关于热力学第二定律与熵的再思考

从热力学第二定律与热力学熵出发,介绍了100多年前麦克斯韦提出的“麦克斯韦妖”理想实验及其对热力学第二定律理论基础的质疑,分析了近几十年来熵的概念在信息科学中的新发展——信息熵以及在生命科学中的新发展——负熵与生物有序现象.     

优化课堂教学 发展思维能力

教学过程既是一个可控的信息流通过程,又是完成数学教学任务的主要途径。对教学过程中各种结构形成的优化控制与调节,则是大面积提高小学数学教学质量的关键。因此,作为在教学过程中起主导作用的教师,应特别注重以下几点。     

一种基于 Parzen窗技术和Tsallis熵原理的图像分割新方法

提出了一种基于Parzen窗技术和Tsallis熵原理的图像分割新方法．该方法采用Parzen窗技术来估计图像灰度值的空间概率分布,再结合Tsallis熵来构造新的目标函数,最后在图像灰度值范围内搜索使该目标函数达到最大值的灰度值作为最佳全局阈值．通过和传统的基于Tsallis熵理论的图像分割方法相比较,结果表明该方法对图像分割精度非常高,且稳定性强．     

利用熵和分形压缩编码的图像检索新方法

图像的抽象描述和特征提取是基于内容的图像检索系统中需要解决的关键问题之一,文章提出了一种图像信息熵和分形编码相结合的图像检索方法．首先,计算图像库中的各幅图像的信息熵,比较设定的阈值对图像库进行预分类;其次．利用Jacquin方法计算得到查询图像的分形IFS编码,应用到图像库同类的图像进行分形迭代解码;最后,计算解码图像与查询图像的相似距离得到检索结果．实验结果表明,与直接像素值相似匹配方法相比,该法在基本保证图像检索效率的前提下,极大地提高了检索时间．     

基于核熵成分分析的工业过程故障诊断

针对实际工业过程数据往往具有高斯与非高斯共存、非线性的特点,及传统核主成分分析在特征提取时仅考虑变量方差最大化导致信息丢失,并且处理非高斯数据能力欠佳,因此传统核主成分在故障诊断分析中难以取得令人满意的结果的问题,提出一种核熵成分分析(kernel entropy component analysis, KECA)、余弦相似度K均值(K-means of cosine similarity, CSK)的故障诊断方法。首先将数据投影至高维空间,KECA方法根据Renyi熵大小选取投影方向,对数据进行降维;然后,基于KECA能够以角结构方式捕捉数据内部的集群结构信息,设计一种余弦相似度的K均值聚类器,对数据进行聚类并建立故障诊断模型;最后,将KECA-CSK方法应用于田纳西-伊斯曼化工过程进行仿真实验。结果表明：与核主成分聚类分析相比,KECA-CSK方法具有更好的诊断结果,验证了所提方法的优越性。     

催化剂对亚临界水中生物质液化行为的影响

随着社会经济的发展,人类对燃料的需求量越来越大,所以近年来生物质在亚临界水中的液化反应越来越多的得到国内外科研人员的关注,以求得到石油的替代品——生物油。结合我国废生物质利用的现状,本研究用稻草为原料,以得到高产量高品质的生物油为目的,使用间歇式高温高压反应釜,在反应温度573K,压力18MPa．停留时间5min的条件下,对稻草在加入不同催化剂条件下的反应进行实验研究。实验结果表明加入适量的催化剂ZnCl2可以使生物油的产率显著增加,最高可达到32．90％,加入适量的催化剂Na2S可以使生物油的热值（HHV）显著升高,最高可达34．05MJ／kg.当两种催化剂同时加入时可以使生物油的产率和热值同时达到最大,并且使反应剩余残渣减少,并对生成的生物油进行了观察和分析。同时使用GC—MS（气相色谱一质谱联用）技术对生物油的成分进行了定性、定量分析,进一步确定了生物油的成分以及含量。     

对信息熵的探讨

阐述了熵在信息论中的意义，并分别用信息源的变量数和几率推导出信息熵与物理熵具有统一表达式。     

基于熵权模糊综合评价的高速铁路建设项目后评价研究

结合我国高速铁路建设的现状并分析我国项目后评价的研究现状,建立了高速铁路建设项目后评价指标体系。结合层次递阶模型,该体系采用一种熵权模糊方法对高速铁路建设项目进行综合评价。比传统的模糊综合评价方法更加科学、直观、可行。