测量信息论的研究

本文着重研究测量信息理论。首先论述测量信息系统的模型、测量信息的度量以及测量信息量与误差熵的关系,说明了信息传输率可以综合表示测量装置静态误差和动态响应的性能。接着,利用误差熵与方差之间存在一定的对应关系,讨论了用误差熵来计算测量不确定度的方法。最后,阐述了最大信息熵原理,给出了满足一定约束条件的具有信息熵最大的概率分布估计公式,提出了以信息熵最大为准则的未定系统误差概率估计及其不确定度计算的一种新方法,论证了用这种方法能够对未定系统误差做出主观偏见最小的最佳估计。     

基于分位数函数和Bootstrap分布的不确定度评定研究

最大信息熵方法是基于概率分布评定测量不确度的主要方法之一。其所依赖的高阶矩需要较大样本的测量数据,而校准/检测实验室的测量一般为小样本,故用最大熵方法评定小样本测量不确定度缺乏一定的可靠性。提出了基于分位数函数和概率权重矩作为约束条件的最大信息熵不确定度评定法,把矩的计算从高次降为一次,并结合遗传算法求解概率分布,用Bootstrap分布估计扩展不确定度和包含区间,解决了由分位数区间估计分布不对称所致的复杂计算问题。     

基于最大熵区间分析的测量不确定度评定

为了提高测量不确定度评定的精度,采用最大熵区间分析方法。首先通过贝叶斯模型结合最大熵算法建立模型;接着对输入量样本信息下限和上限区间的不对称性进行分析,引入Jaynes熵以及引入拉格朗日量得出最短区间;考虑了输入量的不确定度随概率分布的传递过程,最后对输入量样本信息通过划分区间比值来确定被测量的不确定度评定。实验仿真显示该算法计算测量不确定度的区间较小,评定结果更为精确。     

海水槽控温波动性及均匀性的概率密度分布分析

针对海水槽控温波动性和均匀性所满足概率分布的推断问题,提出一种基于卡方检验的概率密度函数统计推断方法。该方法由波动性和均匀性测量数据的直方图获取其概率分布的直观印象,进而确定概率分布函数的数学形式。采用最大似然法对函数未知参数进行估计;由卡方检验法实现对其概率分布的严格统计推断。通过测量数据的分析,得到海水槽控温波动性和均匀性的概率密度分布函数,避免在海水槽测量不确定度评定中主观确定概率分布函数等问题。     

基于最大熵原理的恒温槽波动的概率分布研究

针对恒温槽温度波动概率分布估计不统一的问题,对某型恒温槽进行了技术性能测试。利用最大熵原理对其在-40℃,0℃和40℃三个温度点波动的概率分布进行了拟合。在MATLAB中编制了修正阻尼最小二乘法程序,分别求出了三个温度点波动的概率密度函数。计算结果表明该型恒温槽的温度波动的最大熵概率分布呈对称单峰型,温度波动的取值集中于0℃附近,与正态分布拟合结果相一致。     

最大熵原理及改进方法的研究现状

熵作为信息论中的一个基本概念受到了广泛的关注与研究.以熵为基础的最大熵原理也在众多学者的研究与应用中不断发展,逐渐形成了自有的理论体系并得到了广泛应用,例如在使用贝叶斯方法进行测量不确定度评定时,最大熵原理可以估计先验分布.本文以Shannon熵为主要对象,对目前研究中涉及的不同约束下最大熵原理进行了归纳,并整理为形式...     

现代测量误差分析及数据处理（六）

现代测量误差分析及数据处理（六）林洪桦（北京理工大学，北京１０００８０）六、误差分布估计的最大熵方法在（二）中已述及误差概率分布模式的各种估计方法，并简要地提到最大熵法是按实测数据估计其概率分布及其参数的实用而有效的现代方法。本讲则进一步阐述最大熵法...     

随机有限元-最大熵法

本文提出一种用于结构可靠性分析的随机有限元-最大熵法。它是利用随机有限元法计算结构响应量的前几阶矩,然后利用最大熵法拟会响应量的概率分布,据此算出结构的失效概率。此法具有精度较高、计算量较小的优点。     

基于最大熵与贝叶斯的动态不确定度滚动更新模型

基于最大熵原理,对现有贝叶斯先验分布确定方法做出了改进,特别给出了更加符合客观实际的无信息先验分布确定方法.运用最大熵原理与贝叶斯估计推断建立动态不确定度滚动更新模型,较好的体现新的测量数据对不确定度的影响,解决了动态不确定度的滚动更新问题.     

动态测量不确定度贝叶斯评定的改进方法研究

动态测量不确定度的评定一直是比较复杂的问题,到目前为止,国内外有许多学者对这一问题进行了探索与研究,给出了一些评定的方法,但这些方法都存在自身的缺点与不足,还不能给出十分精确的评定结果。因此,通过对现有基于贝叶斯理论的动态测量不确定度评定方法进行分析,用最大熵原理改进其先验分布的选择与计算方法,从而有效提高计算后验分布的精度,最终提高不确定度的计算准确度。