基于熵和耗散结构理论的道路交通状态演变机理

基于道路交通系统的组成、特点和热力学系统相似性,运用热力学中熵产生原理,分别讨论单纯的速度和密度以及交通压力和粘滞力引起的熵产生,同时将交通管理控制量化为治理负熵,作为交通系统总熵的一部分,结合耗散结构理论分析不同的总熵对应的交通状态,为道路交通系统可以及时有效的采取交通控制提供参考依据。     

关于“热力学”中熵的教学法探讨

从系统对外界作微功表达式δq=Tds给出状态参数熵S的概念。之后再导出熵方程ds≥δq/T，并讨论孤立系统的熵增原理。采取这样的教学方法。可收到较好的教学效果。     

激励熵与企业激励系统的预警机制

根据系统管理理论,激励系统作为企业系统的一个子系统服从熵增原理.激励系统在运行过程中产生激励熵,导致激励效率下降,因此激励熵可作为激励系统活力的度量.根据激励熵值的变化和所处区间,建立了激励系统的预警机制,以便把握激励系统优化调整的最佳时机.由于激励系统具有对初始状态的依赖性,因而系统初始的高层激励成为优化调整的关键.利用"蝴蝶效应"的放大作用,通过提高对高层的激励的效率改善整个激励系统.     

粘弹性体发展方程中关于热力学广义力精确解

通过不可逆热力过程，可导出描述粘弹性行为的发展方程，且其精确解的性质在很大 程度上依赖于热力学广义坐标所决定的系数矩阵的性质，即中性稳定平衡坐标和参加孤立系统熵增过程坐标的状况。对于热力学广义力的显解，当无中性稳态平衡坐标或中性稳态平衡坐标只出现在热力学广义阳坐标中时，显解有相同的表达式，如果这时只有部分坐标参加孤立系统熵增时，显解表达式中将出现热力学广义坐标的加速度项；当只有一个中性稳态平衡坐标出现在阴坐标中且热力学广义坐标以阶跃函数给出时，在所有热力学广义坐标都参加孤立系统熵增的条件下，显解中将出现与时间成正比的项；当中性稳态平衡坐标出现在参加孤立系统熵增的阴坐标中时，在所有阳坐标和部分阴坐标参加孤立系统熵增而不考虑中性稳态平衡坐标的数目的条件下，显解中将出现热力学广义坐标的加速度项。     

熵、信息与企业组织结构演进

依据熵和信息理论，分析了开放系统中子系统信息与系统信息之间的关系，建立了企业组织系统演进的熵模型．用该模型可解释企业组织系统演进的路径．随着企业的发展，企业只有通过构建新的组织结构，才能减少组织结构的熵，向有序化的方向发展．     

灰关联熵分析法在工程评标中的应用

评标是工程项目招标程序中极为重要的环节。本文基于邓聚龙灰关联分析法理论，研究了灰关联熵分析法用于工程项目评标的原理和步骤，建立了灰关联熵分析法的评标模型。从而在一定程度上消除了以往评标工作中由于专家的主观性、随意性和倾向性所带的偏差。并通过实例对该模型进行了实证研究，表明了该方法的有效性。     

基于最佳熵匹配的多通道海量数据快速搜索

为快速、准确地从海量试验数据中获取所需的与某一工况或状态对应的数据,通过分析常规时序搜索方法存在的问题,根据信源熵的原理和特点,提出了一种基于最佳熵匹配的多通道海量数据快速搜索方法.该方法用“状态匹配”代替常规的“时序匹配”,以检测熵值为主,所需参数少,对邻近时间的依赖性小,降低了因通道间时间同步产生的误差,搜索步伐大,速度快.结果表明,对于一些特定的工况,搜索速度可提高数千倍,匹配准确度提高,主要参数的相对误差均在0.05以下.     

二维黑洞的熵与能斯特定理

利用砖墙模型，直接计算1＋1维（时-空）黑洞背景下标量场的自由能和玻色子熵．结果表明，黑洞的熵与内外视界有关．如果计及内视界贡献，当辐射温度趋于零时，二维黑洞熵趋于零，满足能斯特定理，可看成Plank绝对熵．当不考虑内视界贡献时，黑洞熵具有对数发散项，与已有结论一致．     

综合运输通道客运结构配置的随机饱和熵模型

为寻求系统、科学的综合运输通道最优客运分担,提出用最大熵原理构建客运结构配置模型,基于随机时间价值,选择旅客广义出行时间最小的运输方式,定义了通道内的基本路段饱和度和通道饱和熵,设计了用于求解模型的粒子群算法。分析发现,车外时间差、单位里程票价差、单位里程车内时间差以及旅行距离将直接影响各运输方式客运分担率的高低;以通道饱和熵最大为目标得出的常规铁路最优定价高于现行铁路票价,且通道饱和熵上升了15%,说明铁路票价偏低会造成铁路客运量过于饱和;由通道饱和熵模型得出的最优客运分担结果,缩小了基本路段上各运输方式饱和度之间的差距,实现了运力和运量的有效匹配。     

粘弹性体发展方程关于热力学广义坐标的精确解

通过不可逆热力过程，可导出描述粘弹性行为的发展方程，且其精确解的性质在很大程度上依赖于热力学广义坐标所决定的系数矩阵的性质，即中性稳定平衡坐标和参加孤立系统熵增过程坐标的状况。对于热力学广义坐标的显解，当参加孤立系统熵增的坐标中存在一个中性稳态平衡坐标，并且，热力学广义以阶跃函数给出时，精确解中将出现与时间成正比的项；当部分阳坐标参加孤立系统的熵增过程时，在相应的各精确解的表达式中，热力学广义力将被相当热力学广义力所代换，而相应显解的形式保持不变。     

结构熵在交通运输网研究中的应用

基于结构熵理论，从物流的角度建立的交通运输网时效和质量定量计算模型．可用于对中国、美国的交通运输网的结构有序度进行比较研究，由此所得的结果表明，中国的交通运输网结构有序度在时效方面低于美国，但在质量熵方面高于美国。这一研究结果可为中国的交通运输网建设提供一个定量辅助分析工具。     

基于AHP和熵权法的地铁车站深基坑施工安全评价

为准确了解地铁车站深基坑施工安全状况,文章系统考虑人、设备、环境、管理以及工程等影响深基坑施工的安全因素,建立地铁车站深基坑施工安全评价指标体系。综合使用层次分析法和熵权法确定权重,建立安全性评判模型,评价施工安全等级;最后利用反馈回的数据对施工现场安全性进行评价,验证了模型的适用性和科学性,同时表明熵权法在一定的情况下也可用于单一评价对象的权重计算。     

社会资本应纳入唯物史观范畴

本文从唯物史观的视角对社会资本的概念作了重新界定，阐述了社会资本的产生、构成和双重社会功能。进而指出，确立科学的社会资本范畴，把它纳入唯物史观的范畴体系，可以深化唯物史观的研究，开拓历史唯物主义研究的新视野。     

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熵最大化方法被广泛应用于交通规划，为交通需求预测模型提供了理论依据.本文使用信息论中的熵概念描述居民出行分布，并根据最大信息熵理论提出了基于原点矩典型特征量约束条件下的出行分布模型，详细阐述了模型中各个参数的实际含义，该模型是一个普适性模型，其具体形式决定于最高阶原点矩阶数的取值，此值对模型精度及参数标定难易程度有重要影响.为确定模型参数，提出了实用的参数标定方法.由于模型中原点矩的最高阶数对模型精度有较大影响，为找到两者之间的关系，利用长春市出行调查数据研究了四种出行方式分别时应于五种原点矩最高阶数的模型拟合情况.因文中所建立的模型是一系列模型，为比较其描述问题的优劣差异，按照最大信息熵原理给出了确定系统分布的熵方法，并运用该方法对前述模型进行了比较.调查数据的验证结果表明，出行分布的信息熵模型可以正确地描述出行分布规律，熵方法可以简单有效地评价不同模型对同一问题描述的优劣差异.本文提出的熵模型和熵方法对城市交通规划具有指导意义.     

熵和熵增的微观计算法及其统计意义剖析

讨论了用玻耳兹曼关系Ｓ＝ｋｌｎＷ直接计算热力学系统的熵及熵增的方法，该方法明显的优点：１）直接显示了热力学过程熵增的物理本质；２）只要确定了过程的始末状态，即可计算出过程的熵增而不必考虑过程是否可逆。     

计算机图象的最大熵重构

讨论了不完全信息状况下的图象重构法，由最大似然原理导出最大熵重构准则，给出了具体的选代算法，算例表明本算法是有效的。     

基于结构熵的铁路货车制造企业组织结构优化评价

组织结构扁平化是铁路货车生产企业提升管理效率的重要手段。文章利用结构熵模型,对比分析了传统组织结构与扁平化组织结构的有序度,计算了两种组织结构的时效熵和质量熵。研究发现扁平化组织结构的时效熵、质量熵均高于传统组织结构,相应地,其有序度更优;实际运营表明,扁平化组织结构可以通过重新构建薪酬分配体系、整合相关职能、提升生产节拍、减少生产用工,解决企业各单位薪酬分配不平衡问题、部室车间部分管理职能重叠问题,降低制造成本。     

熵的微分析

耗散结构理论被引入社会科学领域和综合社会科学与自然科学的整个科学领域，是近几年来的事，人们将其理论成果的精髓广泛应用于对开放的群体系统进行发展预测。例如：生态环境预测、水文预测、海洋预测、地震预测、台风预测、人口预测、人类文化发展预测、教育预测、国际航运形势宏观预测等等，由此产生了难以估量的效益。耗散结构理论中的一个关键性概念是熵，许多人对熵的概念尚未作深入细致的探讨便开始应用与此相关的某些结论，因而造成一些错讹。     

单件车间生产作业计划模拟模型生成器研究

针对中小批量车间生产作业计划问题，集成Ｖｉｓｕａｌ Ｆｏｘｐｒｏ５．０与Ｓｉｍａｎ３．５１开发了一个模拟模型生成器。它可以用于生成生产作业计划的模拟模型，还可以用于生成一个初始可行的生产作业计划方案。文中研究了它的功能、原理和实现思路。     

交通流时间序列的复杂度测量

为了定量分析交通流系统的复杂性,引入算法复杂度和近似熵,通过速度时间序列的算法复杂度估计系统周期性成分的比率,在重构序列时通过取多个划分区间来提高算法复杂度的估计能力.计算近似熵时,先由速度序列得到速度变化率序列以去除趋势,然后通过速度变化率序列的近似熵估计系统在结构变化上的复杂性.对实测交通流数据序列的计算表明:在序列长度超过600时可以得到算法复杂度,序列长超过300时可以得到近似熵;交通流的算法复杂度和近似熵在同步状态时较低,拥挤状态时增大,在自由状态时最大.因此,不同的算法复杂度和近似熵对应不同状态下的交通流,算法复杂度能分析较长的交通流序列,近似熵可以分析较短的交通流序列.