基于层次分析和信息熵的塑料包装产品绿色度评价方法

根据塑料包装的生命周期过程,参考国内外的评价原则,确定了绿色度评价的一级和二级指标,运用层次分析法构建判断矩阵,确定主观权重值,通过信息熵进行数据的标准化处理,获得熵权,确定客观权重值,采用和积法计算各指标相对于塑料包装产品绿色度的综合权重值。结合行业相关标准和企业相关统计资料,构建各指标的隶属度函数,获得隶属度。通过综合重要度和隶属度的线形加权,得到塑料包装产品的绿色度。并以一款塑料包装产品为例,印证方法的可行性,为塑料包装产品绿色度的评价提供了有效参考。     

再研究最大熵解卷的真解问题

194 9年Ｓｈａｎｎｏｎ和Ｗｅａｖｅｒ在《通信的数学理论》一书中明确给出了信息熵的概念[1] ,195 7年Ｊａｙｎｅｓ指出 ,最大熵原理可以作为衡量可能分布的一种尺度[2 ] 。目前最大熵方法已经被广泛应用于信息处理和图像恢复等不同领域。最大熵原理在电子显微学领域中同样得到了很好的应用 ,主要工作集中在消除像的噪声和改善像的质量。 1991年胡建军和李方华等成功地将最大熵原理应用于高分辨电子显微像的解卷处理[3 ] 。随后报导了最大熵解卷中出现形式上的“多解”现象[4] ,并指出“多解”源于傅里叶像效应[5] ,讨论了确定真解的办法。…     

DCKPDP：改进k-prototype聚类的差分隐私混合属性数据发布方法

当前混合属性数据发布中隐私保护方法大多存在隐私保护效果不佳或数据效用较差的问题,采用差分隐私与优化的k-prototype聚类方法相结合,提出改进k-prototype聚类的差分隐私混合属性数据发布方法(DCKPDP)。为解决传统k-prototype聚类算法没有考虑不同数值型属性对聚类结果有较大影响的问题,利用信息熵为每个数值型属性添加属性权重;为解决聚类初始中心点人为规定或者由随机算法随机确定,导致聚类结果精确度不高的问题,结合数据对象的局部密度和高密度对聚类过程中初始中心点进行自适应选择;为解决数据信息泄露风险较高的问题,对聚类中心值进行差分隐私保护。实验结果表明,DCKPDP算法满足差分隐私保护所需的噪声量更小,数据的可用性更好。     

基于组合赋权和BP神经网络的高校学生综合素质评价研究

考虑到主客观赋权的弊端,以高校学生综合素质评价为例,提出了一种基于最小相对信息熵原理的组合赋权方法,建立了综合职业能力视角下的评价模型。为了提高综合评价的便捷性,以单项指标为输入样本,评价成绩为输出样本构建BP神经网络。仿真结果表明,BP神经网络的预测平均相对误差为0.61%,最大相对误差为1.57%,说明该模型在合理的范围内能快速给出评价结果,避免了繁琐的计算过程,具有一定的应用前景。     

基于CMFS-MIC特征选择的跳频电台个体识别方法

针对跳频电台细微特征集中存在冗余特征等导致电台识别时存在计算量大、识别准确率低等问题,提出了一种基于CMFS-MIC特征选择的跳频电台个体识别方法。首先计算采集到的各个跳频电台信号样本的细微特征集,然后采用关联信息熵度量特征子集的组合效应,兼顾考虑特征间的关联关系和冗余关系对各个特征进行降序排序。在此基础上,采用最大信息系数度量的近似马尔可夫毯方法删除冗余特征,实现对特征子集进行优化和降维。最后,设计了投票组合分类器实现对4部跳频电台信号的识别。仿真结果表明,本文算法具有更高的分选识别率。     

一种基于相关的属性选择改进算法

基于相关的属性选择算法是一种属性子集评价方法,该算法通过启发式评价消除属性子集中属性之间的相关性,使用评价值选择与类属性相关度高而属性之间相关度低的属性子集。提出在基于相关的属性选择算法中加入属性之间相关度方差的影响,能够在基于相关的属性选择算法选择的属性集子的基础上,去除属性子集中那些与其他属性相关度大的属性。通过实验证明,改进后的算法选择的属性子集属性数不多于基于相关的属性选择算法选择的属性子集属性数。使用改进算法选择的属性子集,在对分类器分类正确率影响很小的情况下,有较高的分类效率。     

在线用户兴趣多样性的实证研究

在线用户的群体兴趣对于分析在线社会网络以及个性化推荐至关重要。研究的目的是引入信息熵这一指标来准确度量用户兴趣的多样性。分别在电影网站MovieLens和音乐网站Last．FM数据上进行实证分析,即统计度相同的用户所选产品的信息熵值。MovieLens的结果表明,随着用户度的增加,熵值出现先上升后下降的趋势,即度小的用户和度大的用户的兴趣比较专一,而一般用户的兴趣较为多样;而Last．FM的结果表明,度小用户的兴趣非常多样,但随着用户听过的音乐数量越多,兴趣越明确。通过建立随机模型与实证结果进行比较,可以发现绝大多数用户在真实数据集上的兴趣的多样性比随机情况要大,可见用户的兴趣对用户行为模式的影响显著。     

代数约简的条件信息熵表示及其高效约简算法

给出如何保持正区域不变的语义分析,提出一种修正条件信息熵计算公式,证明保持修正条件信息熵不变与保持正区域不变相互等价。在此基础上,给出代数约简概念的修正条件信息熵表示。给出反例说明修正条件信息熵不具有单调性,导致没法给出自底向上的启发式约简算法,证明了代数协调集中不可删除属性的不可逆性质,提出一种自顶向下直接删除属性的高效约简算法。它从所有条件属性集出发,逐步删除不必要的属性,只需遍历各属性一次,即可保证得到原始决策表的一个代数约简。数值算例和实验验证了该算法的正确性和高效性。     

结合视觉感知与信息量的视点评分方法

随着数字3D内容的不断丰富,对其进行有效展示和索引的需求变得十分迫切,而通过视点评分选择合适的观察视点对解决这一问题具有重要的作用.针对传统的视点评分方法计算时间冗长、结果很难符合人类观察习惯的问题,提出一种基于视觉感知信息量的快速视点评分方法.首先计算相对简单的平均曲率作为代表3D物体视觉特征的要素,随后结合信息熵理论对视点进行评分,使那些能看到尽可能多重要特征且所见特征分布较广的视点分数较高;之后,将这种评分策略应用于最优视点集计算中,利用信息理论对视点集获取信息进行量化,确保利用最少数目的视点有效地认知3D物体.实验结果表明,该方法得到的视点分数及最优视点集质量与目前最好的方法相当,但计算速度更快,无需人工交互.