（Ｇ）主要反映杂合体的遗传变异．各相对信息量既可反映群体的遗传变异程度，又能比较不同位点间的遗传变异程度．

AGA和Weaver指数法的适用性研究

随着世界各地液化天然气(LNG)市场的快速发展,美国、欧洲等国家纷纷针对各自情况对天然气互换性做了进一步研究,并给出了各自的研究结果。我国LNG需求量逐年增加,对其进网质量也在逐渐严格,但到目前为止,仍未形成一套系统完整的互换预测体系用于对进网天然气质量的控制。本文通过对17台具有代表性的燃气灶在11种气源情况下共187个工况点的响应测试,并结合AGA和Weaver指数法的预测结果,对其互换性的预测适用性进行研究。最终提出对Weaver指数法的CO生成指数JI和离焰指数JL以及AGA离焰指数IL进行适当修正,建议将其可互换范围分别调整为JI≤0.04,JL≥0.95和IL≤1.05。

垂直管空气-水两相流型的Shannon信息熵特性研究

利用信息论原理，研究两相流流型的 Shannon信息熵特性。 Shannon信息熵可由两相流系统的时间相关信号 (如压差 )的功率谱密度计算得到。在两相流实验台架上进行了垂直管两相流试验研究，通过调节空气和水的体积流量，获得不同流型工况下压差信号的实验数据。计算不同流型下的 Shannon信息熵，发现泡状流的负 Shannon信息熵 (负熵 )最小，弹状流的负熵最大，而环状流的负熵界于两者之间。

车辆变速器故障诊断的Shannon熵研究

利用小波分析技术和信息科学原理 ,建立了机械故障诊断的 Shannon熵分析模型。对车辆变速器的故障诊断进行研究 ,将测试信号进行多层小波分解与重构 ,计算各层重构信号的 Shannon熵值及其熵和 ,并进行图形显示和分析 ,获得其运行状态特性并进行故障诊断 。

喷动流化床流动结构的SHANNON信息熵模糊聚类分析

在300mm×30mm×2000mm的矩形喷动流化床煤部分气化冷态试验装置上,采用Shannon信息熵和模糊聚类的方法,考察了床内气固流动结构及其转变。多通道信号采集系统用于采集床内不同区域的压力时间序列,通过对时间序列的Shannon信息熵模糊聚类分析,得到了不同操作参数下的Shannon信息熵聚类中心,揭示了流动结构与聚类中心的关系,并对流动结构的转变进行了分析。结果表明,不同流动结构的Shannon信息熵区分度较好,为喷动流化床流动结构及其转变和床内气固两相流动的混沌动力学特性的研究提供了一种新的研究方法。

利用Shannon熵参数的极化干涉SAR图像非监督分类

本文利用Shannon熵参数,提出了一种极化干涉SAR图像非监督分类方法.Shannon熵是度量雷达照射媒质无序程度的物理量,它可表示成散射强度部分熵、极化部分熵以及干涉部分熵之和.本文利用Shannon熵分解出的干涉项参数结合Wishart最大似然聚类将SAR图像分成初始若干类,结合Shannon熵中散射强度项及极化散射项参数对初始类进行细分,再用层次聚类方法将这些类合并到需要的类数.运用Oberpfafenhoffen地区的PolInSAR数据进行分类,并与L.Ferro-Fmail提出的极化干涉分类方法的结果进行比较,实验结果证明了本文方法的有效性.

矩阵对策的Neumann-Shannon对策解

对于没有最优纯解的矩阵对策,具有最大Shannon熵的Neumann最优混合策略称为Neumann-Shannon最优混合策略。由两个局中人的Neumann-Shannon最优混合策略构成的序对称为Neumann-Shannon对策解。我们研究了Neumann-Shannon对策解的存在性,解集的拓扑结构和凸性,解的交换性和求解算法,并给出带有唯一Neumann-Shannon对策解的一类矩阵对策。

基于Shannon小波支持矢量机二级决策的故障诊断

提出一种基于Shannon小波支持矢量机(Shannon wavelet support vector machine,SWSVM)二级决策的故障诊断模型。先求出原信号的双谱相关值特征矩阵奇异值谱,并用BP神经网络对主分量分析(Principal component analysis,PCA)后的奇异值谱调维得到可分性更高的三维模式矢量,再将该三维模式矢量用SWSVM进行二级故障诊断。SWSVM可以对BP网络因陷入局部极值﹑欠/过学习输出的低分辨率进行校正,获得更高的故障识别精度和自适应识别能力。本模型实现了BP网络和SWSVM优势互补。一滚动轴承故障诊断实例验证了该模型的有效性。

矩不变调整的二维Shannon熵图像分割及其快速实现

为了克服二维Shannon熵阈值法的缺陷,提出了一种使用矩不变法来调整二维直方图斜分Shannon熵的阈值分割方法。首先将二维直方图斜分原理运用到两种Shannon熵阈值法中,然后利用矩不变法从两种熵阈值法获取的阈值中选择最佳阈值,并提出二维直方图斜分Shannon熵阈值法的一般递推算法,最后将二维直方图分布特性与这种算法有机结合得到新型快速的递推算法。实验结果表明,提出的方法不仅分割效果优于当前的二维直方图斜分的最大熵阈值法,而且运行速度更快,约快4倍。

基于Shannon熵的1/f类分形信号去噪方法

通过分析1/f类分形信号及白噪声小波系数的Shannon熵在不同分解级数上的特点,提出了根据信号熵所占比例,从加性白噪声背景下估计分形信号的方法。计算机仿真结果表明,该方法简单可靠、有效可行,且事先不需要知道分形信号参数及加性白噪声的统计特性,只需估计出带噪分形信号的信噪比,具有较好的适应性。