可信网络中基于多维决策属性的信任量化模型

可信网络中的信任关系模型本质上是最复杂的社会关系之一,涉及假设、期望、行为和环境等多种因子,很难准确地定量表示和预测.综合考虑影响信任关系的多种可能要素,提出了一个新的基于多维决策属性的信任关系量化模型,引入直接信任、风险函数、反馈信任、激励函数和实体活跃度等多个决策属性,从多个角度推理和评估信任关系的复杂性和不确定性,用来解决传统量化模型对环境的动态变化适应能力不足的问题;在多维决策属性的融合计算过程中,通过信息熵理论确立各决策属性的分类权重,克服了过去常用的确定权重的主观判断方法,并可以改善传统方法由于主观分配分类权重而导致的模型自适应性不强的问题.模拟实验表明,与已有同类模型相比,该模型具有更稳健的动态适应性,在模型的安全性方面也有明显的优势.     

基于信息熵最优约简算法的电网故障诊断模型

介绍粗糙集理论及信息熵约简方法,应用粗糙集理论对电网故障样本数据进行分析统计,建立决策表,采用信息熵约简算法对其进行条件属性约简,得到一组最小知识系统,再用粗糙集值约简方法对其进行简化,得到一组故障诊断的最小决策规则集,结合模型进行分析,证明该方法简便、快速、有效。     

基于小波变换和混合神经网络的短期负荷预测

提出通过小波分解对各负荷子序列进行特性分析初选影响因素后,采用信息熵法从初选变量中自动筛选出对负荷较重要的因素,然后采用改进的主成分分析法消除重要影响因素间的相关性,采用动态聚类法对各分解序列的样本归类,通过灰色关联分析选择出与预测时刻负荷模式最相似的类作为神经网络训练的典型样本集,采用蚁群优化算法训练各子序列相应神经网络模型,采用小波重构得到最终负荷预测结果。并利用某地区1999年的实际负荷对所提方法进行验证,结果表明了该方法的合理性和有效性。     

基于信息熵的多源电力物联终端设备信任度评价方法

电力物联网终端设备容易受到身份伪装、信息窃取、数据篡改等多种安全威胁,传统的安全方法无法抵御来自受损终端的网络内部攻击,信任评价体系是保护电力物联网终端免受内部攻击的有效机制.针对电力无线专网通信终端信任问题,提出一种基于信息熵的信任评价方法.首先通过基于指数分布的信誉度的模型估算直接信任值,然后采用滑窗与遗忘因子对直...     

基于多目标优化随机权系数加权和的机组负荷分配

火电厂机组负荷优化分配不仅要考虑机组煤耗,还要考虑机组的污染物排放水平。采用随机权系数方法将多目标优化问题转换成单目标问题,基于试验方法确定初始样本集,利用序列二次规划方法获得多目标问题最优解。由于权系数的随机性,多次运行能够得到多目标优化问题的Pareto解和Pareto前沿。与固定权系数相比,这种方法能够找到非凸均衡面上所有的Pareto最优解。由Pareto最优解构成决策矩阵,使用赋权的信息熵方法对最优解的属性进行权值计算,然后用逼近理想解的排序方法进行多属性决策研究,对Pareto最优解排序。讨论了3台机组间负荷分配的多目标优化和决策,算例表明文中提出的联合方法能够迅速搜寻到Pareto解。     

基于信息熵和Gabor滤波器的图像检索

采用颜色和纹理的多特征提取,将图像按照一定的规则进行分块,对各个分块分别进行各种特征向量的提取.采用HSV颜色空间把颜色特征量化到72个颜色空间得到72柄的一维直方图,计算图像信息熵;纹理特征采用Gabor滤波器.该种分块方法能够很好的利用图像内容的空间信息,综合颜色和纹理特征能够有效地提高查全率和差准率.     

领域术语自动抽取及其在文本分类中的应用

本文提出了一种基于信息熵的领域术语抽取方法,在给定领域分类语料的前提下,该方法既考虑了领域术语在不同领域类别间分布的不均匀性,又考虑了其在特定领域类别内分布的均匀性,并针对语料的不平衡性进行了正规化.人工评测显示该方法能更准确有效地抽取领域术语.本文还将该算法应用于文本分类,用于代替传统特征选择算法,实验表明,该算法能够显著提高文本分类的精度.     

基于熵的C4ISR系统信息作战能力研究

分析了C4ISR系统基于信息流的作战流程及主要信息作战能力类别,提出了通过AHP与熵值法相结合计算装备指标权值,并应用信息熵理论建立多样本数据,来评估C4ISR系统信息作战能力的模型及方法.通过一个实例说明了方法的有效性和适用性.     

G_L分数阶微分理论在遥感图像增强中的应用

扼要阐述了分数阶微积分,遥感图像增强Grünwald-Letnikov的常见形式。概括了分数阶微分的相关定义。介绍了现在G_L等分数阶微分在图像增强的研究中已有的进展。论文主要研究Grünwald-Letnikov定义的分数阶微分在遥感图像中的增强处理,同时构造了3乘3、5乘5、7乘7三种常见的增强算子模板对图像(彩色图像和灰度图像)进行仿真图像增强实验处理,对比不同掩模大小和不同分数阶微分阶次及不同分数阶微分对图像增强的效果,建立遥感图像增强的信息熵评价指标。结果表明,在遥感图像增强方面,整数阶微分增强遥感图像的效果没有分数阶微分好。阶次我们可以调整使其变大,这时候遥感图像的信息熵慢慢变大,信息量慢慢增加。     

一种基于信息熵的空间聚类算法

空间数据挖掘技术是从空间数据库中提取隐含的、用户感兴趣的知识.针对当前的聚类算法没有很好考虑到空间数据的复杂性和数据之间的联系,再加上聚类的精确度不高,设计了一种新的算法—基于信息熵的空间聚类算法（ESCA算法）,该算法优先考虑空间数据的复杂性和数据之间的联系,并采用蚁群优化机制改善传统算法中聚类簇数不确定的缺点.实验结果表明该算法是可行,并且具有更高的精确度.