雾化液滴尺寸和速度分布函数的推导

为了增强雾化液滴质量和热量的传递,有效预测与评价喷雾质量,应用最大熵原理和动量守恒定律推导出了新的雾化液滴尺寸和速度的概率密度分布函数,包括数目分布函数、数目微分分布函数、体积分布函数、体积微分分布函数与总体积公式。当不考虑速度分布时,推导的喷雾液滴尺寸分布与曹建明先前推导的尺寸分布具有完全相同的形式,其分布函数是Nukiyama-Tanasawa型雾化液滴尺寸分布函数的一种特定形式,推导结果具有普适意义。     

基于信息熵的频谱感知方法

频谱感知是认知无线电的关键技术之一。讨论了一种利用信息熵的频谱感知方法,并以IEEE 802.22的一种主用户信号对算法性能进行了仿真分析。仿真结果表明这种方法能够克服噪声功率不确定性的影响,而且对信息熵估计时的参数选择不敏感,在低信噪比下能够获得较好的检测性能。     

一种自适应Morlet小波包络解调的弱故障检测方法

为自适应实现Morlet小波与故障冲击特征成分的最优匹配,采用基于Shannon小波熵的方法优化带宽参数设计了最优Morlet小波。针对最佳尺度的求取难题,利用谱峭度与小波熵均能敏感反映冲击性的特性,提出了基于峭熵比的最佳尺度的求取方法。基于此,提出基于自适应Morlet小波包络解调的弱故障特征提取方法。仿真实验与实例分析表明:该方法克服了传统包络解调需要人为设定带通滤波器参数的不足,减少人工干预,能自动有效地从强噪背景中提取微弱故障特征,具有一定的工程应用价值。     

超长精确造孔施工工艺

在昆明市呈贡主干道综合管沟施工中,采用“双向对拉钢套箱”的新技术暗穿昆玉高速公路,为了满足对拉工艺对索孔的要求,研究提出“粗孔内布索孔管”的造索孔方法,经实施,方案可行。     

序决策逻辑及基于启发式遗传算法的规则挖掘

很多真实世界处理排序问题代替分类问题,例如由不同生产厂商生产的消费品,大学之间的排序等等.一般地,一个全局的信息表需要给定.本文采用了基于Rough集理论的方法来阐述排序规则的挖掘问题,且利用了基于遗传算法的启发式算法来达到算法的实现.     

基于问卷调查的公众交通安全意识评价方法

为了评价公众交通安全意识,进而明确不同年龄、不同受教育程度、不同职业和不同出行方式的公众群体交通安全意识的差异性,对公众交通安全意识调查数据进行了量化分析。首先,基于自主编制的公众交通安全意识问卷对5 029名参与者进行了调查;其次,对回收的问卷进行因子分析和信度、效度检验,得到了交通安全行为、交通安全态度和交通管理认知3个因子;最后,选取上述因子作为3个一级评价指标,因子所含条目作为17个二级评价指标,对公众交通安全意识进行评价,采用主成分分析法计算因子得分,并应用熵值法确定一级评价指标权重,再通过灰色关联分析计算灰色关联度,最终根据模糊综合评价得出不同公众群体的交通安全意识水平。研究结果表明：不同年龄段的公众中,18~40岁群体交通安全意识水平最高（b=0.79）,41~65岁（b=0.44）和65岁以上（b=0.45）群体交通安全意识水平较低;不同受教育程度的公众中,专科学历群体的交通安全意识水平最高（b=1）,小学及以下学历群体其交通安全意识水平较低（b=0.33）;不同职业的公众中,事业单位人员群体的交通安全意识水平最高（b=0.93）,农民群体的交通安全意识水平较低（b=0.33）;不同出行方式的公众中,以公交车为主要出行方式的群体其交通安全意识水平最高（b=0.91）,而以三轮车（b=0.35）和自行车（b=0.36）为主要出行方式的群体其交通安全意识水平较低。研究结果可用于不同公众群体交通安全意识的度量,并为不同群体的交通安全意识提升方法制定提供理论依据。     

雷达辐射源信号识别研究综述

介绍雷达辐射源信号识别的过程,概述和分析国内外雷达辐射源识别研究的现状,阐述基于粗糙集理论的雷达辐射源信号识别方法,指出雷达辐射源信号识别的发展趋势,为今后相关研究提供了有益的思路。     

基于最大熵谱估计的舰船静电场实时检测方法

舰船静电场是海水中舰船产生的物理场之一,是很难被隐身的目标特征信号.以往对静电场的检测方法都是基于信号的时域特征,低信噪比情况下,检测效果差.通过对舰船静电场的频域特征分析发现,其能量主要集中在低频段,利用这个特点,提出了一种基于最大熵谱估计(MESE)的舰船静电场实时检测的方法.首先对舰船静电场信号进行最大熵谱估计,然后提取低频段功率谱值作为特征量,通过设定的浮动阈值进行分段功率谱滑动检测,用实船数据对该方法进行了验证,取得了较好的效果.     

m阶非齐次马氏信源的一类Shannon-Mcmillan定理

采用构造相容分布与非负上鞅的方法研究了m阶马氏信源相对熵密度的强极限定理,由此得出若干马氏信源、无记忆信源的随机Shannon-Mcmillan定理.并将已有的马氏信源的结果加以推广.     

不完备目标信息系统中的可变精度粗糙集模型

文中以同时具有缺席型和遗漏型未知属性值的不完备目标信息系统为研究对象,根据特征关系,研究可变精度粗糙集的模型及其性质．可变精度粗糙集模型与原始的粗糙集模型不同,它是建立在集合多数包含的基础上的,因而该模型是基于特征关系的经典粗糙集模型的推广形式,而基于特征关系的经典粗糙集模型则是可变精度粗糙集模型的一种特殊表现形式．文中对新模型的主要性质作了阐述和证明,结果表明：在不完备目标信息系统中,新模型与原始的粗糙集模型相比具有更高的近似精度,可进行更为精确的度量．