基于GlS的玉林-铁山港公路地质灾害危险性评价

以玉林-铁山港高速公路崩塌和滑坡、岩溶塌陷地质灾害为研究对象,结合评价区实际情况,选取了12个具体的评价因子,其评判模型的影响因素集U={岩溶塌陷点数,滑坡和崩塌点数,地层岩性,断裂构造,岩土体结构,水文特征,地貌类型,地形坡度,地形坡向,年平均降雨量,地震,人类工程活动},确定了研究路段地质灾害危险性评价等级评判集V={轻度,中度,中高度,高度}。运用基于GIS技术的信息量法和MORPAS3．0中信息量计算模块,对研究路段崩塌一滑坡、岩溶塌陷灾害进行了危险性评价：该段地质灾害危险性等级以轻度一中度为主,高度危险区仅在局部发育,公路沿线地质灾害易发程度弱一中等。综合评价结果与地质灾害发育情况现状和分布特征吻合较好。     

信息物元的度量及可拓信息空间的化简

物元可以从全方位描述某一信息,信息物元作为一种特殊的物元具有可拓性,从而能形成可拓信息空间。化简可拓信息空间,提取有用信息便成为一项必要的工作。本文在信息的不确定性基础上提出了可拓信息的度量和可拓信息空间化简算法。     

一种考虑指标期望的产品设计方案选择方法

提出了考虑三种类型指标期望的产品设计方案选择的决策分析方法。在该方法中,首先通过计算每个实际指标值符合决策者期望的程度来建立符合期望程度决策矩阵;然后依据公理设计中的信息公理,建立信息量矩阵,并基于建立的信息量矩阵来计算每个方案的总体信息量;最后,依据每个方案的总体信息量对方案进行排序。实例分析表明,提出的方法具有可行性和有效性。     

基于粗糙集的属性约简算法

针对Rough Sets理论的属性约简进行了研究.引入了决策属性集相对于条件属性集的条件信息量的概念,证明了条件信息量在属性约简过程中的变化规律是单调递减的,并利用其计算属性集中属性间的相关性,其平均值最小的属性集即为最后属性约简的结果,由此,提出了一种新的基于信息量的属性约简算法.     

一种决策树算法的研究

SURPASS是一种增量式的处理数字数据的决策树算法,常被用于入侵检测和模式识别.它在准确率方面超过了一些决策树算法,它的另一个优越性表现在能够处理大小超过计算机内存的数据集.但是由于SURPASS要处理大数据集,它生成决策树耗费的时间比较长.针对这一问题,提出了一种指标并指出了指标的两种形式,使得在SURPASS生成的决策树生长的每一步,可对属性的指标值排序,保留指标值较小的属性,算法从被保留的属性集中选择最佳属性进行分割.这样每一步需要评价的属性的个数减少,或者说在每一步,少量的内存操作可代替大量的外存操作.     

关于信息量的两个新的不等式

在文献[1]的基础上,建立关于互信息和联合熵的新的不等式,并且对它们给予证明。     

群体性事件中恐慌情绪的信息量化集结分析研究

通过对群体性事件演化过程中征兆期、爆发期、延续期、痊愈期的研究,遵循其演化过程中的规律并构建信息量化集结模型。从信息挖掘的角度,采用人工智能算法（PGSA）对群体性事件的演化、参与主体的感知以及舆情等隐秩序进行综合量化集结。通过模拟数据并分析量化集结的结果,获取相应的结论,并对群体性事件的未来发展做出合理预期,从而采取相应的措施进行预防和制止,达到最终遏制群体性事件爆发的目的。     

来稿简约

<正>《甘蔗糖业》是全国甘蔗糖业综合性科技期刊,国内外公开发行,并与国外进行交流。本刊为双月刊,出版周期短,信息量较大,欢迎踊跃投稿。来稿要求:①论点明确、数据准确、文字简明扼要。字数(连图、表)一般不超过5000字符,并     

基于诊断信息量的测点选择方法

将传统意义上测点的概念推广为电路中能够携带故障信息的任何可测量变量.用香农信息熵对在一定测点上测量前后电路故障状态的不确定性进行了定量描述,在此基础上提出了测点集合诊断信息量的概念并给出了其估计方法.将测点选择问题建模为在全体可达测点集合中选取具有最大诊断信息量的测点子集问题,用遗传算法对最优子集进行搜索.讨论了遗传算法中染色体的编码方式、适应度函数的选择以及遗传算子的设计方法.将本文提出的方法用于一个线性模拟电路的测点选择中,实验结果表明,所获得的测点子集能充分反映电路的故障状态信息.     

集值信息系统的属性约简

属性约简是粗糙集理论研究中的重要内容之一。本文主要研究集值信息系统的属性约简问题。在集值信息系统中基于拟序关系引入了信息量的概念,给出了属性特征的判定方法,以及信息量与属性约简之间的关系。根据信息量定义了属性重要性,研究了属性重要性与属性约简之间的关系。进而得到了基于信息量和属性重要性的属性约简算法,给出了该算法的时间复杂度。通过实例说明,该算法是有效的。