天津市发展物流业的若干分析与建议

首先，从宏观角度出发，分析了天津市在京津冀经济圈中所处的地位及其在“十五”期间经济发展状况。又应用了区位熵的概念，分析天津市各类制造业的比较优势，从而论证了天津市发展物流中心的宏观可行性。接着，立足于世界港口集装箱吞吐量的预测，结合天津港保税区和天津空港物流加工区“十五”期间的发展，分析了天津市建设现代航运中心和物流中心所面临的机遇以及应注意的宏观机制问题。     

对陕西农业信息市场建设的思考

农业信息市场的建立和完善对促进陕西农业经济发展具有重要的作用,也是增加农民收入、减少坑农害农的重要手段。转变思想、树立信息战略资源观念;加大政府投入;强化农业信息人员配置;创新信息传播载体和激励机制是建立陕西农业信息市场的有效措施。     

图书馆信息服务市场营销策略刍议

信息服务市场是随着图书馆学的发展，在图书馆服务与文献服务的基础上，演变其服务内容而形成的一个新的服务环境。本文立足于图书馆的角度，将信息服务理念引入到图书馆事业发展中，旨在从一个新的角度寻求图书馆发展的最佳途径。     

河南省制造业信息化技术服务体系建设初探

对制造业信息化工程的发展进行了简要的回顾,详细分析了河南省制造业的现状和制造业在国民经济中所占的地位,介绍了河南省制造业信息化工程的总体目标和发展规划,探讨了技术服务体系建设的内容和方法.     

采用新技术的维修信息系统设计

阐述了一种现代航空装备维修信息系统的设计方法.该信息系统利用维修专家系统、故障诊断、维修决策和维修支援等新技术,大大提高了航空装备维修的自动化水平.     

气象卫星遥感海面温度的资料处理方法

气象卫星遥感海面温度的资料处理关键环节是云检测(筛选晴空区)和大气削弱订正。目前卫星气象中心的卫星海面温度处理业务系统中,针对美国的NOAA 卫星是利用国际上普遍使用的红外窗区多通道法。对于中国发射的风云一号(FY-1)气象卫星,由于星载辐射计只有一个红外窗区通道能用于大气削弱订正,为此专门开发了单通道海面温度处理方法。文章介绍了两种方法的基本原理、算法和处理结果举例,并对两种方法的特点作了简要评价。     

信息和熵

介绍了当今信息时代里与之密切相关的理论－熵，分析了不同学科中的熵的概念，熵与信息的关系和功能等，并把滴论用于生命，社会，市场和决策中，深入浅出地分析了信息革命将引起的经济世界的变化。     

基于ACMPE、ISSL-Isomap和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断

针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出了一种基于自适应复合多尺度排列熵(ACMPE)、改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)和灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。利用ACMPE从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用ISSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出低维、敏感故障特征;应用GWO -SVM分类器对低维故障特征进行模式识别,判断故障类型。行星齿轮箱故障诊断实验结果分析表明:与多尺度排列熵(MPE)、复合多尺度排列熵(CMPE)等特征提取方法相比,ACMPE方法在分类效果和识别精度上更具优势;与局部切空间排列(LTSA)、等度规映射(Isomap)、加权Isomap(W-Isomap)、监督Isomap(S-Isomap)和监督型自组织增量学习神经网络界标点Isomap(SSL-Isomap)等降维方法进行比较,ISSL-Isomap方法降维效果最佳;所提方法的故障识别率达到100%,具有一定优越性。      

基于MED和LMD的自动倾斜器轴承广义Shannon熵谱分析

针对轴承信号微弱故障特征易被强背景噪声淹没的问题,提出采用最小熵反褶积,通过逆滤波器最优化设计,对目标信号进行降噪处理,其峭度值提高了约3.8倍,增强了信号的微弱故障特征;针对非平稳非线性信号频率成分复杂难以解调的问题,提出采用局部均值分解(LMD)和峭度-相关系数筛选准则,其可对非平稳非线性信号进行自适应分解和最优重构,提高了信号的信噪比;针对信号耦合调制及边频突出的问题,通过引入广义Shannon熵进行包络谱带内降噪处理,信号一阶故障特征调制频率与故障特征频率的幅度比降低了24%~43%。通过实验室信号及某型直升机自动倾斜器轴承故障诊断地面试验的分析结果验证了该方法的合理性和可行性。      

基于切片熵权的WHT多LFM信号识别方法

为提高在低信噪比与先验信息不足条件下对线性调频(LFM)信号识别能力,借鉴信息论中的熵权法改进WHT(Wigner-Hough Transform),提出了一种基于切片熵权的WHTE(Wigner-Hough Transform based on Entropy)算法。推导出LFM信号的WHT与对应特性,将WHT变换域内极半径和角度切片的熵值来转换为权重因子,进而对每个切片进行加权处理,采用双层权重以弱化噪声与干扰项的影响,并推导出LFM信号与高斯白噪声在WHT维度内不同假设条件下的概率密度分布函数,构建了对于LFM信号WHT后恒虚警检测的完备流程。通过理论分析与公式推导论证了算法的可行性,并与WHT、分数阶傅里叶变换与周期WHT算法的仿真对比,验证了算法的有效性,凸显WHTE算法能够在强噪声背景下与没有先验支撑时实现对LFM信号的良好检测。