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题名拓扑动力系统中轨道的a-熵集
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作者
邹成
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机构
四川化工职业技术学院基础部
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出处
《成都大学学报（自然科学版）》
2009年第1期24-27,共4页
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文摘
(X,f)是紧的拓扑动力系统,一个点x∈X叫a-熵点,如果h(f,orbf(x))=a,则所有这样的点组成轨道的a-熵集Ea(X,f).讨论了在同一个f下,拓扑空间(X,f)的熵、a-熵集Ea(X,f)的熵以及最大熵轨道的熵Supx∈Eh(orbf(x),f),并提出两个尚待解决的问题.
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关键词
轨道
传递点
a-熵集
拓扑熵
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Keywords
obit
transmit point
α- entropy set
topological entropy
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分类号
O189.1
[理学—数学]
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题名基于粒子熵的参数自适应变异PSO算法研究
被引量：4
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作者
李怀俊
谢小鹏
肖心远
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机构
广东交通职业技术学院车辆安全工程技术中心
华南理工大学汽车摩擦学与故障诊断研究所
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第19期27-31,共5页
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基金
广东省自然科学基金(No.S2011010002118)
2013年广东省高校优秀青年教师培养项目(No.Yq2013178)
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文摘
为了避免普通粒子群算法(PSO)可能出现的局部收敛及精度不高现象,围绕影响PSO算法性能的两个重要参数w和pgd,提出了一种面向全局优化的参数自适应变异PSO改进算法。算法定义了粒子熵集概念,可以精确反映粒子群数据的全局聚集特性,由粒子群各维数据的熵值大小决定是否对各维数据的惯性权重w进行回归变异,对全局变量pgd进行随机变异,并采取引入变异次数因子等方法来避免寻优发散。仿真研究表明该算法比常用算法在寻优精度、摆脱局部陷阱、稳定性等方面均有明显提高,在求解复杂多峰问题上有着良好的表现。
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关键词
粒子熵集
惯性权重
全局最优位置
自适应变异
粒子群优化算法
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Keywords
particle entropy set
inertia weight
global optimal location
adaptive mutation
Particle Swarm Optimization（PSO）
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分类号
TP202.7
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名关于我国服务业集聚若干问题的研究
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作者
韩晓峰
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机构
山东科技大学
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出处
《科技视界》
2015年第10期55-55,174,共2页
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基金
2014年度山东省统计科研重点课题"基于统计模型的服务业集聚问题研究"
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文摘
产业集聚是生产要素流动和配置的一种必然现象。随着我国经济的快速发展,服务业在地理空间上的集聚趋势进一步增强,产值比重明显上升。本文对我国服务业集聚的发展、理论依据、优势来源等方面进行了分析,具体阐述了服务业集聚的机理及效应、评价指标与影响因素。
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关键词
服务业集聚
区位熵集
聚效应
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分类号
F127
[经济管理—世界经济]
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题名云端数据驱动的锂电池故障分级预警研究
被引量：4
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作者
郭文超
杨林
邓忠伟
李济霖
范志先
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机构
上海交通大学机械与工程学院
电子科技大学机械与电气工程学院
中通客车股份有限公司
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出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2023年第9期1677-1687,1701,共12页
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基金
国家自然科学基金(51875339)
国家重点研发计划(2022YFE0102700)
国家新能源汽车监测管理中心西南分中心和新能源汽车事故调查协作网资助。
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文摘
目前还未有一种有效手段针对故障类型未知的车辆云端数据进行无监督式的故障预警,为此本文提出了一种云端数据驱动的锂电池故障分级预警方法。首先通过机理分析选取适用于云端数据特性的特征,构建6类差熵特征集进行多次混合聚类实现对电池健康度的打分评价。通过引入温度信息区分热相关故障并构建预警等级划分准则判断电池故障状态。利用5种现场故障案例进行验证,结果表明,该方法能准确识别故障并区分故障类型,且具有较高的超前性和适应性。
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关键词
锂电池
无监督式故障预警
差熵特征集
预警等级划分
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Keywords
lithium-ion battery
unsupervised fault warning
differential entropy feature sets
warning level division
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分类号
U469.72
[机械工程—车辆工程]
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