基于评估的任务间隔期维修任务选择方法

针对任务间隔期维修任务的选择问题,提出了求解该问题的方法。首先,给出了维修任务优先级评估指标,以及修理有效性评估指标;然后,提出了AHP-熵-DEA-TOPSIS方法,用来确定维修任务的优先级,以及修理有效性;接着建立基于维修效果的数学规划模型,其目标是使维修方案的加权有效性总和在满足维修资源约束条件下最大化。最后,应用该方法对具体示例进行了求解,验证了方法的有效性和可行性。分析表明所求得的维修任务选择方案能够充分利用各种信息,具有较强的可信性与实用性,有助于维修管理人员对维修任务选择进行优化。     

基于熵权TOPSIS法的多方案保障性评价研究

为了提高武器系统的综合保障能力和系统决策水平,将一种基于熵权TOPSIS的多方案评价方法应用于保障性评价当中。通过指标数值间的差异程度确定熵权,并将熵权与专家权重进行综合,克服了传统熵权评价法只反映客观的信息,而忽略人的主观重视程度的弊端。实例分析表明,该方法能够主客观相结合,可操作性较强,具有一定的应用价值。     

信息熵和判断矩阵的专家聚类赋权法

为了降低专家聚类赋权过程中由排序向量引起的不确定性和判断矩阵引起的矛盾性,提高权值分配的精确性,提出了基于信息熵和判断矩阵相结合的专家聚类赋权法。该方法采用聚类分析原理,对排序向量进行分类,根据分类结果、信息熵值和一致性比率确定专家权重系数。实例分析表明:基于信息熵和判断矩阵相结合的专家聚类赋权法在具体应用中得到的结果离期望值更近,说明该算法有效可行。     

小样本采样数据的预处理

一般情况下数据处理大多采用数理统计方法,该方法对于数据较少情况下处理和判别粗大误差不适用。提出了运用线性均方估计法和熵值判别法来处理和判别粗大误差,线性均方估计消除粗大误差是一种采用软化的方法处理粗大误差;熵值判别法是根据熵的上界对应最大的不确定度,利用所得数据的熵信息量判别数据是否含有粗大误差。这两种方法经过多个实例计算,结果表明,它们在处理小样本采样数据时更有效。     

混合指数分布模型的Bayes分析

针对截尾试验数据的情况,给出了二元混合指数分布模型的平均寿命和可靠性函数的严格的Ｂａｙｅｓ点估计,并运用最大熵准则给出了可靠性函数的近似的Ｂａｙｅｓ置信下限估计。     

A novel signal feature extraction technology based on empirical wavelet transform and reverse dispersion entropy

Feature extraction is an important part of signal processing, which is significant for signal detection, classification, and recognition. The nonlinear dynamic analysis method can extract the nonlinear characteristics of signals and is widely used in different fields. Reverse dispersion entropy (RDE) proposed by us recently, as a nonlinear dynamic analysis method, has the advantages of fast computing speed and strong anti-noise ability, which is more suitable for measuring the complexity of signal than traditional permutation entropy (PE) and dispersion entropy (DE). Empirical wavelet transform (EWT), based on the theory of wavelet analysis, can decompose a complex non-stationary signal into a number of empirical wavelet functions (EWFs) with compact support set spectrum, which has better decomposition performance than empirical mode decomposition (EMD) and its improved algorithms. Considering the advantages of RDE and EWT, on the one hand, we introduce EWT into the field of underwater acoustic signal processing and fault diagnosis to improve the signal decomposition accuracy; on the other hand, we use RDE as the features of EWFs to improve the signal separability and stability. Finally, we propose a novel signal feature extraction technology based on EWT and RDE in this paper. Experimental results show that the proposed feature extraction technology can effectively extract the complexity features of actual signals. Moreover, it also has higher distinguishing ability for different types of signals than five latest feature extraction technologies.     

真学真信真讲做党的创新理论的坚定信仰者和模范践行者

方永刚精神给我们公安教育工作者的最大启示就是:要"真学、真信、真讲,做党的创新理论的坚定信仰者和模范践行者"。真学,就是要以高度的政治责任感和强烈的事业心学习党的创新理论,用党的创新理论铸造师魂。真信,就是要用党的创新理论武装头脑,不仅要真懂,而且要对党的创新理论无比的忠诚,具有坚定的信仰。真讲,就是要用党的创新理论点燃真理之光,满怀深情、牢记使命、带着信仰去宣传马克思主义,在三尺讲台上理直气壮地宣传党的创新理论,要联系实际解决学员的思想问题,让理论深入学生心田。真做,就是要成为党的创新理论的模范践行者,做到理论和实践的结合,知与行的统一,言行一致、表里如一,在改造客观世界的同时不断改造自己的主观世界,要把学习方永刚精神转化为实际行动。     

基于熵权的改进型多指标综合评估方法及应用

提出了一种基于熵权的改进型多指标综合评估方法。在分析目前构建效用函数存在一定缺陷的基础上提出了一种较为理想的效用函数 ,以实现不同类型、不同量纲原始数据的标准化 ,同时较好地体现了“奖优罚劣”的原则。定义了评价指标的熵和熵权的概念 ,并提出了基于熵权的多指标综合评估的基本算法。以某企业为例对其经济效益进行了综合评估和结果分析 ,并讨论了基于熵权的改进型多指标综合评估方法的优点。     

用局部对比度信息改善图像质量

在图像的摄取和传输中,图像经常降质。为了改善图像质量,将信息熵的概念与图像的局部对比度信息相结合,提出了一种基于熵概念的非线性噪声的滤除方法,并进一步利用局部统计信息对图像进行增强。分别对模拟图像以及红外图像进行了试验,并与中值滤波、Lee滤波、Frost滤波等经典噪声滤波方法进行比较,实验结果验证了该方法的有效性。     

基于符号树信息熵的机械振动瞬态信号特征提取

用简单的二进制划分简要说明了信号符号化问题,给出了二进制划分下符号树结构及其Shannon熵计算方法,叙述了符号序列编码方法和符号序列直方图的作用,提交了符号时间序列分析的计算机流程图,对内燃机机身振动信号和转轴振动信号用符号树信息熵进行了特征提取。