谈熵

阐述了熵概念及其深化，熵与能的关来，提出了熵增原理是自然界的普遍规律，熵决定宇宙向何处去。     

熵与状态参量的一种简明关系式

导出理想气体的熵与状态参量之间的一种简明关系,由此可知温熵图上的等容线和等压线形状.     

基于模糊等价关系的随机变量的条件熵

通过在模糊近似空间中引入概率分布,建立模糊概率近似空间.同时将度量事件集不确定性的shannon熵进行推广,给出了模糊概率近似空间的熵,最后给出了模糊概率近似空间的条件熵及其性质.     

熵的微分统计法

运用累加局城熵的思路,参考经典统计和量子统计原理,建立一种通俗、直观、朴实的统计法,依据它可顺利地求得体系的熵。     

基于熵理论的海上危化品运输系统安全研究

为促进海上危化品的安全运输,提出从系统稳定性方面开展安全研究.以船、人、环境、货物和管理为安全因素构建海上危化品运输系统,研究系统的耗散结构.提出海上危化品运输系统安全熵概念并建立安全熵模型.考虑到各安全因素指标项对系统安全贡献迥异,引入安全加权熵.实船案例验证理论应用的正确性.     

局部回归时间Packing熵的重分形分析

利用packing维数这一工具定义水平集Kα的(q,τ)-packing熵,并给出对于水平集Kα的packing熵与(q,τ)-packing二者之间的关系.     

熵——过程不可逆性的度量参数

介绍熵的本质及概念,以及用熵来判断过程的不可逆性的根据。     

论熵的继往开来

本文讨论了热力学第二定律表述的熵,并介绍了熵理论的发展,从中引出对普通物理教学的一些思考。     

基于最大模糊总熵准则自动选择灰度图像分割的最优阈值

图像不仅含有由统计不确定性产生的信息量 ,而且含有模糊不确定性产生的信息量。我们通过用来测度统计信息的香农熵为模糊总熵 ,开发出基于最大模糊总熵准则的最优阈值技术 ,它是熵阈值技术的良性拓广 ,实验表明它能在二值化后保留更多的图像信息 ,取得更好的图像分割效果。     

支持向量机的乘子极大熵方法

对于支持向量机的小样本识别问题,给出了一个近似算法—乘子极大熵算法.首先把支持向量机模型的Wolfe对偶问题转化为极大极小模型,然后利用乘子极大熵算法来求这个极大极小问题的解.支持向量机的乘子极大熵算法是一个集极大熵法和乘子法两者优点于一身的算法,它可以把非光滑的问题变成光滑的,能在一定程度上减少迭代次数,提高计算速度,并且可以避免海森阵病态的问题.对于文中的两个例子,该算法都得到了比较好的实验结果,表明了该算法的有效性.乘子极大熵算法比较适用于小样本的识别问题,特别是医学上的癌前诊断问题的判别.     

信息、熵与改革开放

本文从I(信息) S(熵)=C(常量)这一信息——熵守恒的信息论基本公式出发,用现代信息论理论为基本模式来论述改革开放,建设具有中国特色社会主义的必要性。以一种全新的思维模式,科学化、定量化地论述了改革开放。     

基于复熵理论的群组决策风险控制方法研究

通过扩展决策信息的定义域,利用复熵概念,对特尔斐咨询法中每轮的群组决策结果进行传递熵的后验分析,获得了最优信息矩阵,在最优信息对应的轮次上集中意见,使群组决策的一致性分析更加科学可靠．也为群组决策的优化分析与风险决策研究提供了一种新的方法．     

爱因斯坦固体在"熵和热力学第二定律"教学中的应用

以Microsoft Excel为计算工具,对爱因斯坦固体模型进行定量分析,以此引出熵的统计定义并将其与热力学第二定律联系起来,为熵和热力学第二定律的教学提供了一种较为有效的方法.与传统的从宏观热力学角度讨论熵的教学方法相比,这种方法显得更加具体直观.     

一类圆周自映射拓扑熵的计算

本文讨论了一类新的圆周自映射 ,证明了它是拓扑熵为零的圆周自映射 ,从而推广了 [1][2 ]的一个结果 .     

运用熵增原理探讨环境污染与环境保护

利用熵增原理分析环境污染的熵污染实质,阐述从太阳经地球到外层空间的稳定能流是地球上生物圈存在的基础,它决定了环境的容量和自净能力,并提出理智地利用能源,避免干扰太阳稳定能流对保护生态平衡、保护环境的重要性。     

基于熵权的海上交通风险成因物元评价模型

为准确掌握和分析船舶事故原因,有效地进行船舶安全管理,以不同水域不同船舶事故成因的风险、频率和后果为基础,建立基于熵权的海上交通风险成因物元评价模型.通过该模型对船舶事故成因进行评价,得出船舶事故成因的重要度.实例证明,基于熵权的物元模型适用于海上交通风险成因评价,补充、完善了海上交通风险成因评价体系,为海事安全管理提供决策支持.     

基于熵的支持矩阵机

针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)无法处理不平衡和矩阵模式等问题,以支持矩阵机（Support Matrix Machine,SMM）为基础,提出一个基于熵的SMM （Entropy based SMM, ESMM）来解决不平衡数据集.ESMM的贡献是：(1)提出了一个新的基于熵的模糊隶属度评价方法从而增强确定模式的重要性;(2)保证了正类模式的重要性并且得到一个更加灵活的决策面.在真实世界的不平衡数据集和矩阵模式上的实验表明,ESMM比那些与之相比较的学习机有更好的性能.     

在重分形谱的边界处对水平集拓扑熵的估计

重分形分析是动力系统中维数理论的重要研究领域之一,考虑关于Birkhoff平均的水平集和重分形谱,在熵映射上半连续的前提下,假设空间映射满足specification性质,在重分形谱的边界处,以某类压函数的勒让德变换的形式给出了水平集拓扑熵的精确估计.     

温度、熵及负温度教学探讨

本文阐明温度、熵和负温度之间的关系及各自的物理内涵,并给出相对论热力学的一条假设,扩大教学视野。     

EEMD能量熵和奇异值熵与SVM融合的船用空压机故障诊断

针对船用往复式二级空压机振动信号非线性、非平稳性问题,利用振动信号辨识故障,综合集成经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition, EEMD）和支持向量机（support vector machine, SVM）的信号处理优势,提出一种将EEMD能量熵和奇异值熵与SVM融合的船用空压机故障诊断方法。模拟正常状态和4种故障状态进行故障诊断实验。采集的振动信号用小波降噪法进行处理。为模拟船用空压机实际工作环境,在EEMD处理过程中加入加性高斯白噪声（信噪比7.5 dB）。以相关性为评价指标选取各状态下本征模态函数（intrinsic mode function, IMF）,并以每个IMF的能量熵和奇异值熵作为特征值,采用SVM分类器识别故障。实验表明：与基于经验模态分解（empirical mode decomposition, EMD）和SVM等故障诊断方法相比,该方法能更有效地识别故障。该方法在实船应用中获得较好的诊断效果,可为现代船舶智能故障诊断研究提供参考。