香农熵

摘要： 针对以往土地利用监测大都采用监督分类算法,成本较高、错分漏分严重且受人为因素影响较大的问题,提出了一种粒子群优化概率神经网络的半监督分类算法。该算法通过粒子群优化算法优化分类器的参数,提高分类器的精度,运用香农熵选择高置信度的样本扩展初始训练样本集,将大量未标记的样本扩展到训练样本集中,减少了初始标签样本的数量,节约了成本,并与随机森林法、最大似然法、概率神经网络算法进行对比分析,总体精度较其他算法提高了1.25~6.57个百分点,Kappa系数达到0.8以上。对新乡市1996年、2004年、2013年、2020年的遥感影像进行土地分类,结果表明1996—2020年间新乡市的建设用地以中部地区新乡县为中心不断扩张,耕地面积也在不断增加,其他用地面积不断减少,沿黄河绿地面积不断增加;土地流转方面耕地转建设用地最为明显,本研究为新乡市进一步合理开发土地资源提供了理论依据。

摘要： 如何有效挖掘多视角数据内部的一致性以及差异性是构建多视角模糊聚类算法的两个重要问题.本文在Co-FKM算法框架上,提出了基于低秩约束的熵加权多视角模糊聚类算法(Entropy-weighting multi-view fuzzy C-means with low rank constraint,LR-MVEWFCM).一方面,从视角之间的一致性出发,引入核范数对多个视角之间的模糊隶属度矩阵进行低秩约束;另一方面,基于香农熵理论引入视角权重自适应调整策略,使算法根据各视角的重要程度来处理视角间的差异性.本文使用交替方向乘子法(Alternating direction method of multipliers,ADMM)进行目标函数的优化.最后,人工模拟数据集和UCI(University of California Irvine)数据集上进行的实验结果验证了该方法的有效性.

摘要： 高保真度空天发动机数值模拟通常基于快速化学反应火焰面假设,即超声速燃烧反应的特征尺度小于湍流Kolmgorov尺度,该模型方法对于氢气燃料仿真计算结果较好,但对于乙烯等碳氢燃料仍需进一步研究.受限于极端环境特种非接触测量技术,目前尚未见超声速燃烧火焰分区判别的实验研究,导致目前超声速燃烧火焰面模型适用性以及分区燃烧物理模型认识不清,进而也制约了数值发动机技术发展.本工作基于自主研发的MHz发动机内窥光纤传感器,针对单边扩张双模态冲压发动机超声速燃烧火焰分区开展实验研究,通过化学自发光信号的最小香农熵定义超声速燃烧的特征时间τ_(sc),根据理论方法和来流工况估算了超声速燃烧的流动特征时间,结合分区燃烧理论分析了双模态超燃冲压发动机内碳氢燃料燃烧的分区情况.通过燃烧分区情况以及与泰勒尺度的比较结果,验证了碳氢燃料超燃冲压发动机典型飞行条件下燃烧室内超声速燃烧处于旋涡小火焰区域(Re=50 000;Da∈1.80~2.60, B区),多尺度湍流涡结构发挥重要作用,并随着相对于泰勒尺度的不同大小,分别对应了不同尺度的涡结构主导该过程.同时给出了当量比、通量比以及来流马赫数对燃烧特征时间的影响规律.实验发现,在一定范围内随着当量比增加燃烧逐渐增强,并且增强效果明显强于通量比的影响;而通量比的变化会使得燃烧出现分岔等情况;来流马赫数的变化对于燃烧的影响效果更为明显,也表明了宽域来流影响作用机制是未来宽域湍流燃烧理论研究的重要方向.

摘要： 熵是系统混乱度的量度。这一概念经过推广运用在不同的研究范畴,可以衡量系统的复杂性,无序度,演化方向等特性。在本文中我们根据中国足球职业联赛的统计数据,计算了相应的职业联赛的香农熵,并以此作为职业足球竞争度的量度,分析了2009—2019年中国足球职业联赛竞争度的发展趋势。作为比较,我们根据近年日本足球职业联赛的数据计算了相应竞争度。结果显示:中国足球联赛的竞争度随时间呈降低趋势,强弱队伍层级分化现象加强,中国职业联赛的竞争度低于日本联赛,且竞争度的涨落高于日本联赛。

摘要： 机载燃油泵是燃油系统的关键组成部件,针对信号分解重构过程中出现的模态混叠和残余分量过大现象,提出了一种基于CEEMD香农熵和改进SVM的机载燃油泵故障诊断方法。通过机载燃油泵故障诊断实验台,获取其各种工况下的壳体振动和出口压力信号,使用CEEMD方法进行振动信号分解,计算所得IMF的香农熵,以此为依据,选取合适的信号提取能量值和压力信号均值作为SVM的输入特征向量,采用遗传粒子群算法(GAPSO)优化的SVM诊断燃油泵的故障类型。将结果与BP神经网络、粒子群算法优化的SVM、遗传算法优化的SVM等方法进行比较,结果表明遗传粒子群算法优化的SVM诊断方法模型训练快、准确率高、时效短,具有良好的工程应用价值。

摘要： 不确定性度量是粗糙集理论的一个主要研究问题,其中熵度量受到学者们的广泛关注.然而,迄今为止,区间值信息系统的香农熵度量研究较少,尤其缺乏满足单调性的香农熵度量.为此,该文首先给出了一种由覆盖导出划分的方法,并证明了覆盖越细,由其导出的划分越细,从而可用划分熵对区间值信息系统的不确定性进行度量;其次,分别构造了区间值信息系统的香农熵度量和补熵(粒度)度量,并证明了其单调性和有界性.最后,分析了香农熵和补熵的关系.

摘要： 高光谱图像波段选择需考虑波段信息.传统香农信息熵指标仅考虑图像的组分信息(像元的种类和比例),忽略了图像的空间配置信息(像元的空间分布),后者可由玻尔兹曼熵刻画.其中,Wasserstein配置熵删除了连续像元的冗余信息,但局限于四邻域,本文将Wasserstein配置熵拓展至八邻域.以印度松木试验场和意大利帕维亚大学高光谱图像为例,使用Wasserstein配置熵差异值测度波段相关性,通过非监督次优搜索法确定最优波段组合,并用支持向量机分类.比较基于Wasserstein配置熵差异值、互信息、4种标准化互信息和两种相对熵变体的图像分类精度.结果表明,四邻域和八邻域Wasserstein配置熵差异值均可用于高光谱图像波段选择,当选择少量波段时优势尤为明显,且八邻域整体优于四邻域.

摘要： 三维激光扫描是近年来的新兴技术,在国内外引起了越来越多研究领域关注.三维激光扫描技术为广大测绘工作人员提供了更快捷简便的测量手段.它可以在获取大量高精度点云的同时,真实地反映目标物体的几何特性,可以很好地弥补传统测量的不足.文章结合实际案例研究了点云配准、轮廓线提取及软件建模等内容.主要工作和成果如下:(1)点云的拼接.阐述了基于ICP算法的点云拼接方法原理及特点.(2)点云的特征维度提取.介绍了维度特征提取与最佳邻域的原理.(3)三维建模的实现.通过大津法确立线特征阈值来筛选轮廓点,并导入SketchUp软件中进行三维建模以实现建筑物的三维重建.实验结果表明,通过点云维度特征与大津法相结合筛选轮廓线以及建筑物的三维重建的方法具有可行性.

摘要： 城市功能区复合程度是城市发展规划、评价城市区域发展均衡性的重要参考.本文以深圳市为研究对象,首先,划分渔网单元与微博签到数据求交计算样方单元各类签到数据比例.其次,采用香农熵对复合程度进行定量化描述并连接渔网赋予属性值.最后,基于ArcGIS由粗至细进行可视化呈现和分析.结果表明,提出的方法能够有效地表示城市功能区的复合情况,具有较强的可操作性.

摘要： 随着电力系统、交通系统、通信系统等基础设施网络的广泛使用,提高复杂网络的鲁棒性具有重要意义.重连机制是一种高效且简洁的方法,常用于提高网络的鲁棒性.基于0阶零模型的重连机制通过对边的随机删除和创建操作来提高网络的鲁棒性,其尽管保持了网络的边数,但会引起节点的度值发生变化,如基于香农熵的重连算法;基于1阶零模型的重连机制通过随机选择两条边进行换边操作来提高网络的鲁棒性,其尽管保持了网络的度分布,但随机选边难以准确找到合适的节点,增加了算法的时间成本,如基于最大连通分支的重连算法.因此,为了保持网络的度分布且快速提高网络的鲁棒性,提出了一种基于1阶零模型的快速重连算法(Fast Rewiring Mechanism based on 1-order Null Model,FRM).FRM算法通过比较每条边的两个端点度值的差异为边加权,根据边的权重优先选择权重较大的两条边,并创建度值相似节点之间的连边来提高网络的鲁棒性.在3个真实网络数据上与4种代表性重连算法相比,对比实验结果表明,FRM算法在度中心性、介数中心性和Page-Rank中心性攻击下最大连通分支中的节点比例s(Q)、基于最大连通分支的鲁棒性指标R和基于香农熵的鲁棒性指标I(G)的表现都更好.

摘要： 在多计算步的非定常输运问题的蒙特卡罗模拟中,为自动调整每一步的样本数以获得较高的计算效率,可以有多种准则.一种可选的方法是在每一步每隔若干样本监测一次系统中未死亡粒子属性分布对应的香农熵的收敛情况以决定何时停止追加样本,此种方法需要在每一步频繁计算香农熵值.由于在MPI消息传递并行编程环境下香农熵的经典计算方法必须广播大量的数据,导致每一步的计算时间随香农熵计算频率的提高而快速增大,这显然是不能满足实际需求的.本文提出了一种适应于消息传递并行编程环境的香农熵计算新方法,该方法计算得到的香农熵值并不等价于经典方法,但二者之间的差别会随着样本数的增加而趋于零.新方法的最大优势是高频计算香农熵值的时间代价大为降低,为最终实现基于香农熵收敛判断的每步样本数的自动调整奠定了必要的基础.

摘要： 描述了香农熵的概念在定常和非定常输运问题中的应用及在消息传递并行编程环境下计算方法的改进.在多计算步的非定常输运问题和多迭代步的定常输运特征值问题的蒙特卡罗模拟中,为自动调整每一步的样本数以获得较高的计算效率,可以在每一步每隔若干样本监测一次系统中粒子属性分布对应的香农熵的收敛情况以决定何时停止追加样本,此种方法需要在每一步频繁计算香农熵值.由于在消息传递并行编程环境下香农熵的经典计算方法必须广播大量的数据,导致每一步的计算时间随香农熵计算频率的提高而快速增大,这显然是不能满足实际需求的.基于此问题提出了一种适应于消息传递并行编程环境的香农熵计算新方法,该方法计算得到的香农熵值并不等价于经典方法,但二者之间的差别会随着样本数的增加而趋于零.新方法的最大优势是高频计算香农熵值的时间代价大为降低.

摘要： 基于RESSET数据库2004-2014年上市公司日收益数据,结合滚动窗口评价法和香农熵法,本文测算了林产加工、家具及木地板、造纸三个涉林行业的市场信息效率并与农产种植、农产加工两类涉农行业进行横向对比.研究发现,林产品市场的信息效率高于平均水平但弱于农产品市场,同时还发现与第一产业联系较紧密的行业信息效率水平较高,与第二产业联系较紧密的行业信息效率水平较低.根据结论,从企业、行业层面提出了提高市场信息效率、保障行业正常生产与持续盈利的政策建议.

摘要： 本文研究了从手指上采集的心电信号在身份识别中的应用,提出了基于广义S变换和香农熵的手指心电身份识别算法.利用广义S变换得到时频矩阵,计算模voice分量的香农熵,以香农熵作为特征参数送入K-NN分类器进行识别.利用CYBHi和Surface ECG data这两个手指心电信号数据库进行测试,获得了较高的识别率.

摘要： 本文以不同工作条件下的滚动球轴承为研究对象，应用递归定量分析法对采集到的振动信号进行分析，从所形成的递归图中提取基于对角线长度概率分布的香农熵熵值来评估轴承的故障程度．结果表明：与故障轴承相对应的振动信号中由于包含更多的频率成分，使得信号的复杂度增大，导致香农熵熵值在轴承发生故障时比健康时的大，并且随着损伤尺寸的增大而呈增大趋势．

摘要： 极端天气气候事件的频发,给人类带来巨大的灾难.目前对极端天气气候灾害的分析和预测,由于问题的复杂性,仍然是一个难题.本文采用非线性时间序列分析方法,对1979-2008年对流层下层、中层、以及平流层下层的全球月平均星载微波探测亮温异常数据进行香农熵的计算和分析,研究对流层及平流层的温度变化与全球各地发生的天气气候异常事件之间的关系.初步研究结果表明,这是一种有发展前景的对天气气候异常事件新的分析方法.

摘要： 本文阐述了小波包变换频域分割的基本思想,从信息论的角度出发,以香农熵作为能量的测度,分析了SAR射频噪声干扰(RFI)存在时目标信号和RFI信号的香农熵在小波变换域的分布情况,提出了利用中值滤波的方法在小波变换域去除RFI的思想.利用Matlab工具进行了数值仿真,理论分析和计算机仿真证明了该方法的有效性.

摘要： 在许多信息安全的实际应用中,往往需要对随机数发生器或伪随机数发生器产生的随机数进行性能测试.就目前已提出的检测理论,根据信息论中的信息熵,可以对随机数的随机性进行描述.本文讨论一种在实际应用中可间接测度随机性的方法,并对由B.Ya.Ryabko和V.A.Monarev提出的"bookstack"方法进行改进.

摘要： 在许多信息安全的实际应用中,往往需要对随机数发生器或伪随机数发生器产生的随机数进行性能测试.就目前已提出的检测理论,根据信息论中的信息熵,可以对随机数的随机性进行描述.本文讨论一种在实际应用中可间接测度随机性的方法,并对由B.Ya.Ryabko和V.A.Monarev提出的"bookstack"方法进行改进.

摘要： 在许多信息安全的实际应用中,往往需要对随机数发生器或伪随机数发生器产生的随机数进行性能测试.就目前已提出的检测理论,根据信息论中的信息熵,可以对随机数的随机性进行描述.本文讨论一种在实际应用中可间接测度随机性的方法,并对由B.Ya.Ryabko和V.A.Monarev提出的"bookstack"方法进行改进.

摘要： 本发明提供了一种基于香农信息熵的恶意代码可视化分析方法，包括：第一步：将恶意文件的二进制字节转换为“像素图”中像素点的黄色系明暗值，用绿色通道Ox50来标记像素值为Ox20‑Ox7E的点；第二步：基于“像素图”的像素值来计算“像素图”中每个256字节块中像素值的局部熵，所述的局部熵按照如下的香农信息熵公式计算：其中，pi代表字节(像素)值i出现的概率，i的取值范围为Ox00‑OxFF，Entropy为局部熵；计算局部熵值Entropy的f(Entropy)值，其计算公式为：f(Entropy)＝2Entropy‑1；以f(Entropy)的计算结果生成“熵图”；第三步：对f(Entropy)的计算结果进行归一化处理，生成“熵归一化图”。本发明能有效区分各族样本，在进行同族恶意代码分析时，能比较容易发现潜在的区别，为掌握该族变种演化规律提供了依据。

摘要： 本发明提供了一种基于非线性自适应分解与香农熵的铣削颤振在线监测方法，包括：步骤1：通过安装在主轴端的加速度计采集铣削过程中主轴振动的实测信号；步骤2：通过非线性自适应分解方法，分解实测信号；步骤3：根据颤振信号的能量聚集特性，利用分解得到的各阶分量综合计算实测信号的能量归一化香农熵，作为颤振识别的定量指标；步骤4：计算当前主轴转动周期内实测信号的香农熵值相较于上一周期的下降百分比并与经验阈值相比较，判定当前铣削状态，进行稳定性监测和颤振预警。本发明具备对噪声不敏感、计算速度快的特点，适用于工程实际中的在线监测。

摘要： 本发明涉及流量计量技术领域，公开了一种基于香农熵的超声波水表流量校准方法，包括以下步骤：收集水表测量数据作为数据集；确定初始流量分段点，为各流量分段点分配初始权重；构建权重与流量分段点的更新函数；利用梯度下降法进行二元线性拟合，获得分段校准系数；计算香农熵值，若香农熵值不满足条件，则更新权重与流量分段点，跳转上一步骤s4；若香农熵值满足条件则停止更新，利用最终的分段校准系数校准流量。本发明实现了流量分段点的自适应更新，校准过程不完全依赖人工经验，降低人为误差，自适应更新流量分段点；其次，重点关注流速和温度两大重要因素的影响，实现二维的自适应校准，从而提高超声波水表在多温度场景下的计量准确性。

摘要： 一种基于香农熵的多阶段蛋白质结构预测方法，首先利用Rosetta Abinitio协议对搜索空间进行搜索，通过对背景点的聚类找到潜在天然态区域；然后，在群体进化算法的框架下分阶段执行预测过程，分析每一代种群与潜在天然态区域的关系，通过分类来表明当前种群所处的进化状态；其次，计算种群前后两代的状态转移矩阵并用香农熵来衡量种群的状态转化情况；最后，根据香农熵值在某一阈值内的累计次数进行阶段切换，以最后一代种群作为最终预测结果。本发明提供一种基于香农熵的多阶段蛋白质结构预测方法，根据香农熵进行阶段的动态切换，使得算法的预测精度和鲁棒性显著提高。

摘要： 本发明涉及流量计量技术领域，公开了一种基于香农熵的超声波水表流量校准方法，包括以下步骤：收集水表测量数据作为数据集；确定初始流量分段点，为各流量分段点分配初始权重；构建权重与流量分段点的更新函数；利用梯度下降法进行二元线性拟合，获得分段校准系数；计算香农熵值，若香农熵值不满足条件，则更新权重与流量分段点，跳转上一步骤s4；若香农熵值满足条件则停止更新，利用最终的分段校准系数校准流量。本发明实现了流量分段点的自适应更新，校准过程不完全依赖人工经验，降低人为误差，自适应更新流量分段点；其次，重点关注流速和温度两大重要因素的影响，实现二维的自适应校准，从而提高超声波水表在多温度场景下的计量准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于香浓熵的GIIRS观测区大气廓线集采样方法，包括以下步骤：S1：构建GIIRS观测区基础大气数据集；S2：将GIIRS观测区的地表分为若干个不同的地表类型，根据地表类型将GIIRS观测区基础数据集相应的划分成不同的大气数据集；S3：将步骤S2中得到的每个数据集分月划分成大气子数据集；S4：从每个子数据集中随机挑选h根廓线，构建GIIRS观测区初始采样廓线集；S5：利用GIIRS观测区初始廓线集构建GIIRS观测区优化廓线集；S6：对步骤S5中的优化廓线集进行统计检验。本发明在结合地表类型和大气月变化的因素的基础上，应用香农熵采样方法构建GIIRS观测区廓线数据集，解决了目前公开发布的廓线数据库难以准确表征红外高光谱GIIRS观测区大气变化特征的问题。

摘要： 本发明公开了基于巴特沃斯滤波器与香农熵法的心音分段方法和装置，用于解决现有的心音分段方法受噪声影响导致分段错误的问题。本发明包括：获取初始心音信号；采用巴特沃斯滤波器对初始心音信号进行滤波，得到预处理心音信号；采用香农熵法对预处理心音信号进行包络提取，得到心音包络信号；心音包络信号包括第一心音信号和第二心音信号；采用预设的第一阈值和第二阈值，在心音包络信号中确定第一心音信号或第二心音信号的起始时间点和终止时间点；采用起始时间点和终止时间点对心音包络信号进行分段。通过本发明实施例，解决现有的心音分段方法受噪声影响导致分段错误的问题。

摘要： 本发明提供了一种基于非线性自适应分解与香农熵的铣削颤振在线监测方法，包括：步骤1：通过安装在主轴端的加速度计采集铣削过程中主轴振动的实测信号；步骤2：通过非线性自适应分解方法，分解实测信号；步骤3：根据颤振信号的能量聚集特性，利用分解得到的各阶分量综合计算实测信号的能量归一化香农熵，作为颤振识别的定量指标；步骤4：计算当前主轴转动周期内实测信号的香农熵值相较于上一周期的下降百分比并与经验阈值相比较，判定当前铣削状态，进行稳定性监测和颤振预警。本发明具备对噪声不敏感、计算速度快的特点，适用于工程实际中的在线监测。

摘要： 本发明公开一种基于小样本的香农熵DEA评价方法，包括根据不同的指标子集求解DEA模型K次得到相对效率矩阵

摘要： 一种基于香农熵的多阶段蛋白质结构预测方法，首先利用Rosetta Abinitio协议对搜索空间进行搜索，通过对背景点的聚类找到潜在天然态区域；然后，在群体进化算法的框架下分阶段执行预测过程，分析每一代种群与潜在天然态区域的关系，通过分类来表明当前种群所处的进化状态；其次，计算种群前后两代的状态转移矩阵并用香农熵来衡量种群的状态转化情况；最后，根据香农熵值在某一阈值内的累计次数进行阶段切换，以最后一代种群作为最终预测结果。本发明提供一种基于香农熵的多阶段蛋白质结构预测方法，根据香农熵进行阶段的动态切换，使得算法的预测精度和鲁棒性显著提高。