基于“灰度-梯度共生矩阵”的最大条件熵阈值法

基于“灰度-梯度共生矩阵”模型,在现有最大条件熵图像阈值法的基础,引入加权系数进行改进。为了解决权值选取问题,以图像分割质量评价的均匀性测度为评价指标,采用自适应粒子群算法对权系数进行优化选择,进而获得最优的分割阈值。实验结果表明,与二雏最大熵、最大条件熵算法相比,该方法能够获得更佳的分割结果。     

基于熵权的信息系统运行质量评价模型及应用

针对信息系统运行质量评价中各指标的模糊性和不确定性,将信息论中的熵值理论应用于信息系统运行质量评价中,建立了信息系统运行质量评价指标体系。为合理地确定信息系统运行质量评价的指标权重,可将权重结构分为主观指标权重和客观指标权重,分别采用层次分析法和熵权法确定各指标权重,再用最小相对信息熵原理把它们综合为组合权重,从而建立信息系统运行质量的熵组合权重评价模型。该模型既可结合专家主观经验法,又可挖掘指标样本值的客观信息差异。应用供电公司信息系统实际数据测算结果验证了信息系统运行质量指标体系及其熵组合权重评价模型的有效性和实用性。     

基于主客观权重集成的训练评估方法

针对装备维修仿真训练中指标主观赋权法成绩评估的局限性,在评估中指标综合权重集成了主观权重和客观权重。分别采用层次分析法计算指标主观权重,熵值法计算客观权值,按最优化模型将主观权值和客观权值集成为综合权值。这种方法考虑了每个评估指标成绩差异性所携带的训练水平信息,从而改进了传统指标主观赋权评估方法。通过实践证明,基于该方法训练评估结果有更高的可信度。     

基于FWA的红外偏振图像智能融合方法

针对红外强度图和红外偏振度图融合问题,提出了基于烟花算法优化空域加权平均法的智能图像融合方法。在构建优化问题模型的基础上,确定了烟花算法的边界条件。通过引入相对熵权值建立了基于综合相对熵的适应度函数。最后,与6种典型的传统融合方法在"ground"、"truck"、"car"3组红外强度和偏振度图像数据上进行了融合实验,对融合结果进行了客观评价和视觉效果评价。实验结果表明:所提方法可以有效实现红外强度图和红外偏振度图的融合,较好保留了红外强度和红外偏振特征。综合视觉效果和客观评价结果,在相对熵、总结构相似性、总互信息指标上优于比较算法。     

基于改进熵权法的煤矿电能质量评估方法

针对煤矿电能质量评估中权重分配与评估准确性问题,文中提出了一种基于改进熵权法的煤矿电能质量评估方法.在对煤矿中影响电能质量的因素进行分析的基础上,建立评估指标体系,并对熵权法在熵值都趋近于1时熵权分配不合理问题进行修正.将改进熵权法与AHP标度扩展法相结合对指标权重进行计算,弥补了单一方法的不足,提高了定权的准确性.采...     

基于熵权灰色关联模型的移动数据业务综合绩效评价算法

在建立了移动数据业务评价指标体系的基础上,引入熵权法和灰色关联分析相结合的综合评价模型。熵权法是一种客观赋权方法,相对那些主观赋值法,精度更高。而灰色关联分析法对定性信息进行量化处理,减少了主观因素的影响。二者相结合充分利用了各指标的所有信息,提高了评价结论的准确性,最后通过实例验证了该模型的有效性和适用性。     

直觉模糊在红外与可见光融合质量评价的应用

为了利用多个指标实现红外与可见光图像融合质量全面、客观的评估,提出了基于直觉模糊的红外与可见光融合质量评价方法.在评估过程中,采用熵权法确定评价指标的权重,采用正标准向量和负标准向量定义直觉模糊数,最后应用直觉模糊决策中的记分函数获得红外与可见光图像融合质量评价值.结果表明:所提基于直觉模糊决策的红外与可见光图像融合质量综合评价是有效的,且区分度较高.     

基于AHP熵权法的信息化厂商评价模型及应用

针对信息化厂商综合评价中各指标的模糊性和不确定性,将信息论中的熵值理论应用于信息化厂商综合评价中,建立了信息化厂商综合评价指标体系。为了合理地确定信息化厂商综合评价的指标权重,可将权重结构分为主观指标权重和客观指标权重,分别采用层次分析法和熵权法确定各指标权重,再用最小相对信息熵原理把它们综合为组合权重,从而建立信息化厂商的熵组合权重评价模型。该模型既可结合专家主观经验法,又可挖掘指标样本值的客观信息差异。应用A公司信息化厂商的实际数据测算结果验证了信息化厂商指标体系及其熵组合权重评价模型的有效性和实用性。     

本地电话网可靠性综合评价的熵权双基点法

电话网的可靠性是电话网运行质量嘬重要的指标之一。本文提出了用于不同本地网可靠性横向评价的熵权双点评评价方法，利用熵权法客观地一各指标的权重，计算出评价对象到理想序列和反理想序列之间的距离比，从而对本地网可靠性水平进行排序，最后给出了方法的例子。     

基于DS/AHP和组合权重对职业教育成绩综合评定研究

职业教育中，成绩评定“重识轻技”现象一直没有得到有效解决。为此，文中采用AHP方法的主观赋权和基于数据的熵权法，利用最小相对信息熵原理求得组合权重，并综合考虑考试形式、评分标准、各科难易程度以及各科在职业定位中地位的不同。其次，利用DS/AHP构建基于过程性、多变量不确定信息成绩评价方法，克服当前职业教学中成绩评价系统存在的缺陷，如：只注重学生的理论认知能力，以考试成绩为主，并没有完整地体现操作技能能力与职业素质；学生的过程性评价（练习情况、课堂表现、操作技能）完全依靠教师的主观意愿和判断，无法做到真实公正。文中所构建的定量、客观公正、立体的职业教育成绩综合评定体系，可为推动职教高质量发展提供路径，也能够更好地落实国家“三全育人”理念。     

一种基于TOPSIS的软件质量评价方法

为了对软件质量进行科学、定量的度量和评价,根据TOPSIS的价值函数模型,针对软件的特点,提取了8个反映软件质量的指标因素,使用均值法确定指标的权重,建立了一种基于TOPSIS的软件系统质量综合评价模型。实例分析证明,该方法克服了传统评价指标的单一性缺陷,有利于确定影响软件质量的因素及其影响程度,是一种综合、有效评价软件的质量的方法。     

基于改进TOPSIS-PSO-SVM的配电网适应性评价研究

我国可再生能源发展迅速,新能源发电已成为发电的主力之一。文中针对分布式能源并网后配电网的适应性问题,对配电网适应性内涵进行了新的定义,建立了可靠性、负载率、电流、电能质量、运行年限、新能源利用率6个一级指标的配电网适应性评价指标体系。通过主、客观赋权法得到组合权重,并将其与TOPSIS进行结合,确定了评价模型的期望输出值。文中提出了一种基于改进TOPSIS-PSO-SVM的配电网适应性评价模型,并以宁夏5个地区配电网进行实例分析。结果表明TOPSIS-PSO-SVM评价模型的评价相对误差区间为[0.94%,1.03%],相对误差绝对值平均数为0.885 4%,说明该评价模型在配电网适应性评价中的评价误差更小,评价精度更高。     

基于VPRSM和相对熵排序法的辐射源威胁评估

辐射源威胁评估属于多属性决策问题,逼近理想解排序(TOPSIS)法作为经典的多属性决策方法,在威胁评估中应用广泛,但TOPSIS存在人为设定权重和位于正、负理想点中垂线上的对象无法进行区分排序的问题。针对TOPSIS法的问题,提出了基于变精度粗糙集模型(VPRSM)和相对熵排序法的辐射源威胁评估方法。该方法首先基于VPRSM利用先验辐射源数据信息确定权重;然后,将相对熵引入TOPSIS法对其加以改进,通过相对熵排序法完成威胁评估。实例仿真验证了所提方法的有效性和适用性。     

一种模糊多属性群决策的教学质量评价模型

教学质量评价属于典型的多属性决策。针对现有的教学质量评价方法上的不足．将三角模糊数引入决策矩阵中,并结合TOPSIS方法来处理模糊矩阵。通过定义群体决策矩阵,给出了基于理想解的群决策方法。最后通过一个教学质量评价实例验证了该模型的有效性。     

基于随机森林的大学英语四级通过率预测模型

为了得到一种实用性较强且具有较高精度的大学英语四级通过率的预测模型,本文尝试将随机森林模型应用到大学英语四级通过率预测中,以学生基本情况(性别、民族、专业)、高考英语成绩、大学英语成绩(共计4学期)、大学生课外英语使用统计数据为输入变量,以通过英语四级和未通过英语四级作为分类变量,建立基于随机森林预测模型.实验结果表明...     

改进的雷达信号识别效能评估方法

针对以往雷达信号识别效能评估方法中评估指标选取模糊、指标权重设置单一、评估排序不合理的问题,提出了基于IAHP-Entropy-I2TOPSIS模型改进的雷达信号识别效能评估方法。其主要思路是基于识别率测试结果建立树状评估指标体系;采用IAHP和Entropy分别确定主观指标权重和客观指标权重,并通过线性组合方法确定综合权重;运用区间型多属性决策的夹角度量法改进区间TOPSIS得到I2TOPSIS并依此进行评估排序。最后通过实例仿真,验证了所提方法的有效性。     

雷达辐射源信号识别效能评估的I2TOPSIS方法

针对雷达辐射源信号识别效能评估方法杂乱,指标模糊等问题,提出一种基于I2TOPSIS雷达辐射源信号识别效能评估方法。该方法主要在以下三点对传统区间TOPSIS方法进行改进:利用熵值计算指标权值;利用理论极值确定正负理想点;利用区间距离计算评估方案到正负理想点的距离,并将I2TOPSIS方法应用于雷达辐射源信号识别效能评估中得到一种新的雷达辐射源信号识别效能评估方法。最后通过与传统区间TOPSIS方法的评估对比实验证明新方法所得结果更合理、可行。      

融合翻译知识的机器翻译质量估计算法研究

传统的BLEU评价指标,在机器翻译质量评分方面存在着一定的局限,因此,新的机器翻译质量估计也随之产生。基于此,对融合翻译知识的机器翻译质量估计进行了探讨,重点分析了翻译质量估计的新模型和新算法,以及如何对算法进行训练,以期为今后的相关工作提供借鉴。     

"互联网+"时代的大学英语教学模式研究策略

随着互联网技术的发展,大学英语的教学模式也发生了很大的变化,在"互联网+"的时代背景下,传统方式的大学英语教学模式已经不能满足社会对大学生英语素质的要求.因此,结合上述的背景提出在英语教学中采用互联网+的策略,并结合两个比较突出的系统设计实例,进而展示现代互联网下的英语教学模式创新.     

基于复述增广的医疗领域机器翻译

医疗机器翻译对于跨境医疗、医疗文献翻译等应用具有重要价值.汉英神经机器翻译依靠深度学习强大的建模能力和大规模双语平行数据取得了长足的进步.神经机器翻译通常依赖于大规模的平行句对训练翻译模型.目前,汉英翻译数据主要以新闻、政策等领域数据为主,缺少医疗领域的数据,导致医疗领域的汉英机器翻译效果不佳.针对医疗垂直领域机器翻译...