二维相空间中肌电信息熵的计算

肌电信号的检测与分析对于临床诊断和康复工程具有重要的现实意义。从生理学角度上讲各种动作是肌肉的收缩产生的,同时伴有肌肉内部各运动单位电位的变化产生了肌电信号。通过对肌电信号一维时间序列的研究,发现其具备一定的混沌特性。信息熵是一个信息量的概念,在重构后的二维相空间中计算了各种肌电信号的信息熵,并对所得结果进行分析,确定了肌肉与动作之间的规律,此规律能为假肢的研究提供科学依据。     

利用未标注语料改进实体名识别性能

本文主要介绍了一个利用最大熵进行实体名识别的系统以及所采用的模型和选取的特征。这些特征包括单词本身的词法词态特征和上下文信息。利用这些在任何语言的文本上都极易获得的特征,我们采用最大熵分类器构建了一个基准系统。在此基础上,我们首先通过网络资源建立了实体名词典知识库;并利用词典和基准系统在未标注语料上抽取出现的实体名作为辅助的训练语料;最后再将这些语料加入训练。实验结果表明,辅助的训练语料能够在一定程度上提高系统的性能。     

一种基于生语料的领域词典生成方法

为了实现准确分词，实用的汉语信息处理系统都需有其专用的领域词典．针对现有词典构造方法存在的不足，本文提出了一种领域词典的构造方法；利用通用词典对领域生语料进行分词处理，并提出了基于切分单元的最大匹配算法，从而得到候选词串集，然后利用规则对其进行优化，最终生成领域词典．词典的生成过程基本上是自动完成的，人工干预少，易于更新；目前．本方法生成的领域词典已经应用于我们自主开发的“基于Web的智能答疑系统”中，并取得了较好的效果．     

粗糙集中的知识熵

从信息熵的角度对粗糙集理论进行研究，用熵理论的方法来讨论粗糙集中的一些基本概念，并从粗糙集的角度证明知识熵的一些性质，在知识熵与粗糙集理论之间建立映射关系，为寻找高效的决策规则建立了知识熵的基础。     

基于最大信息熵原理的短期负荷预测综合模型

引入了信息理论来研究和处理负荷变化的不确定性，提出了基于最大信息熵原理的短期负荷预测综合模型，该模型将各种单一预测模型的预测结果以及历史预测误差分布作为约束信息，利用最大熵原理得到预测结果的分布。文中阐述了新模型的应用背景、思路和理论，给出了具体的实现方案和算法，并在实际电网中得到了应用。针对实际电网的算例研究表明，对于随机性较大的电网负荷，传统综合预测模型存在明显的过拟合现象，而新模型则有效地提高了预测精度。     

烟气脱硫技术综合评价改进模型

模仿现实评价过程，提出烟气脱硫技术综合评价的改进模型。为便于考察参评技术的技术经济可行性及其对外部环境造成的威胁，改进模型把评价指标分成了两大类，即具有可补偿性的普通指标和具有独立否决权的特殊指标。改进模型根据指标隶属度的线性加权和与加权积公式分别计算了普通指标与特殊指标的测度效果，将上述测度效果进行几何平均得到参评技术的综合评价结果。为增强指标权重的客观性，改进模型还利用熵权计算了普通指标在数值意义下的相对重要程度，并据此调整了普通指标的事先权重，获得了包含专家偏好和指标取值信息的普通指标的最终权重数值。应用该模型可得到符合实际的评价结果。     

基于熵权的属性识别模型在地下水水质综合评价中的应用

水质评价中各单指标的评价结果具有独立性和不相容性，需要综合考虑各指标的属性。通过将熵值法与属性识别模型相结合，建立了基于熵权的属性识别模型，应用一种新方法进行地下水水质综合评价，它运用熵值法来确定权重系数，能够避免权重确定的主观性问题。结合实际应用表明其可以有效地解决水质的优劣评价问题，且结果合理，计算简单。     

基于极大熵谱估计准则的动态数据预测方法及应用

在进行动态数据预测时，预测结果往往会受人为因素影响而出现偏差。本文将极大熵谱估计准则应用于动态数据预测，详细介绍了趋势项提取、模型参数确定、阶数选择以及数据预报的过程，基于MATLAB平台编制了相应程序，最后结合实例对该方法的优点和不足之处进行了客观评价。     

正态总体标准差在约束条件下的似然比检验

考虑两个正态总体的标准差在均值和标准差比等值条件下的似然比检验问题。其中均值和方差是未知参数。给出了正态总体均值和标准差的最大似然估计（MLE），似然比检验统计量及其渐近分布等结果。     

过程控制中的主因素识别

以政府投资项目管理模式的探讨为背景，提出了在过程控制中主因素的识别模型，并进行了应用分析．该模型以一种广义模糊特征合成推理模型为基本模型，把整个项目视为一个系统，利用信息增益分析各个影响因素与该系统相关程度的大小，并以此来判断主要因素．