摘要： 結(jié)構(gòu)整體可靠度評(píng)估一直以來是結(jié)構(gòu)可靠度領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。該文將結(jié)構(gòu)整體可靠度分類,并給出其對(duì)應(yīng)功能函數(shù)的統(tǒng)一描述;結(jié)合提出的有效維度兩步分析法和共軛無跡變換法,發(fā)展了改進(jìn)統(tǒng)計(jì)矩點(diǎn)估計(jì)法;結(jié)合最大熵原理和改進(jìn)統(tǒng)計(jì)矩點(diǎn)估計(jì)法,提出了適用于兩類結(jié)構(gòu)整體可靠度的統(tǒng)一分析方法;通過2個(gè)數(shù)值算例對(duì)該文方法進(jìn)行了驗(yàn)證。算例分析結(jié)果表明:同一精度水平下,該文方法的計(jì)算效率較傳統(tǒng)的三變量降維近似統(tǒng)計(jì)矩點(diǎn)估計(jì)法高2.3倍~2.6倍;該文方法具有高的精度水平,其最大相對(duì)誤差低于2%,適用于結(jié)構(gòu)整體可靠度評(píng)估。

摘要： 熵作為信息論中的一個(gè)基本概念受到了廣泛的關(guān)注與研究。以熵為基礎(chǔ)的最大熵原理也在眾多學(xué)者的研究與應(yīng)用中不斷發(fā)展,逐漸形成了自有的理論體系并得到了廣泛應(yīng)用,例如在使用貝葉斯方法進(jìn)行測(cè)量不確定度評(píng)定時(shí),最大熵原理可以估計(jì)先驗(yàn)分布。本文以Shannon熵為主要對(duì)象,對(duì)目前研究中涉及的不同約束下最大熵原理進(jìn)行了歸納,并整理為形式較為統(tǒng)一的模型。論述了利用轉(zhuǎn)換函數(shù)法、密度核估計(jì)法等改善傳統(tǒng)最大熵原理不足的方法,具體介紹了它們的改進(jìn)思路、理論模型及應(yīng)用特點(diǎn)。最后結(jié)合實(shí)踐,從約束選擇、評(píng)價(jià)指標(biāo)和優(yōu)化算法等方面對(duì)最大熵原理改進(jìn)方法進(jìn)行總結(jié),為最大熵原理的進(jìn)一步研究及應(yīng)用起到推動(dòng)作用。

摘要： 本文主要針對(duì)手寫體漢字識(shí)別較弱、效果不好等問題,根據(jù)最大熵原理,融合機(jī)器學(xué)習(xí)方法,提高了模型的泛化能力,進(jìn)一步解決了識(shí)別效率低與重量級(jí)網(wǎng)絡(luò)泛化難的問題。由于不同漢字字體結(jié)構(gòu)繁多,存在大量相似漢字。而書寫習(xí)慣不同導(dǎo)致手寫漢字結(jié)構(gòu)形體更是因人而異,千差萬別,體現(xiàn)在漢字手寫體識(shí)別中更為困難。對(duì)比一些傳統(tǒng)模型,本文通過融合DBN與YOLO9000算法,在保證識(shí)別時(shí)長(zhǎng)的情況下,提升了識(shí)別率和運(yùn)算識(shí)別速度。

摘要： 鈉霧火事故是快堆安全分析的重要對(duì)象之一,液鈉在系統(tǒng)壓差下向外界噴射所形成的液滴粒徑分布是影響鈉霧火事故危險(xiǎn)程度的關(guān)鍵因素之一。為預(yù)測(cè)鈉霧火事故中液滴粒徑的分布情況,基于最大熵原理,以質(zhì)量守恒方程作為主要約束條件,推導(dǎo)了鈉液滴粒徑分布的理論模型;為方便應(yīng)用,基于霧化燃料、液鈉開展的粒徑分布實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),通過擬合方法獲得了半經(jīng)驗(yàn)關(guān)系式,描述了鈉液滴粒徑分布與壓差間的關(guān)系。最后,通過與氬氣氣氛鈉噴射試驗(yàn)獲得的不同壓差下鈉液滴平均粒徑實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的比對(duì),驗(yàn)證了該模型,且預(yù)測(cè)相對(duì)誤差可以控制在30%以內(nèi)。該模型也反映出伴隨壓差的增加,鈉液滴的平均粒徑逐漸減小。

摘要： 以高要水文站歷史年徑流序列為基礎(chǔ)來進(jìn)行設(shè)計(jì)年徑流計(jì)算.在充分論證年徑流序列保持一致性的基礎(chǔ)上,以皮爾遜Ⅲ型曲線為分布線型,以離差絕對(duì)值和最小為適線準(zhǔn)則,分別采用了矩法、概率權(quán)重矩法、線性矩法、遺傳算法、模擬退火算法、蟻群算法、粒子群算法、結(jié)合矩法的最大熵原理、結(jié)合線性矩法的最大熵原理等參數(shù)估計(jì)方法,對(duì)分布函數(shù)的均值、變差系數(shù)、偏態(tài)系數(shù)等參數(shù)進(jìn)行了估計(jì).結(jié)果 表明,全部9種參數(shù)估計(jì)方法均表現(xiàn)較好,尤其以概率權(quán)重矩法、線性矩法、結(jié)合矩法的最大熵原理等表現(xiàn)最佳,經(jīng)過對(duì)比,最終選取結(jié)合矩法的最大熵原理為參數(shù)估計(jì)方法.計(jì)算得出,高要水文斷面在20％、10％、5％、2％、1％頻率下的設(shè)計(jì)年徑流量分別為8 004.69 m3/s、8 668.16 m3/s、9 238.63 m3/s、9 905.44 m3/s和10 364.72 m3/s.研究成果可為流域未來水利工程規(guī)劃設(shè)計(jì)和水資源管理等工作提供科學(xué)指導(dǎo).

摘要： 為了對(duì)復(fù)雜非線性橋梁結(jié)構(gòu)進(jìn)行隨機(jī)地震作用下的動(dòng)力可靠度分析,基于最大熵原理,構(gòu)建了一種高效的橋梁非線性地震可靠度分析方法.首先闡述了橋梁結(jié)構(gòu)地震可靠度分析與極值分布估計(jì)的關(guān)系,將橋梁結(jié)構(gòu)的地震可靠度分析轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的極值分布估計(jì);然后建立了復(fù)雜橋梁結(jié)構(gòu)非線性地震響應(yīng)極值分布估計(jì)的最大熵方法,針對(duì)現(xiàn)有的最大熵分布求解過程受初值影響較大、不容易收斂等問題,提出一種基于似然函數(shù)的最大熵分布求解方法,從而實(shí)現(xiàn)了橋梁結(jié)構(gòu)地震響應(yīng)極值分布和地震可靠度的高效求解;最后以一座典型的高墩大跨連續(xù)剛構(gòu)橋?yàn)槔?通過蒙特卡洛模擬驗(yàn)證所提方法的精度和效率,并將結(jié)果與核密度估計(jì)和對(duì)數(shù)正態(tài)分布擬合的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析.結(jié)果表明:基于似然函數(shù)的最大熵分布求解方法不僅能夠獲得全局最優(yōu)解,而且求解過程不受初值的影響、具有較好的數(shù)值穩(wěn)定性,所提方法能夠?qū)﹄S機(jī)地震作用下橋梁結(jié)構(gòu)地震響應(yīng)的極值分布和動(dòng)力可靠度進(jìn)行精確估計(jì);核密度估計(jì)和對(duì)數(shù)正態(tài)分布無法對(duì)小失效概率水平下結(jié)構(gòu)地震響應(yīng)的極值分布進(jìn)行估計(jì),建議采用最大熵方法對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)進(jìn)行地震可靠度分析.

摘要： 選取四川省強(qiáng)對(duì)流大風(fēng)災(zāi)害天氣個(gè)例,利用2009～2019年自動(dòng)氣象站2min平均風(fēng)速數(shù)據(jù),基于最大熵原理,推導(dǎo)出表征強(qiáng)對(duì)流大風(fēng)災(zāi)害天氣過程時(shí)間、空間、強(qiáng)度的概率分布函數(shù).根據(jù)其分布函數(shù),確定可以完整表征強(qiáng)對(duì)流大風(fēng)災(zāi)害天氣過程時(shí)間、空間、強(qiáng)度的氣象參量.利用灰色關(guān)聯(lián)度法,以強(qiáng)對(duì)流大風(fēng)災(zāi)害的直接經(jīng)濟(jì)損失為參考,計(jì)算氣象參量關(guān)聯(lián)度,確定參量權(quán)重,構(gòu)建出表征強(qiáng)對(duì)流大風(fēng)災(zāi)害天氣過程的致災(zāi)能力指數(shù).結(jié)果 表明:該指數(shù)可以正確反映強(qiáng)對(duì)流大風(fēng)災(zāi)害過程的致災(zāi)能力強(qiáng)度,指數(shù)越大,致災(zāi)能力越強(qiáng),反之越弱.

摘要： 依據(jù)最大熵原理推導(dǎo)所得干旱相關(guān)氣象要素概率分布規(guī)律,使用2006～2020年四川省加密自動(dòng)氣象觀測(cè)站日氣溫、日降水量數(shù)據(jù)以及國家氣候中心MCI數(shù)據(jù),選取其中符合四川省干旱標(biāo)準(zhǔn)的個(gè)例,分析其氣象要素與實(shí)際災(zāi)害損失關(guān)聯(lián)度,由此研究其致災(zāi)危險(xiǎn)性,結(jié)果表明干旱災(zāi)害致災(zāi)危險(xiǎn)性指數(shù)能正確反映一次干旱過程致災(zāi)能力大小,有利于減小干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作難度.

摘要： 考慮到多種不確定性因素對(duì)汽車乘員約束系統(tǒng)帶來的影響,提出了一種基于概率-區(qū)間混合模型的汽車乘員約束系統(tǒng)可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)方法.針對(duì)某型汽車的乘員約束系統(tǒng)建立其數(shù)值模型,并通過實(shí)車碰撞實(shí)驗(yàn)以檢驗(yàn)數(shù)值模型的有效性;通過概率模型和區(qū)間模型來描述不確定性變量,并建立了基于概率-區(qū)間混合模型的乘員約束系統(tǒng)可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)問題;利用karush-kuhn-tucker(KKT)最優(yōu)化條件和基于最大熵原理的二次四階矩方法對(duì)可靠性優(yōu)化問題進(jìn)行解耦,將原始的三層嵌套優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單層優(yōu)化問題,實(shí)現(xiàn)高效求解;為了進(jìn)一步提升計(jì)算效率,基于徑向基函數(shù)建立了乘員約束系統(tǒng)的近似模型,構(gòu)建了近似可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)問題,并使用遺傳算法進(jìn)行求解.結(jié)果 表明:該方法既能高效準(zhǔn)確地為汽車乘員約束系統(tǒng)匹配最佳的設(shè)計(jì)參數(shù),又提高了汽車的被動(dòng)安全性,在汽車碰撞安全領(lǐng)域具有廣泛的工程領(lǐng)域應(yīng)用前景.

摘要： 矩方法是進(jìn)行結(jié)構(gòu)可靠度分析的重要方法之一,其精度與效率很大程度上依賴于對(duì)功能函數(shù)矩的求解.然而,現(xiàn)有的求矩方法并不能很好地兼顧精度與效率.鑒于此,提出了一種基于高效求矩法與最大熵原理的矩方法.首先,通過自適應(yīng)二維減維與高階無跡變換求解結(jié)構(gòu)功能函數(shù)前四階矩,繼而依據(jù)求得的前四階矩,采用最大熵原理求解結(jié)構(gòu)可靠指標(biāo).算例部分通過兩道例題,將所提的高效求矩法與已有求矩方法,如蒙特卡洛方法、一維減維點(diǎn)估計(jì)等方法的求矩結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比,同時(shí)對(duì)比了結(jié)構(gòu)可靠指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果.結(jié)果表明,所提的矩方法在求矩方面既提高了效率,也能保證精度,且計(jì)算得到的結(jié)構(gòu)可靠指標(biāo)的精度也能夠滿足工程要求.

摘要： 本文借鑒MAXED方法中引入最大熵解決不適定問題和將中子能譜作為概率分布的觀點(diǎn)，從最大熵原理應(yīng)用的理論依據(jù)和應(yīng)用現(xiàn)狀出發(fā)，系統(tǒng)地建立了基于最大熵原理結(jié)合活化技術(shù)確定中子能譜的理論可行性依據(jù)。并提出將中子能譜的中子場(chǎng)系統(tǒng)看作一個(gè)玻爾茲曼系統(tǒng)，建立中子能譜熵及相應(yīng)的最大熵原理，從優(yōu)化問題的角度給出了該解譜方法完整的求解模型，從模型和實(shí)現(xiàn)途徑上建立了由多箔活化技術(shù)確定中子能譜的實(shí)際可行性分析，為確定中子能譜提供了一條新的途徑和方法。從求解結(jié)果來看，通過優(yōu)化得到的中子能譜，在一定誤差范圍內(nèi)能夠符合已知的活度數(shù)據(jù)和其非負(fù)性等約束條件，一定程度上屬于具有物理意義的解，內(nèi)點(diǎn)法的超線性收斂特性使其能夠獲得實(shí)際應(yīng)用，所以該方法具有可行性，能夠獲得合理的解。該方法建立的能譜熵函數(shù)不含有初始譜信息，相比于最小二乘類的解譜方法具有不依賴初始譜的特點(diǎn)；從理論分析來看，在模型求解中所采用的原對(duì)偶內(nèi)點(diǎn)法具有超線性收斂性質(zhì)，使得該方法同啟發(fā)式的蒙卡方法以及需要多次學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法相比具有較高的計(jì)算效率，從這兩點(diǎn)可以看出該方法具有較大的應(yīng)用潛力。

摘要： 基于信息論中最大熵原理，建立了柴油，甲醇和水三相乳化液的液滴尺寸分布的數(shù)學(xué)模型，并在不同啟噴壓力下（22MPa，25MPa，29MPa，31MPa），與試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了比較，通過比較分析發(fā) 現(xiàn)，理論值與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的分布趨勢(shì)基本趨于一致，隨著噴嘴啟噴壓力的提高，理論分布與實(shí)際 分布同時(shí)收縮，但理論曲線分布比實(shí)際曲線分布更窄，理論值與實(shí)際值存在一定的誤差。

摘要： 閃電發(fā)生、發(fā)展的過程中,通常伴有大量的雷電流泄放.在高科技發(fā)展的新時(shí)代,閃電造成的危害和損失越來越嚴(yán)重.它可破壞高壓輸電線、誘發(fā)森林火災(zāi)、影響現(xiàn)代通訊和計(jì)算機(jī)的廣泛應(yīng)用,造成飛行事故、干擾火箭和導(dǎo)彈的發(fā)射,破壞建筑物、造成人畜傷亡等等.因此,加大防雷減災(zāi)工作力度,提高雷電監(jiān)測(cè)預(yù)警精度勢(shì)在必行.本文以最大熵原理為依據(jù)來探尋閃電發(fā)生、發(fā)展過程中的內(nèi)在規(guī)律,通過對(duì)雷暴過程中閃電總量與閃電頻次的關(guān)系分析,發(fā)現(xiàn)閃電總量與閃電頻次之間遵從負(fù)指數(shù)的關(guān)系,在半對(duì)數(shù)坐標(biāo)中呈線性關(guān)系.在此基礎(chǔ)上,利用相對(duì)閃電量及其相對(duì)歷時(shí)時(shí)間之間的函數(shù)關(guān)系,推導(dǎo)出了閃電歷時(shí)方程.為驗(yàn)證所推函數(shù)的正確性,本文選取江蘇省閃電定位儀中2007-2009年中20次雷暴日資料對(duì)結(jié)論進(jìn)行檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)擬合結(jié)果與所推結(jié)論基本一致.從而論證了將最大熵原理用于閃電歷時(shí)研究的正確性,該公式可為閃電短時(shí)預(yù)測(cè)提供參考.但在雷暴云發(fā)展的不同階段,由于云的動(dòng)力熱力機(jī)制以及地域的差異較大,造成閃電頻次分布具有局部規(guī)律性,無法用最大熵原理對(duì)其進(jìn)行解釋,因此所推公式并不能用于所有的情況,一般而言,對(duì)于一個(gè)完整的雷暴過程是適用的.同時(shí)選取江蘇地區(qū)閃電定位儀的資料進(jìn)行驗(yàn)證,比較單一,有待于尋求更多地區(qū)和類型資料對(duì)公式加以驗(yàn)證和推廣.

摘要： 基于最大熵原理的模糊優(yōu)化評(píng)價(jià)模型對(duì)研發(fā)人員的敬業(yè)度進(jìn)行評(píng)價(jià)，研究表明：研發(fā)人員的工作敬業(yè)度高于組織敬業(yè)度;男性研發(fā)人員敬業(yè)度高于女性;已婚研發(fā)人員的敬業(yè)度等級(jí)明顯高于未婚的研發(fā)人員;男性、已婚研發(fā)人員工作敬業(yè)度明顯高于女性和未婚研發(fā)人員;男性研發(fā)人員組織敬業(yè)度高于女性;已婚研發(fā)人員的組織敬業(yè)度等級(jí)明顯高于未婚的研發(fā)人員;年齡對(duì)敬業(yè)度、工作敬業(yè)度和組織敬業(yè)度的影響都不明顯。

摘要： 敏感負(fù)荷的電壓凹陷敏感度受諸多因素影響，具有明顯的不確定性?，F(xiàn)有隨機(jī)估計(jì)法基于負(fù)荷故障可能性和主觀假設(shè)，對(duì)樣本數(shù)據(jù)依賴性強(qiáng)，不同的假設(shè)對(duì)評(píng)估結(jié)果影響很大。針對(duì)主觀假設(shè)的不足，提出利用電壓凹陷對(duì)負(fù)荷產(chǎn)生影響的嚴(yán)重程度，用最大熵原理評(píng)估負(fù)荷敏感度的新方法。將電壓凹陷持續(xù)時(shí)間與幅值轉(zhuǎn)換成不含具體物理意義的電壓凹陷強(qiáng)度指標(biāo)，以最大熵函數(shù)為目標(biāo)函數(shù)，凹陷強(qiáng)度指標(biāo)樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)矩為約束條件，通過求解最大熵模型，提取特定敏感負(fù)荷的電壓凹陷強(qiáng)度的概率密度函數(shù)，采用累計(jì)求和方式定量評(píng)估負(fù)荷敏感度。提出了詳細(xì)原理和實(shí)現(xiàn)方法，以PC為例進(jìn)行了仿真評(píng)估，結(jié)果并與傳統(tǒng)隨機(jī)評(píng)估法進(jìn)行了比較，證明提出的方法可避免對(duì)敏感負(fù)荷凹陷敏感度隨機(jī)分布規(guī)律的主觀假設(shè)，適用于小樣本估計(jì)，該方法具有較的評(píng)估準(zhǔn)確性與適用性。

摘要： 表面張力是液體的物理性質(zhì)之一,厄缶定律是計(jì)算表面張力的重要公式.本文基于二元碰撞理論和最大熵原理,給出了表面張力常數(shù)的計(jì)算公式,其結(jié)果與厄缶定律一致.

摘要： 本文闡述了應(yīng)用最大嫡原理推導(dǎo)出麥克斯韋速度分布，說明最大嫡原理應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)物理確實(shí)可行，進(jìn)而使人們認(rèn)識(shí)到統(tǒng)計(jì)物理與信息論的聯(lián)系。同時(shí)也為麥克斯韋速度分布的推導(dǎo)提供了又一種方法。

摘要： 針對(duì)軟測(cè)量建模中的變量選擇問題，提出了一種結(jié)合信息論中最大熵和互信息的方法。該方法采用最大熵原理，對(duì)軟測(cè)量中各輔助變量和主導(dǎo)變量的概率分布進(jìn)行估計(jì)，得到主導(dǎo)變量和各輔助變量間的互信息，這些互信息間接的反映了主導(dǎo)變量和各輔助變量間的相關(guān)性，包括線性相關(guān)和非線性相關(guān)。然后產(chǎn)生隨機(jī)樣本并計(jì)算和主導(dǎo)變量間的互信息，重復(fù)多次該過程就可以得到一個(gè)無關(guān)變量和主導(dǎo)變量間的互信息樣本，用t檢驗(yàn)尋找一個(gè)閾值作為判斷相關(guān)性的標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于互信息小于閾值的變量作不相關(guān)變量處理，并結(jié)合測(cè)試效果篩選出最佳的軟測(cè)量輔助變量。仿真結(jié)果證明：基于互信息的軟測(cè)量變量選擇方法具有直觀、簡(jiǎn)單實(shí)用和可靠性高的優(yōu)點(diǎn)，并且有效的改善了模型的估計(jì)精度。

摘要： 區(qū)域洪水災(zāi)情評(píng)價(jià)可為防洪減災(zāi)資金合理利用、資源合理開發(fā)，更好地進(jìn)行防洪規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。洪水災(zāi)情評(píng)價(jià)的難點(diǎn)是如何減少評(píng)價(jià)過程中的主觀任意性、不確定性和災(zāi)情標(biāo)準(zhǔn)的隨機(jī)性。rn 本文通過用集對(duì)分析評(píng)價(jià)各個(gè)因素屬于等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的聯(lián)系度，用最大熵原理處理評(píng)價(jià)樣本屬于評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的隨機(jī)性和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)劃分的模糊性，建立了區(qū)域洪水災(zāi)情評(píng)價(jià)的最大信息熵原理-集對(duì)分析耦合模型，并利用加速遺傳算法優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。應(yīng)用結(jié)果表明：用該模型進(jìn)行區(qū)域洪水災(zāi)情評(píng)價(jià)，計(jì)算直觀、簡(jiǎn)便，結(jié)果準(zhǔn)確、分辨率高；該模型是一種智能的優(yōu)化評(píng)價(jià)方法，在洪水災(zāi)情評(píng)價(jià)中具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

摘要： 敏感負(fù)荷的電壓凹陷敏感度受諸多因素影響，具有明顯的不確定性?，F(xiàn)有隨機(jī)估計(jì)法基于負(fù)荷故障可能性和主觀假設(shè)，對(duì)樣本數(shù)據(jù)依賴性強(qiáng)，不同的假設(shè)對(duì)評(píng)估結(jié)果影響很大。針對(duì)主觀假設(shè)的不足，提出利用電壓凹陷對(duì)負(fù)荷產(chǎn)生影響的嚴(yán)重程度，用最大熵原理評(píng)估負(fù)荷敏感度的新方法。將電壓凹陷持續(xù)時(shí)間與幅值轉(zhuǎn)換成不含具體物理意義的電壓凹陷強(qiáng)度指標(biāo)，以最大熵函數(shù)為目標(biāo)函數(shù)，凹陷強(qiáng)度指標(biāo)樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)矩為約束條件，通過求解最大熵模型，提取特定敏感負(fù)荷的電壓凹陷強(qiáng)度的概率密度函數(shù)，采用累計(jì)求和方式定量評(píng)估負(fù)荷敏感度。提出了詳細(xì)原理和實(shí)現(xiàn)方法，以PC 為例進(jìn)行了仿真評(píng)估，結(jié)果并與傳統(tǒng)隨機(jī)評(píng)估法進(jìn)行了比較，證明提出的方法可避免對(duì)敏感負(fù)荷凹陷敏感度隨機(jī)分布規(guī)律的主觀假設(shè)，適用于小樣本估計(jì)，該方法具有較的評(píng)估準(zhǔn)確性與適用性。

摘要： 本發(fā)明涉及一種應(yīng)用最大熵原理的風(fēng)電最大裝機(jī)容量預(yù)測(cè)方法。本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種應(yīng)用最大熵原理的風(fēng)電最大裝機(jī)容量預(yù)測(cè)方法，以實(shí)現(xiàn)風(fēng)電最大裝機(jī)容量的快速、精確預(yù)測(cè)，為電網(wǎng)的合理規(guī)劃奠定基礎(chǔ)。解決該問題的技術(shù)方案：應(yīng)用最大熵原理的風(fēng)電最大裝機(jī)容量預(yù)測(cè)方法，包括：1)建立最大化風(fēng)電裝機(jī)容量的機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型；2)采用結(jié)合最大熵方法的模式搜索法求解機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型，得到系統(tǒng)的風(fēng)電最大裝機(jī)容量的預(yù)測(cè)值。本發(fā)明主要用于風(fēng)電技術(shù)領(lǐng)域。

摘要： 本發(fā)明公開一種基于最大熵原理的堤防防護(hù)林樹種適宜性評(píng)價(jià)方法。在實(shí)證分析的基礎(chǔ)上選取能夠反映波浪耗散特性、生長(zhǎng)習(xí)性、開發(fā)利用價(jià)值的11個(gè)指標(biāo)，建立樹種適宜性多指標(biāo)體系。建立基于最大熵原理的評(píng)估模型，以此模型進(jìn)行樹種適宜性評(píng)價(jià)，并根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果將樹種分為4個(gè)等級(jí)：最適合，適合，一般和不適合。本發(fā)明避免了耗費(fèi)人力、物力、財(cái)力進(jìn)行大量研究樹種生長(zhǎng)習(xí)性的實(shí)驗(yàn)，也避免了只是基于專家或決策者的經(jīng)驗(yàn)，而樹種適合或不適合原因模糊且缺乏統(tǒng)一適用性標(biāo)準(zhǔn)的定性評(píng)價(jià)，能方便決策者迅速便捷的做出樹種選擇的的正確評(píng)價(jià)，具有較強(qiáng)的實(shí)用性和廣泛的適用性。

摘要： 本發(fā)明公開了一種基于最大熵原理的城市CA模型構(gòu)建方法，包括獲取兩期土地利用柵格數(shù)據(jù)并重分類；將分類后數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加得到城鎮(zhèn)用地增長(zhǎng)范圍，在此范圍內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)采樣和坐標(biāo)計(jì)算，得到樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)；處理影響城鎮(zhèn)用地?cái)U(kuò)展的空間變量，結(jié)果作為分類模型約束條件；利用樣本點(diǎn)和約束條件進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到條件熵最大的分類模型；建立土地利用矩陣，矩陣要素對(duì)應(yīng)元胞，將元胞的空間坐標(biāo)輸入該模型中，得到在約束條件影響下各個(gè)元胞分類為城鎮(zhèn)用地的條件概率，作為CA模型元胞轉(zhuǎn)換概率，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合鄰域約束構(gòu)建城市擴(kuò)展CA模型。本發(fā)明構(gòu)建了最大熵CA模型，并將其應(yīng)用于城鎮(zhèn)用地?cái)U(kuò)展模擬，考慮了隨機(jī)性問題，有助于更精準(zhǔn)地模擬城市發(fā)展。

摘要： 本發(fā)明公開了一種基于最大熵原理與交叉熵重要抽樣的電網(wǎng)可靠性評(píng)估方法。本發(fā)明引入最大熵原理，建立重要抽樣概率密度函數(shù)在滿足先驗(yàn)信息約束條件下信息熵最大的優(yōu)化模型，耦合重要抽樣概率密度函數(shù)的交叉熵最小的優(yōu)化模型，構(gòu)造連續(xù)型隨機(jī)變量重要抽樣分布估計(jì)的多目標(biāo)規(guī)劃模型，并通過最優(yōu)化理論得到該問題的多劣解，即重要抽樣概率密度函數(shù)的一般表達(dá)式。本發(fā)明建立的連續(xù)型隨機(jī)變量重要抽樣概率密度函數(shù)完全基于先驗(yàn)信息的各階矩約束條件，不需對(duì)重要抽樣概率密度函數(shù)的分布形式作任何假設(shè)，因此更加靈活通用。有望解決現(xiàn)有概率評(píng)估技術(shù)實(shí)時(shí)性差的問題，從而顯著提高電力運(yùn)行校核的準(zhǔn)確性與合理性。

摘要： 本發(fā)明涉及一種應(yīng)用最大熵原理的風(fēng)電最大裝機(jī)容量預(yù)測(cè)方法。本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種應(yīng)用最大熵原理的風(fēng)電最大裝機(jī)容量預(yù)測(cè)方法，以實(shí)現(xiàn)風(fēng)電最大裝機(jī)容量的快速、精確預(yù)測(cè)，為電網(wǎng)的合理規(guī)劃奠定基礎(chǔ)。解決該問題的技術(shù)方案：應(yīng)用最大熵原理的風(fēng)電最大裝機(jī)容量預(yù)測(cè)方法，包括：1)建立最大化風(fēng)電裝機(jī)容量的機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型；2)采用結(jié)合最大熵方法的模式搜索法求解機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型，得到系統(tǒng)的風(fēng)電最大裝機(jī)容量的預(yù)測(cè)值。本發(fā)明主要用于風(fēng)電技術(shù)領(lǐng)域。

摘要： 本發(fā)明公開一種基于最大熵原理的堤防防護(hù)林樹種適宜性評(píng)價(jià)方法。在實(shí)證分析的基礎(chǔ)上選取能夠反映波浪耗散特性、生長(zhǎng)習(xí)性、開發(fā)利用價(jià)值的11個(gè)指標(biāo)，建立樹種適宜性多指標(biāo)體系。建立基于最大熵原理的評(píng)估模型，以此模型進(jìn)行樹種適宜性評(píng)價(jià)，并根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果將樹種分為4個(gè)等級(jí)：最適合，適合，一般和不適合。本發(fā)明避免了耗費(fèi)人力、物力、財(cái)力進(jìn)行大量研究樹種生長(zhǎng)習(xí)性的實(shí)驗(yàn)，也避免了只是基于專家或決策者的經(jīng)驗(yàn)，而樹種適合或不適合原因模糊且缺乏統(tǒng)一適用性標(biāo)準(zhǔn)的定性評(píng)價(jià)，能方便決策者迅速便捷的做出樹種選擇的的正確評(píng)價(jià)，具有較強(qiáng)的實(shí)用性和廣泛的適用性。

摘要： 一種基于最大熵原理的負(fù)載均衡調(diào)度方法，將熱力學(xué)熵的概念引入負(fù)載均衡中，研究熵與負(fù)載均衡的內(nèi)在聯(lián)系，以資源的均衡性分配為目標(biāo)，將負(fù)載的均衡調(diào)度問題等效為求解系統(tǒng)的最大熵問題，同時(shí)給出了系統(tǒng)熵值的理論模型和基本性質(zhì)，用熵值來作為系統(tǒng)負(fù)載均衡程度的衡量指標(biāo)，根據(jù)熵值變化對(duì)系統(tǒng)負(fù)載進(jìn)行調(diào)度和遷移，使系統(tǒng)更快更好地達(dá)到負(fù)載均衡的目標(biāo)，以減少響應(yīng)時(shí)間、增加吞吐率，從而提高集群系統(tǒng)的性能。

摘要： 本發(fā)明公開了一種基于最大熵原理的電?氣綜合能源系統(tǒng)概率能流計(jì)算方法，包括：求解電力?天然氣綜合能源系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)能量流，獲得基準(zhǔn)運(yùn)行點(diǎn)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)電壓、支路功率、天然氣系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)壓力和管道流量，計(jì)算電力系統(tǒng)的基準(zhǔn)靈敏度矩陣和天然氣系統(tǒng)的基準(zhǔn)靈敏度矩陣；將各階中心矩轉(zhuǎn)化為各階半不變量，同時(shí)考慮電力?天然氣之間的耦合關(guān)系；根據(jù)所得到的半不變量與靈敏度矩陣的乘積轉(zhuǎn)化為電力系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓、支路功率、天然氣系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)壓力、以及管道流量擾動(dòng)部分的半不變量，再轉(zhuǎn)化為最終的各階中心矩；根據(jù)最終的各階中心矩、以及最大熵模型，求得電力?天然氣綜合能源系統(tǒng)的概率能量流結(jié)果。本發(fā)明可有效求解電力?天然氣綜合能源系統(tǒng)的概率能量流。

摘要： 本發(fā)明公開了一種基于最大熵原理的城市CA模型構(gòu)建方法，包括獲取兩期土地利用柵格數(shù)據(jù)并重分類；將分類后數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加得到城鎮(zhèn)用地增長(zhǎng)范圍，在此范圍內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)采樣和坐標(biāo)計(jì)算，得到樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)；處理影響城鎮(zhèn)用地?cái)U(kuò)展的空間變量，結(jié)果作為分類模型約束條件；利用樣本點(diǎn)和約束條件進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到條件熵最大的分類模型；建立土地利用矩陣，矩陣要素對(duì)應(yīng)元胞，將元胞的空間坐標(biāo)輸入該模型中，得到在約束條件影響下各個(gè)元胞分類為城鎮(zhèn)用地的條件概率，作為CA模型元胞轉(zhuǎn)換概率，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合鄰域約束構(gòu)建城市擴(kuò)展CA模型。本發(fā)明構(gòu)建了最大熵CA模型，并將其應(yīng)用于城鎮(zhèn)用地?cái)U(kuò)展模擬，考慮了隨機(jī)性問題，有助于更精準(zhǔn)地模擬城市發(fā)展。

摘要： 本發(fā)明公開一種基于最大熵方法的淺海流場(chǎng)聲層析方法，首先在待測(cè)海域布設(shè)發(fā)送?接收節(jié)點(diǎn)得到測(cè)量的聲信號(hào)，求得同一路徑相反路徑的傳播時(shí)延差，同時(shí)利用先驗(yàn)流場(chǎng)信息構(gòu)建所測(cè)量的時(shí)延差和流場(chǎng)分布的關(guān)系，組建反演的數(shù)學(xué)模型；最后利用最大熵原理對(duì)于反演數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解，利用迭代方法求得收斂解。通過仿真實(shí)例表明本發(fā)明的最大熵方法利用傳播時(shí)延差能夠重構(gòu)出目標(biāo)海域的二維流場(chǎng)信息，并且達(dá)到較最小二乘更高的精度。