基于泛化熵随机森林的雷达目标航迹起始方法

文章提出了一种基于泛化熵随机森林的雷达目标航迹起始方法,通过引入一种泛化熵可调参数,解决了传统随机森林算法对差异数据集泛化能力和适应性差且难以确定全局最优解的难题。首先利用雷达多周期回波数据构建随机森林算法决策模型,其次基于设计的泛化熵处理规则对实测数据进行分类处理得到所需测试样本,最后将测试样本输入完成模型训练的随机森林进行迭代寻优和自主决策以获取雷达目标的航迹起始结果。雷达实测数据验证表明,文章所提出的方法相比于传统随机森林方法具有更为优越的目标航迹起始性能。     

基于AHP-Entropy 综合权重法的航空四站装备保障安全评价

针对航空四站装备保障安全评价问题,提出了基于层次分析法和熵权法的综合权重模糊评价模型。在构 建航空四站装备保障安全评价指标体系的基础上,综合利用层次分析法、熵权法的优点,改进了权重确立方法。该 方法将影响因素的主观性与客观性相结合,得出各指标综合权重。通过模糊综合评价法对某航空四站装备保障实 例分析,结果表明该权重确立法客观合理,可为航空四站装备保障风险控制提供判断依据。     

一种基于条件熵的航电设备故障诊断方法

针对目前航电设备故障诊断能力相对较弱的现状，提出一种将粗糙集中的条件熵算法应用于故障诊断的方法，并将该方法应用于实例．结果表明诊断结果准确简化，有助于提高装备可靠性和维修性。     

Thermodynamic features of aircraft diagonal gas turbines

An effect of the Coriolis forces on the process of gas expansion in the turbine stage is considered. Expressions for efficiency with regard for the radial flow passage are derived. The calculation results and statistical data on the geometric parameters of diagonal stages are presented.     

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。     

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。     

基于相邻优属度熵权的飞机抗毁伤能力评估

针对飞机抗毁伤能力评估的重要性以及抗毁伤能力评估的复杂与模糊性,提出基于相邻优属度熵权的飞机抗毁伤能力评估方法.从飞机敏感性、易损性、战伤抢修性和作战能力四个方面构建飞机抗毁伤能力评估指标体系,运用相邻优属度法和熵权法确定主客观权重,并根据评估指标的性质提出抗毁伤能力评估模型.通过算例验证,结果表明:基于相邻优属度熵权的飞机抗毁伤能力评估方法易于实现、操作性强、应用价值高,评估结果也更具客观性,有效地解决了飞机抗毁伤能力评估中的问题.