信息熵

摘要： 针对经典TOPSIS算法中属性权重过于主观的问题,提出了一种基于熵权法改进的多属性决策TOPSIS算法,通过信息熵定义属性重要度,进而构造了评价目标与最优目标的贴近度函数.通过某企业原材料供应商的多属性数据分析结果表明,基于熵权法改进的多属性决策TOPSIS算法可为企业原材料供应商的选取提供更为客观的决策依据.

摘要： 针对局部线性嵌入算法使用欧氏距离计算非对齐样本相似性时,受数据位置差影响较大,导致度量精度较低,影响算法特征提取精度的问题,提出一种基于信息熵度量的局部线性嵌入算法.首先利用信息熵统计样本特征间的混乱程度,提高划分局部邻域的准确性;然后建立局部重构模型,挖掘出流形的本质结构;最后利用局部结构构建低维重构模型,以获得样本的显著特征.通过在轴承数据集上的实验证明了该算法在特征提取方面的有效性.

摘要： 为了提高塑壳断路器故障诊断的正确率,根据D-S证据理论提出基于多信息融合的塑壳断路器故障诊断方法.首先,对断路器合闸声音信号和振动信号进行经验模态分解,提取不同信号的IMF包络能量熵,并作为特征向量输入LIBSVM(library for support vector machines)进行诊断,依据内部投票规则获得基本概率分配;然后将LIBSVM测试样本总分类正确率作为固定权重,构成声振信号的加权概率分配;最后通过D-S证据理论对声振信号加权概率分配进行决策层融合,得到断路器故障诊断结果.在实验室条件下,进行塑壳断路器操作试验,获得安装正常、安装松动、主拉簧断裂3种不同状态下的试验数据,并进行诊断分析,结果表明,融合诊断比单信息诊断的正确率高.

摘要： 针对外部环境的复杂多变性导致基于传统多光谱聚合通道特征(MACF)的行人检测算法漏检率高的问题,在提取红外通道梯度方向直方图(HOG)特征时,利用局部区域的邻域像素强度差异估计和信息熵分析,构建新的熵加权强度差异直方图(EWHID)特征,来加强行人目标边缘轮廓部分对整体特征的贡献程度。针对昼夜不同环境条件下多光谱行人特征存在差异导致误检率较高的问题,利用HSV颜色空间直方图信息建立的检测器对输入图像进行昼夜分类,用训练好的日间和夜间Real Adaboost分类器对图像进行昼夜分时检测。仿真实验结果表明:相比于MACF行人检测算法误检窗口减少,检测精度提升。

摘要： 针对现阶段医疗领域的用户画像研究方法存在数据收集模式单一、对数据分析力度不够和对知识的融合较差导致构建的用户画像维度单一、精准度较低的问题,提出一种基于多视角、多维度的药店会员用户画像的构建方法。分别从传统的消费视角和医药视角,从用户基本属性、用户社会属性、用户行为属性、用户消费属性、用户价值属性、用户生命周期属性和用户医药属性等维度进行数据分析,挖掘传统的画像特征和针对药品特殊商品的关于会员消费、购药周期、疾病特征的医药属性特征。同时构建信息熵分析模型,降低扩充特征维度对传统的用户画像精准度的扰动,从而构建药店会员的用户画像。实验结果表明,相对于传统方法构建的用户画像,在大数据集上的精确度提高了15.41%。

摘要： 针对部队现役装备改进方案影响因素复杂,评价方法不够系统全面,评价过程具有模糊性、随机性和不确定性等特点,提出了将云模型与改进证据理论叠集优化的现役装备改进方案评价方法。根据作战目的和任务要求,构建了装备改进方案指标体系,采取基于信息熵的专家群组灰色赋权的方法确定指标权重;通过云生成器确定基本概率分配;再结合Jousselme距离和冲突系数,得到复合权重系数,并对数据源进行修正;采用改进Yager合成公式的融合规则进行基本概率融合,得到综合评价结果。通过某装备实例验证指标的科学性及算法的合理性,证明其具有一定的现实意义和参考价值。

摘要： [目的/意义]旨在提高高校图书馆创客空间的服务质量和建设质量,促进图书馆转型发展,为社会培养更多的创新型人才。[方法/过程]在已有文献研究基础上,总结创客空间服务质量因素并建立评价指标体系,进而通过信息熵确定指标权重大小,建立蕴含权重关系比较关系矩阵,通过偏序集评价方法得出HASSE矩阵,再得到HASEE图并进行分析。[结果/结论]该评价模型经过实例验证可以应用于高校图书馆创客空间服务质量的评价,当前各高校图书馆创客空间的服务质量都有待进一步完善和提高。

摘要： 研究了开放互联网环境下衡量信息传播的影响力,提出了一种基于最大熵理论的信息传播影响力计算方法。首先,对信息传播影响力所涉及的要素进行建模;然后,以香农信息熵理论为基础,根据“奥卡姆剃刀原理”选取信息影响力关联指标;最后,基于信息熵理论给出了信息传播影响力的计算方法。对学术论文引文和网络舆情事件的传播影响力进行了分析,验证了所提方法的有效性,所提方法对探究信息在开放互联网环境中的传播影响力以及对受众的影响程度具有重要的现实意义。

摘要： 基于算法逻辑的个性化新闻生产与推送,大大提高了信息生产率、传播率,改变了用户体验。但同时,媒体算法背后多元的价值标准、平台逐利、流量至上和技术黑箱问题,也影响着人们接收信息的质量和价值观;标题党、假新闻、民意伪造现象频发,算法偏见、信息茧房、社群区隔等问题影响着网络信息传播生态。基于系统论引入熵定律研究网络信息传播治理,聚焦媒体算法带给信息系统“熵增”风险及其原因,通过价值负熵、技术负熵、用户负熵建立信息系统的“耗散结构”以实现“熵控”,以人为本、将法律伦理植入算法、让用户参与算法优化,去粗取精,去伪存真,对信息进行结构化处理,以保护新闻舆论环境的有序、准确、正能量,并以此提供一种信息生态治理的新方法论。

摘要： 要对航空装备进行测试性设计分析,必须在设计阶段进行合理的测试点选择。而目前常用的测试点选择方法缺乏信息可信度。笔者基于这一问题提出一种基于测试点信息熵可信度的优先级排序方法。在分析相关性图示模型及相关性矩阵的基础上,通过信息熵和信息衰减系数计算各测试点的信息量,进而完成对测试点的优先级排序。通过对某显示器进行测试性建模分析,采用基于信息熵可信度的测试点选择法对测试点优先级进行排序。算例分析表明此方法具备可行性,且可以在直接选用法的基础上对测试点进行进一步优先级排序。

摘要： 目的：对磁共振成像设备的性能状态进行评估,实施磁共振设备的质量保证和质量控制方案,为诊断疾病提供优质的图像. 方法：将模糊数学和信息熵方法引入到磁共振成像设备性能分析中,通过分析磁共振成像设备图像质量综合评价指标数据,建立了一个多参数的磁共振成像设备性能评估模型. 结果：利用熵权模糊评价方法分别对采集的头线圈和体线圈成像参数处理成磁共振设备成像性能状态指标,并对两组数据进行一致性检验,统计软件显示一致性较高,从而验证了方法的有效性;同时利用6个月内的检测指标参数为测试样本对模型进行验证分析,模型分析结果与实际经验一致. 结论：本文建立的多指标参数的评估模型,为系统CBM决策过程夯实了基础,并可提高磁共振设备性能状态评估的准确性,有助于制定最优设备维护维修计划,有目的地进行排故和维护工作.

摘要： 基于公平的理念,以重庆市22个街道44个城市公园绿地为例,从人群混合的角度出发,并根据网络分析法构建公园绿地最大服务范围、最佳服务范围、一般服务范围3种不同的公园绿地服务范围;采用信息熵作为公平性的量化指标,并根据不同范围的信息熵以及不同范围信息熵的差值进行城市公园绿地的公平性研究.研究显示,在以最大服务范围为研究范围时,有2个公园绿地的信息熵值大于标准值,同时在进行不同范围的信息熵差值分析表明,约60％的公园绿地的公平性是公平的,仍有40％的公园绿地处于不公平的状态.因此,为促进社会公平,应该照顾不同人群的需求公平地规划公园绿地周边的用地,实现以人群导向的混合开发,以实现公共资源的公平利用.

摘要： 乡村旅游形象是乡村旅游突破同质化竞争,实现提质增效与可持续发展的关键因素,而乡村旅游形象系统是诸多形象要素排列组合的整体,对于乡村旅游形象系统的探究有助于理解结构性的乡村旅游形象、塑造具有辨识度的乡村旅游形象.文章以福建省9个地级市的270张乡村照片为研究样本,借助NVivo10进行编码并提取乡村旅游形象要素,并援引信息熵实证测度乡村旅游形象系统的多样性、均衡度、优势度及其空间分异状况.研究发现,福建省乡村旅游形象要素主要包括动植物景观、农村生活、农事活动、田园风光等11类,乡村旅游形象系统均衡度呈现出东南和中部最高,东北次之,西南和西北最低的特征.

摘要： 铁西老工业区自2002年借鉴了德国鲁尔工业区改造经验,提出"东搬西建"的发展思路.历经10多年创新发展,成为了东北老工业基地振兴的先行者和示范区.然而多年来我国对于这一典型老工业区的研究多在宏观政策、空间形态及遗产保护等方面,缺少量化研究.本文的研究对象是铁西老工业区,范围界定为位于主城区的老区范围,面积为39.48km2.本文旨在利用信息熵概念研究其土地利用结构在"东搬西建"的过程中的动态变化.

摘要： 近年来国内大中城市轨道交通快速发展,各大城市轨道交通网络初步形成,客流网络化特征的日趋明显,乘客的路径选择行为存在差异,网络客流时空分布不均衡.研究轨道出行乘客出行规律,有助于理解城市轨道交通系统与职住空间的耦合机制,为城市轨道交通体系的优化和调整提供理论支持和定量依据.本文对于轨道出行乘客特征研究提供一种新的思路,基于深圳市2015年12月的智能交通卡数据,首先对智能交通卡数据进行数据清洗,其次以一个月全天、一个月的工作日、一个月的工作日早高峰、一个月的周末四个时间段为限定条件,分别提取每位用户的特征值,同时引入了“信息熵”的概念来分别计算四个时间段乘客出行的“纯度”.在此基础上使用k-means聚类算法首先将5329267位乘客分为各有特征的14小类.通过进一步描述小类特征,将14小类出行特征总结为常规出行特征、半常规出行特征、随机出行特征三大类.研究分析了三种不同特征乘客对于站点的使用,并结合乘客出行特征,进一步分析了各出行特征的主体人群.最后,研究也注意到站点周边土地利用情况与站点的不同特征乘客使用比例的关系,提出了未来的研究方向.

摘要： 日益增长的网络流量使得有效识别恶意访问成为亟待解决的网络安全问题之一,现有的检测方法多是基于域名黑名单展开研究的,忽略了非黑名单中也可能存在着隐藏的恶意访问.为了解决上述问题,利用了时间序列的分析方法建立了一种基于URL的恶意访问检测模型.首先,以用户访问某域名的URL日志为研究对象,从域名访问相似度、信息熵、功率谱密度等多维度挖掘恶意访问的表现特征,然后结合混合高斯聚类算法给出基于URL的恶意访问检测模型.实验结果表明,该模型具有较高的准确率.

摘要： 特征选择是模式识别及机器学习中的关键技术.本文提出了一种基于特征参与模式优化(OFPP)的特征选择方法,该法利用信息熵确定特征的最佳参与模式,即联合或独立,特征间联合的目的是提高对分类的重要程度.对于参与模式为联合的特征,首先确定出它的联合对象,而一对联合特征是作为一个整体参与特征选择,是不可拆分的.通过实验对比了OFPP法与另两种广泛使用的基于信息度量的特征选择方法的性能,实验结果验证了OFPP法在特征选择中的有效性.

摘要： 在普通计算平台上实现大规模地震体的多切片可视化时,传统缓存调度方法由于未考虑体块与切片的空间关联,导致交互时体块命中率较低,而常用的多分辨率绘制方法也难以达到较高的绘制质量,针对这些问题,设计了一种新的高速缓存调度策略——最大距离先出(MDFO).首先,根据交互切片的空间位置改进缓存中体块的调度优先级,保证候选体块在切片连续交互时有更高的命中率;然后,提出了两阶段切片交互绘制方法,通过使用固定分辨率体块保证交互的实时性,通过渐进细化提升最终显示质量,并进一步结合体块数据的信息熵提升用户感兴趣区域的分辨率.实验结果表明,所提方法能够有效提高体块的整体命中率,提升比例达到60％以上,同时也实现了面向应用需求的高质量图像显示,较好地解决了大规模地震体可视化在交互效率与显示质量间的矛盾.

摘要： 为了提高核电项目风险评价分析的准确度,针对其风险评价分析过程中诸多不确定性因素问题,应用未确知测度理论,建立核电项目风险评价分析模型;选用项目施工因素、项目进度因素、项目费用控制因素和项目环境因素4个一级指标,13个二级指标作为评判要素,构建评判要素的未确知测度函数,同时采用信息熵理论确定评价要素权重,最后依据置信度识别准则对核电项目风险等级进行判定.研究结果表明:该核电项目风险性等级为一般级别风险,与工程实际相吻合.对比其他方法,该方法科学合理,简单实用.因此,基于未确知测度理论的核电项目风险评价分析,能为科学评价核电项目风险提供一种新思路,也为核电的尽早启动发展提供参考.

摘要： 针对流场可视化当前视点下存在的遮挡与可能面临的非交互式环境的问题,提出一种最优视点选择方法.首先,根据当前视点下的流场行为和结构信息及可视投影的图像质量,利用信息理论概念进行最优视点综合性度量;其次,应用可视成像的相关性对视点间的相似性评估,以决定两视点间的最小重叠;最后,结合K均值聚类方法将相似视点归为一类,每一类中视点熵值最高的视点作为最具代表性的视点.应用各种流场数据集进行可视化最佳视点选择实验,给出了视点选择效果图、与其他方法的最优视点效果对比图以及选择过程的计算时间.实验结果表明,该方法能够自动、有效地进行最优视点选择.

摘要： 本发明公开了一种基于信息熵的期望交叉熵特征选择文本分类系统及方法。本发明系统包括依次相联的数据收集及预处理单元、特征选择单元、特征权重计算单元、分类器单元、分类选优单元；数据收集及预处理单元，用于从互联网上收集不同类别语料，分为训练语料和测试语料，并对语料进行预处理，预处理包括文本分词和去停用词；特征选择单元，用于选择语料中的特征项，根据特征选择评估函数从特征项表中选择出不同数目的特征项，组成特征项集合；特征权重计算单元，用于计算特征项的权重值；分类单元，用于对语料文本进行分类；分类选优单元，用于对比不同分类结果，找到最佳分类效果时的特征项数目。本发明能够提高文本分类的精度，改善分类效果。

摘要： 本发明实施例涉及一种基于信息熵的多雷达信息量的度量方法及装置，该方法包括：S1、针对多雷达目标观测系统，建立统一多雷达观测信息融合模型；S2、根据所述观测信息融合模型，建立基于多雷达系统融合决策结果的融合熵模型；S3、根据所述融合熵模型，对所述多雷达目标观测系统的信息量进行度量。本发明提出基于信息熵的多雷达信息量的度量方法及装置，使用基于信息熵的多雷达信息量描述方法，可用来定量度量多雷达不同融合层级的融合决策输出信息的精确程度，并分析其影响因素，为多雷达的动态组织提供一定的指导。

摘要： 本申请公开了一种确定词信息熵及利用词信息熵的搜索方法及其设备，主要内容包括：将各搜索请求按照所属的类目进行分组，形成一个类似于“大文本”的数据组，在此基础上计算词语的词信息熵值，可以准确地度量词语的重要程度，计算出的词信息熵值准确；进一步地，利用计算出的词信息熵值确定出搜索请求中重要的词语，以便于在搜索请求没有完全匹配的搜索结果时，将重要程度较高的词语的匹配结果优先展示给用户，提高搜索结果的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络信息熵估计的熵优化方法，所述方法包括：步骤1）对待优化的深度神经网络的输入数据与输出数据基于通信理论进行建模，得到对于信息熵的期望与约束；所述深度神经网络包括n个网络层，第n层网络层为输出层；步骤2）根据所述深度神经网络的各层网络结构，对深度神经网络的训练过程建立概率模型；步骤3）采用K‑近临熵估计方法计算训练过程中所述深度神经网络每层网络层输出的信息熵；步骤4）依据信息熵的期望与约束，建立信息熵的损失函数，指导深度神经网络的训练过程与优化方向。本发明提高了对深度神经网络训练过程的可解释性，使训练过程更加透明，并可以量化评价。

摘要： 本发明公开了一种基于信息熵的期望交叉熵特征选择文本分类系统及方法。本发明系统包括依次相联的数据收集及预处理单元、特征选择单元、特征权重计算单元、分类器单元、分类选优单元；数据收集及预处理单元，用于从互联网上收集不同类别语料，分为训练语料和测试语料，并对语料进行预处理，预处理包括文本分词和去停用词；特征选择单元，用于选择语料中的特征项，根据特征选择评估函数从特征项表中选择出不同数目的特征项，组成特征项集合；特征权重计算单元，用于计算特征项的权重值；分类单元，用于对语料文本进行分类；分类选优单元，用于对比不同分类结果，找到最佳分类效果时的特征项数目。本发明能够提高文本分类的精度，改善分类效果。

摘要： 本发明公开了一种基于有序信息熵的模糊熵空间聚类分析方法，包括S1输入标准化矩阵，令整数i＝1；S2将关系集合D对应的第i个值赋值给模糊熵空间参数，初始化中间集合A、C；S3令中间集合B为空；S4如果R(x

摘要： 本发明提供一种基于左右信息熵和互信息的新词发现方法以及装置，方法包括：从文本中选择设定规则的语句数据，并进行处理，得到处理数据；将处理数据进行分词操作，得到分词数据；根据分词数据建立字典树；基于字典树，并根据互信息和信息熵从分词数据中获取新词，并进行存储；可以提高信息存储效率以及检索的准确性，提高办公效率。

摘要： 本发明公开了一种基于信息熵的信息实体传播影响力计算方法，包括以下步骤：A：针对信息集构建语料库；B：构建待计算传播影响力的信息集中的信息实体的最终关键信息特征集；C：对步骤B中得到的信息实体的最终关键信息特征集中的离散随机变量进行去重和共指消解，得到预处理后的信息实体的最终关键信息特征集；D：根据最终关键信息特征集，利用拉格朗日乘子法计算信息实体的传播影响力的信息熵，最终得到信息实体的传播影响力。本发明采用最大熵理论探究并量化信息实体在公共互联网中传播的影响力，为信息实体传播影响力的可度量、可计算方面的研究提供理论基础。

摘要： 本发明公开了一种基于信息熵与词长信息改进的HIDFWL特征提取方法，属于文本特征提取方法领域，包括：将训练集文本预处理得到文本列表和类别列表；将文本列表中所有不重复的特征词组成特征词列表；计算特征词表中特征词的IDF，所有特征词的IDF组成IDF向量；计算特征词的信息熵与词长权重，利用信息熵与词长权重计算得到信息值，将所有特征词的信息值组成文本向量；利用IDF向量与文本向量得到特征向量，并将特征向量归一化得到特征矩阵；利用特征矩阵与类别列表对分类器进行训练；利用测试文本对训练后的分类器进行测试；利用测试后的分类器对文本进分类。利用本发明所述的HIDFWL特征提取方法对文进行分类，提高了文本分类的准确率、查全率、召回率以及F1‑score值。

摘要： 本发明提出一种信息熵度量问答咨询信息的方法，包括：通过询问语句对应的问题语义向量相对于询问语句中问题要素的模糊度获取问题信息熵；通过询问语句对应的多个候选答案的答案语义向量相对于相应的答案要素的模糊度获取答案信息熵；结合所述问题信息熵和所述答案信息熵评估咨询对象的困惑度，根据所述困惑度获取最终候选答案；本发明通过客观地对咨询问答的输出进行评估，可有效提高输出候选答案的准确性，提高用户的满意度。