基于图像分割的图像检索新方法

利用信息熵理论,提出了一种新的相似性图像检索方法.首先,分割图像,抽取图像的分块颜色信息;再计算图像之间的颜色互信息来确定它们的相似度.与其他的颜色特征描述方法相比,该方法该算法具有抗噪声能力强、精确度高等优点.     

常规公交风险的 SEM 与 Bayesian Network组合评估方法研究

常规公交系统具有载客量大、班次多、线路固定等特点,存在多种安全风险隐患.为综合评估常规公交风险,对国内外554条事故数据分析整理,构建了常规公交风险指标体系.建立了常规公交风险评估的结构方程模型,得到常规公交风险因素对事故的单向拓扑结构.在结构学习的基础上,利用信息熵理论研究风险因素对预测结果可信度的影响权重,从而进行变量筛选.以失火事故为例利用贝叶斯网络模型进行了城市常规公交风险评估参数学习.研究结果表明,失火事故的主要风险因素为油气泄漏、车内外温度均较高等.在风险因素组合作用下失火事故发生概率范围为 0 .002 1至0 .842 9 .所建模型预测精度高,验证了方法的科学性和准确性,可用于进行定量化的常规公交风险评估.      

基于信息平衡的网络论坛传播模式研究

本文通过信息论中信息量与信息熵对网络论坛传播模式的研究,通过对网络论坛中角色的分析和传播模式的特点的解析,提出了信息紊乱是网络论坛影响人际交往行为最本质的因素,并用信息熵平衡模型对网络论坛中人际传播模式进行探讨和分析,提出了网络论坛中的传播三种模式。     

A modified genetic algorithm for product family optimization with platform specified by information theoretical approach

Many existing product family design methods assume a given platform, However, it is not an in-tuitive task to select the platform and unique variable within a product family. Meanwhile, most approachesare single-platform methods, in which design variables are either shared across all product variants or not atall. While in multiple-platform design, platform variables can have special value with regard to a subset ofproduct variants within the product family, and offer opportunities for superior overall design. An informationtheoretical approach incorporating fuzzy clustering and Shannon's entropy was proposed for platform variablesselection in multiple-platform product family. A 2-level chromosome genetic algorithm (2LCGA) was proposedand developed for optimizing the corresponding product family in a single stage, simultaneously determiningthe optimal settings for the product platform and unique variables. The single-stage approach can yield im-provements in the overall performance of the product family compared with two-stage approaches, in which thefirst stage involves determining the best settings for the platform and values of unique variables are found foreach product in the second stage. An example of design of a family of universal motors was used to verify theproposed method.     

仿真模型确认中的数据有效性分析

给出在仿真模型确认中的数据有效性分析方法．对于测量数据可采用统计的方法，如Grubbs准则和t检验准则；在小样本未知分布的情况下，可采用非统计方法，如信息熵判别法和灰色理论判别法．通过实例说明这些方法的应用．这些方法的使用有助于仿真模型确认的研究．     

基于信息熵理论的公路网物元评价方法

采用基于信息熵理论的物元评价方法对公路网进行评价,首先将公路网作为待评多维物元,应用物元分析模型量化评价指标,然后运用信息熵理论确定评价指标权重,最后计算出公路网各项指标的综合关联度以及级别偏向特征值,从而对公路网进行等级评价以及优劣排序.通过对实例的评价分析,表明了该方法能够准确、有效地确定公路网发展水平等级.     

基于组合赋权法的舰船动力系统使用效能评估研究

为优选舰船执行不同任务时动力系统最佳运行方案,首先综合考虑舰船任务特点、动力系统使用管理经验等因素,给出舰船动力系统使用效能指标体系,并对指标进行规范化处理;然后,兼顾评估专家对指标的偏好和动力系统运行特性,并结合最优传递矩阵法避免多次重复的一致性检验,将主观评判的最优传递矩阵-层次分析法和客观评判的信息熵赋权法融合,提出基于最小二乘原理的组合赋权法确定各指标的权重;最终计算得到舰船执行特定任务时动力系统的综合效能评价值,确定了执行具体任务时动力系统运行方案优劣,进而为制定合理的动力系统运行方案提供极具针对性地指导。     

基于免疫遗传算法的核动力船舶设备故障诊断

针对传统遗传算法收敛速度慢且容易未成熟收敛引起的核动力船舶设备故障诊断响应延迟、误诊、漏诊问题,提出一种基于信息熵的免疫遗传算法用于核动力船舶设备的故障诊断:利用已知船舶设备故障征兆集合,选用概率因果模型,引入信息熵免疫遗传算法,求解具有最大后验概率的故障集合.某船用核动力蒸汽发生器与液压泵故障仿真结果表明,基于信息熵免疫遗传算法优化的概率因果模型不受故障样本的限制,具有较好的通用性,且模型故障诊断精度较高、寻优速度快.本方法同样适用于其他领域的故障诊断问题.     

基于信息熵理论的港口企业综合竞争力评价

为了客观量化评价港口企业的竞争力，分析港口企业发展现状，采用信息熵理论综合分析法对港口企业的综合竞争力进行研究，构建评价指标体系，使港口企业能够了解自身在行业中的地位，合理进行资源配置。     

基于粗糙集的涡轴发动机型号发展综合评估决策模型

根据新型号涡轴发动机质量要求,综合考虑系统设计与用户需求,以指标体系构建方法为指导,构建涡轴发动机型号发展评估指标体系。运用粗糙集理论对世界上典型的同类型涡轴发动机的各种指标进行数据挖掘,利用信息熵方法求出各指标的权重值,克服了传统主观赋权法的随意性与客观构权时可能存在的偏差。最后,建立涡轴发动机型号发展综合评价决策模型并用实例证明了这种方法的可行性。