谱熵分析方法在漏磁信号特征提取中的应用

为了研究谱熵分析方法在漏磁无损检测中的应用，将信息熵理论引入缺陷漏磁信号的特征提取工作中．通过试验分析证明一维谱熵、二维谱熵在缺陷类别辨识中的可行性，并指出其存在的局限性．提出了集能量集中程度、谱线的重心位置和能量大小3种指标于一身的适于缺陷定量分析、识别的谱熵三维向量的概念，并在室内实验台架上实际测得的不同尺寸矩形槽类内、外缺陷信号分析中进行了应用．实验结果表明，对于矩形槽外缺陷而言．谱熵三维向量中的三维向量指标与二维谱熵和一维谱熵相比，在漏磁检测缺陷定量化方面具有很大的优越性。为缺陷识别定量化提供了一条途径．     

缺陷参数与漏磁信号相互关系的实验研究

为了评价无缝钢管表面缺陷的严重程度,必须估测出缺陷的深度、宽度等参数。文章阐述了漏磁探伤中缺陷参数和漏磁信号的相互关系。通过对实验结果的分析表明：缺陷的深度、宽度及倾角分别与漏磁信号的幅值成一定的函数关系,根据信号的特征可反演出缺陷的大小。     

管道缺陷定量识别技术的研究

对管道漏磁在线检测仪的总体设计和各部分的工作过程进行了简要介绍，对硬件设计进行分析，采用工程数据库技术对检测数据管理，采用滤波和数字平滑方法消除干扰影响的方法，选取了缺陷漏磁场特征量，并提出了缺陷外形参数的评价方法，利用非线函数插值方法对漏磁信号补偿和凹坑缺陷轮廓的局部逼近，使缺陷检测达到定量化，整套方案实验 证有效，可行。     

基于改进BP神经网络算法的管道缺陷漏磁信号识别

海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷漏磁信号来识别缺陷的形态参数．根据漏磁检测原理设计了相关的漏磁检测电路，通过提取信号的主要特征量，利用Levenberg-Marquardt算法在对常用BP神经网络改进的基础上应用其来识别缺陷的尺寸参数，给出了BP神经网络各层数的确定及权值、学习率的调整方法和相应的漏磁信号数据处理过程．漏磁检测数据处理实验表明，该缺陷识别BP神经网络系统具有逼近精度高、收敛速度快等特点．     

基于ISODATA算法的漏磁信号到缺陷轮廓的网络映射

由于漏磁信号与缺陷轮廓的非线性关系，由管道漏磁信号描述管道缺陷的几何特征一直是管道漏磁检测的难点．本采用小波基函数神经网络的方法，建立了由管道缺陷的漏磁信号到缺陷截面轮廓图的网络映射．算法中应用迭代自组织数据分析(ISODATA)动态聚类的算法使得基函数中心的选取更加合理，经过多层分辨率的训练．网络输出表明，该网络可以较准确反映出缺陷的几何特征，为管道缺陷的特征提取提供一种可行的方法。     

基于熵理论的超声波检测信号消噪与缺陷识别

为消除超声检测信号中大量存在的噪声,提高材料内部缺陷诊断的准确性,采用基于熵理论的自适应阈值消噪算法对超声波信号进行消噪处理.分析了基于Shannon熵的最优小波包基搜索算法,提出了用熵表征信号含噪状态,根据小波能谱熵确定小波包不同分解尺度阈值的基本原理.对含缺陷的斯泰尔发动机曲轴的超声信号处理实验结果表明,这种方法对噪声消除比较彻底,能够获得表征缺陷大小、位置的准确信息,提高了材料内部缺陷定量分析的准确度.     

基于脉冲漏磁检测原理的缺陷分类识别技术

脉冲漏磁检测是一种快速发展的无损检测方法,而相应的缺陷分类识别是缺陷检测与评估中的关键步骤之一.在介绍脉冲漏磁检测原理的基础上,设计了新型传感器,对不同类型缺陷的标准试件进行了测试;通过对缺陷瞬态差分信号的时、频域特性进行分析,提取了峰值、过零时间以及频谱中一特定频率点的幅值作为特征量对缺陷进行分类识别.实验结果表明该方法可对10 mm钢板表面以及下表面缺陷进行有效的分类识别.     

基于二维灰度直方图的模糊熵分割方法

传统的基于一维灰度直方图的模糊熵分割方法不能反应图像的空间信息，抗噪声能力差，因此提出了基于二维灰度直方图的模糊熵分割算法．此算法根据像素点灰度值和其邻域灰度均值，建立二维灰度直方图，并在对应目标和背景的像限内构造像素点对目标和背影的隶属度函数，从而去除噪声和边缘像素对图像分割的影响．最后通过求模糊熵的极值，得到二维图像分割点．实验结果证明，该方法具有很强的鲁棒性和抗噪能力，分割效果明显优于一维的方法，而且可以方便地推广到其他一维熵分割中．     

基于RBF网络的漏磁检测缺陷定量分析方法

为了正确评估油气管道的使用寿命和安全状况,需根据漏磁检测信号特征对缺陷进行准确的定量分析。提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络、用于定量分析油气管道缺陷的迭代方法,给出了具体的算法步骤,并采用自适应学习机制来训练网络,既加快了该算法的收敛速度,又避免了陷入局部最小值问题。仿真结果表明:该方法不仅训练速度明显快于普通反向传播(BP)网络,而且最大量化误差仅为0.26%。该方法有助于提高漏磁检测的准确度,可为油气管道的安全评估提供可靠的依据。     

情感状态模糊识别的研究

相比人脸和语音表情识别,生理信号能更客观地反映人们的情感状态.基于生理信号的情感计算研究越来越引起人们的关注.针对情感状态具有模糊特性,提出应用模糊理论从生理信号中选取特征向量进行分类识别.与其他分类方式相比,采用模糊分类识别研究更有助于其他学科的研究人员对情感发生机理的理解和深入研究.比较模糊理论与其他分类方式的识别结果,实验结果表明模糊识别效果总体与其他方式差距不大,但对不同的状态识别效果差距较小.     

模糊物元信息熵评价方法在工程评标中的应用

在模糊物元和模糊信息熵分析基础上,提出了模糊信息熵物元评价方法,并建立了基于模糊物元的信息熵工程评标模型,首先根据从优隶属度原则,将多方案指标值转化为隶属度;然后,构造模糊信息熵物元,计算并比较相应的信息熵值：接下来,根据模糊信息熵最大化原则,优选出最合理投标方案,结果表明该方法与其他评价方法所得结论一致,与实际相符,从而验证了该方法的有效性,最后,对评价模型进行了必要的改进。     

基于信息熵的模糊多属性决策方法

针对属性值为梯形模糊数的模糊多属性决策问题,给出一种基于信息熵的模糊多属性决策方法,并用实例进行检验.该方法利用信息熵求出各属性权重,利用简单加权法来计算方案的模糊效用值,根据梯形模糊数的期望值排序方法对方案进行排序和择优.用该方法选出的方案有效、可行而且计算简单,为解决模糊多属性决策问题提供了新途径.     

基于直觉模糊熵的直觉模糊聚类

Atanassov直觉模糊集合是对Zadeh模糊集合最有影响的一种扩充和发展,将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类,具有重要的应用价值。在研究将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类时,提出了一种基于熵最大的直觉模糊聚类,并推导了迭代求解的算法。典型实验表明,直觉模糊聚类的性能优于模糊聚类,提高了聚类的正确率。     

神经网络自适应模糊控制器设计与应用

把神经网与模糊系统相结合，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器，这种控制系统由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，具有自适应学习能力，仿真结果以及应用于温度控制系统中，其鲁棒性明显优于一般Ｆｕｚｚｙ控制。     

基于信息熵及模糊熵聚类算法的油液监测数据关联性

应用信息熵及模糊熵聚类算法对油液监测数据间的关联关系进行考察．根据系统输出的数据较为简化地表征系统内部因素间的相互联系程度,对得到的关联关系进行分级、评价,以便对设备的磨损状况提供可信、可靠的分析手段．通过应用Shannon信息论的互信息熵理论表征数据序列之间的关联性,通过模糊熵理论进行阈值的选取,以标准5函数为隶属函数,对关联数据进行挖掘．实例验证了算法的有效性,并对聚类结果进行了解释．对设备故障的定位与磨损状况的评级划分提出了一种量度手段．     

模糊熵的可靠性设计与运用

阐述了熵在机械零件模糊可靠性设计中的应用，提出了一种确定和评估模糊隶属函数特征值的数值方法。     

Fault-Tolerant Control of Nonlinear Systems Based on Fuzzy Neural Networks

Due to its great potential value in theory and application,fault-tolerant control strategies of nonlinear systems,especially combining with intelligent control methods,have been a focus in the academe.A fault-tolerant control method based on fuzzy neural networks was presented for nonlinear systems in this paper.The fault parameters were designed to detect the fault,adaptive updating method was introduced to estimate and track fault,and fuzzy neural networks were used to adjust the fault parameters and cons...     

模糊聚类与信息熵综合评价法在防空C3I系统中的应用

建立了防空C3I系统总体效能评估指标体系,将模糊聚类和信息熵综合到评判过程中,在充分分析已有算法的基础上,给出了对其系统效能进行评估的基于模糊聚类和信息熵的综合评价方法,并通过算例验证了方法的正确性和实用性。     

Properties of Fuzzy Entropy Based on the Shape Change of Membership Function

Modification of a fuzzy partition often leads to the change of fuzziness of a fuzzy system. Researches on the change of fuzzy entropy of a fuzzy set, responding to shape alteration of membership function, therefore, play a significant role in analysis of the change of fuzziness of a fuzzy system because a fuzzy partition consists of a set of fuzzy sets which satisfy some special constraints. This paper has shown several results about entropy changes of a fuzzy set. First, the entropies of two same type of fuzzy sets have a constant proportional relationship which depends on the ratio of the sizes of their support intervals. Second, as for Triangular Fuzzy Numbers （TFNs）, the entropies of any two TFNs which can not be always the same type, also, have a constant proportional relationship which depends on the ratio of the sizes of their support intervals. Hence, any two TFNs with the same sizes of support intervals have the same entropies. Third, concerning two Triangular Fuzzy Sets （TFSs） with same sizes of support intervals and different heights, the relationship of their entropies lies on their height. Finally, we point it out a mistake that Chen＇s assertion that the entropy of resultant fuzzy set of elevation operation is directly to that of the original one while elevation factor just acts as a propartional factor. These results should contribute to the analysis and design of a fuzzy system.